摘要: ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'your password'; flush privileges; exit; 得解! 然后重新登陆: mysql -u root -p 输入你修改的密码即可! 阅读全文
posted @ 2023-04-07 12:41 Geeksongs 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s = "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。示例 2: 输入: s = "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其 阅读全文
posted @ 2022-12-28 16:54 Geeksongs 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2022-12-07 16:51 Geeksongs 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在金融风控领域当中,模型可解释性相当重要。我对nips的论文《Monotonic Networks》当中的单调神经网络进行了复现,在权重为正的情况下,我们就称该神经网络为单调神经网络,因为不管如何进行输入,我们输出都会呈现出单调性,也就是输入越大,输出越大。或者输入越大,输出越小。传统的单调神经网络 阅读全文
posted @ 2022-02-11 17:33 Geeksongs 阅读(779) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 方法一: 首先编写模型结构: class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model,self).__init__() self.l1=nn.Linear(100,50) self.l2=nn.Linear(50,10) self.l3=nn. 阅读全文
posted @ 2022-02-04 22:04 Geeksongs 阅读(1964) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 实现代码如下: import torch.functional as F class LeNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 1 input image channel (black & 阅读全文
posted @ 2022-02-03 14:56 Geeksongs 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 保存模型: torch.save(model, 'model.pth') 加载模型: model = torch.load('model.pth') 阅读全文
posted @ 2022-02-03 11:45 Geeksongs 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 自定义数据集的代码如下: import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_fil 阅读全文
posted @ 2022-02-03 11:40 Geeksongs 阅读(319) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 其实构建rnn的代码十分简单,但是实际上看了下csdn以及官方tutorial的解释都不是很详细,说的意思也不能够让人理解,让大家可能会造成一定误解,因此这里对rnn的参数做一个详细的解释: self.encoder = nn.RNN(input_size=300,hidden_size=128,d 阅读全文
posted @ 2022-01-19 11:59 Geeksongs 阅读(571) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法:选择特征的时候,不管模型如何,首先统计计算该特征和和label的一个相关性,自相关性,发散性等等统计指标。 优点:特征选择开销小,有效避免过拟合 缺点:没有考虑后续的学习器来选择特征,减弱了学习器的学习能力(因为某些特征可能和label算出来相关性不大,但是可能 阅读全文
posted @ 2021-12-10 14:38 Geeksongs 阅读(1229) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Coded by Geeksongs on Linux

All rights reserved, no one is allowed to pirate or use the document for other purposes.