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2020年4月12日
PyTorch 网址导航
摘要: PyTorch 官方网站:http://pytorch.org/ PyTorch 官方文档:http://pytorch.org/docs/ PyTorch 官方教程:http://pytorch.org/tutorials/ PyTorch中文文档:http://pytorch123.com/ P
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posted @ 2020-04-12 16:37 .ivan
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2020年4月10日
详解Python命令行解析工具Argparse
摘要: 转载:https://www.zhangshengrong.com/p/rG1Vznr139/ 最近在研究pathon的命令行解析工具,argparse,它是Python标准库中推荐使用的编写命令行程序的工具。 以前老是做UI程序,今天试了下命令行程序,感觉相当好,不用再花大把时间去研究界面问题,尤
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posted @ 2020-04-10 13:54 .ivan
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Python命令行解析模块详解
摘要: 转载:https://www.zhangshengrong.com/p/bYXxZYy2aZ/ 本文研究的主要是Python命令行解析模块的相关内容,具体如下。 Python命令行常见的解析器有两种,一是getopt模块,二是argparse模块。下面就解读下这两种解析器。 getopt模块 这个模
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posted @ 2020-04-10 13:52 .ivan
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python命令行解析之parse_known_args()函数和parse_args()使用区别介绍
摘要: 转载:https://www.zhangshengrong.com/p/P71Mb9KVad/ 在python中,命令行解析的很好用, 首先导入命令行解析模块 import argparse import sys 然后创建对象 parse=argparse.ArgumentParser() 然后增加
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posted @ 2020-04-10 13:48 .ivan
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sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释(非常全)
摘要: 转载:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11288098.html 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下: X
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posted @ 2020-04-10 12:56 .ivan
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python 中 numpy 模块的 size,shape, len的用法
摘要: 转载:https://blog.csdn.net/qq_24193303/article/details/80961646 numpy 中有很多类方法可以对数组处理,下面将介绍三种常见的处理数组的方法. 1.size的用法 import numpy as np X=np.array([[1,2,3,
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posted @ 2020-04-10 12:52 .ivan
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pandas速查手册(中文版)
摘要: 转载:https://www.jianshu.com/p/550eb6424fa0 本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 同时添加了部分注解。 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python
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posted @ 2020-04-10 11:38 .ivan
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一步一步把vim打造成IDE
摘要: 转载:https://www.cnblogs.com/awakenedy/articles/9876817.html 仅供个人学习使用 vim高度的可扩展性,使其能通过插件和配置文件的相互组合,实现IDE的诸多功能:如代码补全,函数定义跳转,文件目录树,源码的结构化浏览等。 本文将从零开始一步一步把
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posted @ 2020-04-10 11:33 .ivan
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修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径
摘要: 转载:https://www.cnblogs.com/awakenedy/p/9075712.html 这二天,安装了anaconda想更改jupyter的工作路径,在网上找了一下 方式1. 打开Windows的cmd,在cmd中输入jupyter notebook --generate-confi
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posted @ 2020-04-10 11:27 .ivan
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tensorflow_keras_预训练模型_Applications接口的使用
摘要: 转载:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/12116143.html 在很多复杂的计算机视觉问题上,我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果,但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情,而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是,使用“预训
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posted @ 2020-04-10 11:26 .ivan
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