我太想努力了

2021年12月24日

np.random.beta

摘要： numpy.random.beta(a,b,size=None) 从β分布中提取样本。β分布是狄里克莱分布的一个特例，与伽马分布有关。在这里我们将参数（3个参数）设置为32 32 3 参数1：32次正面。参数2：32次反面。参数3：总共进行3次。按照惯例来说，我们正反面的次数一致的话，概率应阅读全文

posted @ 2021-12-24 14:47 我太想努力了阅读(3423) 评论(0) 推荐(0)

python中的split、rsplit、splitlines

摘要：导读：介绍3个分割符的作用。 split的作用：从左向右来寻找。作为分割的那个字符自动丢掉。 rsplit的作用：从右向左。别的和split的作用相同。 splitlines的作用：主要是用来分割\n的。 ps:split和rsplit是有两个参数的，参数1是字符串，参数2是分割次数。代码和效果如阅读全文

posted @ 2021-12-24 11:01 我太想努力了阅读(440) 评论(0) 推荐(0)

Excel--比较两列数据的异同

摘要：首先得到的数据分为两列，两种类型。由于在网站上搜索的时候，网站的"特殊性"会将000638-32-4 前面的0全部去掉。变成了638-32-4。基于得到了两列稍有不同的数据。由于人工看太费时间和脑力。所有首先用Python编写一个程序，将前面的0全部去掉。代码如下： data = open('400 阅读全文

posted @ 2021-12-24 10:30 我太想努力了阅读(881) 评论(0) 推荐(0)

2021年11月28日

Python shape+size详解

摘要： import cv2 from PIL import Image # pic.JPG 图片的路径 img = cv2.imread("pic.JPG",-1) print("图像形状:",img.shape) print("图像高度:",img.shape[0]) print("图像宽度:",img 阅读全文

posted @ 2021-11-28 21:25 我太想努力了阅读(389) 评论(0) 推荐(0)

2021年11月25日

python - view() + UpsamplingBilinear2d()

摘要： import torch from torch import nn # view函数的-1参数的作用在于基于另一参数，自动计算该维度的大小 # view的第一个参数：2 代表的是batch 后面的2,2应该是几行几列的意思，这两个必须一致 # arange(1,9) => 1,2,3,4,5,6,7 阅读全文

posted @ 2021-11-25 09:30 我太想努力了阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

2021年11月24日

torch.nn.ReLU(inplace=True)的具体含义：

摘要：首先根据源文档中的ReLU(x)=max(0,x)，得出结论。大于0的数值不变，小于0的数据变成0。补充:这里需要注意的是 ReLU并没有限制数据的大小。这是对应的文档链接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps:需要自取。阅读全文

posted @ 2021-11-24 16:59 我太想努力了阅读(2020) 评论(0) 推荐(0)

Batch Normalization 批量归一化的运算过程

摘要： Batch Normalization 批量归一化具体的运算过程：假设经过卷积计算过后得到的feature map的尺寸为 2*3*2*2。其中2代表的是batch的大小，3代表的是通道channel的个数，2*2代表的是feature map的长和宽。对应图片如下所示：过程：我们要对ba 阅读全文

posted @ 2021-11-24 16:40 我太想努力了阅读(332) 评论(0) 推荐(1)

2021年11月12日

一个简单的C4.5算法，采用Python语言

摘要： Test1.py 主要是用来运行的代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- from math import log import operator import treePlotter def calcShannonEnt(dataSet): """ 输入：数据集输出：数据集阅读全文

posted @ 2021-11-12 14:55 我太想努力了阅读(622) 评论(0) 推荐(0)

2021年11月11日

Python+Softmax+MNIST

摘要： # -*- coding: utf-8 -*- """ 用神经网络搭建的softmax线性分离器 Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的，简单来说，它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和ma 阅读全文

posted @ 2021-11-11 21:34 我太想努力了阅读(81) 评论(0) 推荐(0)

Python+SVM

摘要： # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # SVM算法支持向量机 from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotli 阅读全文

posted @ 2021-11-11 19:17 我太想努力了阅读(120) 评论(0) 推荐(0)

我太想努力了

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