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2020年9月18日
ubuntu下 c++环境搭建
摘要: 1. 环境准备 首先需要,安装gcc和g++环境 安装之前查看是否有安装,使用命令: gcc --version g++ --version 如果没有安装使用如下命令进行安装: # 版本安装:这里选择的式版本5 sudo apt-get install gcc-5 sudo apt-get inst
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posted @ 2020-09-18 18:17 OliYoung
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2020年7月30日
LeeCode.343 整数拆分
摘要: 给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 示例 1: 输入: 2输出: 1解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。示例 2: 输入: 10输出: 36解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。说明:
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posted @ 2020-07-30 22:44 OliYoung
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2020年5月10日
Python-enumerate() 函数
摘要: enumerate() 函数字面上是枚举、列举的意思,用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。 enumerate(sequence, [start=0]) 参数 sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代
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posted @ 2020-05-10 00:12 OliYoung
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2020年5月5日
准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。
摘要: 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 TP: Ture Positive 把正的判断为正的
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posted @ 2020-05-05 22:43 OliYoung
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2020年5月4日
torch.utils.data.DataLoader
摘要: DataLoader 它是PyTorch中数据读取的一个重要接口,该接口定义在dataloader.py中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口(除非用户重写…),该接口的目的:将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小
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posted @ 2020-05-04 22:23 OliYoung
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2020年4月30日
Monte-Carlo VS Las-Vega
摘要: 一、定义: 蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是,可以在随机采样上计算得到近似结果,随着采样的增多,得到的结果是正确结果的概率逐渐加大,但在(放弃随机采样,而采用类似全采样这样的确定性方法)获得真正的结果之前,无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。 拉斯维加斯方法是另一类随机方法的统称
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posted @ 2020-04-30 01:32 OliYoung
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2020年4月24日
pytorch-gather
摘要: 函数torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor沿给定轴 dim ,将输入索引张量 index 指定位置的值进行聚合. input (Tensor) – 原张量 dim (int) – 索引的轴,二维中di
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posted @ 2020-04-24 08:50 OliYoung
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