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锦小年的博客

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131
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189641
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51
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排序算法的python实现
基本思想:从左到右遍历数组,比较相邻两个数字的大小,如果前者比后者大,则交换他们的位置(从小到大排列)。一次遍历,使得最大值到最右端。重复n次遍历,则数据为从小到大排列。
锦小年
2021-12-08
2870
2.3 tensorflow单机多GPU并行
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存,但是只在第一块GPU上进行计算,这样对于显卡的利用率不高。
锦小年
2019-07-01
4.1K0
vscode添加python文件头模板
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83542696
锦小年
2019-05-28
9.2K1
3.2 详解优化器的选择
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83141916
锦小年
2019-05-28
9870
Cifar-10数据集解析
cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合(第一个当然是MNIST),下面介绍一下如何解析。
锦小年
2019-05-28
1.5K0
fMRI数据分析处理原理及方法
近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件、扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节
锦小年
2019-05-27
2.2K0
2.2 TensorFlow变量管理
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83038677
锦小年
2019-05-27
7830
2.1 TensorFlow模型的理解
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/82984443
锦小年
2019-05-26
9350
FMRI数据分析与处理
近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件、扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节
锦小年
2019-05-26
1.3K0
Python数据分析(4)-numpy数组的属性操作
numpy数组也就是ndarray,它的本质是一个对象,那么一定具有一些对象描述的属性,同时,它还有元素,其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。
锦小年
2019-05-26
1.1K0
python学习笔记7.7-日志记录模块logging
段子里说,使用日志的程序员鄙视使用print记录信息的程序员,所以作为一个合格的程序员,合理的记录日志实数非常必要的。本文主要介绍在python中如何使用logging模块记录日志。
锦小年
2019-05-26
6560
Python数据分析(7)-numpy数组操作
本节主要介绍numpy中在数组上的一些常规操作,在数组级别上包括数组迭代,数组拼接、数组分割,在元素级别包括元素迭代、元素增加、元素删除等。 本节的内容比较重要,同时也比较基础,是养成良好的编程习惯的重要的一个环节,因为每一个方法都可以通过最笨拙的索引方法去实现,但是这对于代码的可读性和程序的运行速度都是有影响的。
锦小年
2019-05-26
8310
Python数据分析(6)-numpy广播机制
numpy的广播机制旨在提供一种当被处理数组维度大小不一样时仍然能计算的机制。首先要明白,在数组(或者说是向量,数组的本质就是多维向量的组合)计算时,除了一些特殊的计算(点乘等),其他操作都是元素一一对应的操作,它要求被处理的数组的维度以及每个维度大小相等。但是,许多计算中,想要一个维度对其他所有维度操作,此时被操作的数组的大小不一样,但numpy采用广播机制来处理这个问题。
锦小年
2019-05-26
5460
Python数据分析(5)-numpy数组索引
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式,也就是通过下标来索引对应位置的元素。在numpy数组索引中,以下问题需要主要: 1)对于单个元素索引,索引从0开始,也就是x[0]是第一个元素,x[n-1]对应第n个元素,最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。 2)对于多个元素索引,索引也是从0开始,但是不包含最后一个索引值对应的元素,属于前闭后开区间索引,x[2,5]表示x的第3,4,5三个元素。 3)对于多个维度索引,维度之间用,(逗号隔开),例如X[1:3,4:6] 。 4)支持切片索引。 5)支持布尔值索引。 6)支持负数索引,-a代表d-a位置,d为该维度大小,例如-1代表最后一个元素的索引。 7)支持空位置,例如 x[:3]代表3前面所有的元素,但是不包括3 x[2:]表示2后面所有元素,并包含2。
锦小年
2019-05-26
2.3K0
复杂网络(2)--图论的基本理论-最小生成树问题
该文章是一篇技术文章,主要介绍了如何通过编辑距离算法实现文本相似度的计算。文章首先介绍了编辑距离算法的原理,然后详细讲解了基于编辑距离的文本相似度计算方法,并给出了具体的实现代码。最后,文章还探讨了编辑距离算法在技术社区中的应用,包括相似度计算和相似问答系统。
锦小年
2018-01-02
1.5K0
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