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菜鸟致敬

这里只适合菜鸟程序猿哟,就像我这样的弱鸡
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PINN神经网络求解burger方程
在x方向、时间t上均匀取值,预测对应的u。计算速度较慢,使用了一层进行测试,纵坐标为x,均分为200,横坐标为t,均分为100
rare0502
2023-03-21
7130
Python3.9更新文档
版本:3.9.1 日期:2021.1.1 作者:Lukasz Langa python3.9发布于2020.10.5,这里做与python3.8的比较
rare0502
2022-02-25
4770
最简单的神经网络实战
torch里面可以基于nn.Module类写自己的神经网络,这里使用最简单的线性层。
rare0502
2021-03-09
6370
手把手教你用Python实现批量文件的压缩处理
大家好,我是崔艳飞。接到项目求助,需要对上千个文件夹中的文件进行压缩处理,并要删除源文件,只保留压缩后的压缩文件,数据量大,手动完成耗时耗力,用Python处理再合适不过了。
rare0502
2021-03-09
6280
手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件
在日常生活或者工作中的时候,我们偶尔会遇到这样一种让人头大的情况——当单个Excel文件较大或需要根据某一列的内容需要拆分为多个CSV文件时,用Excel的筛选功能去慢慢筛选虽然可行,但是来回反复倒腾工作量就比较大了。不过小伙伴们不用惊慌,其实这个情况我们只需要用Python几行代码就能实现!一起来看看吧~
rare0502
2021-03-09
1.7K0
支持向量机-epsilon-SVR
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rare0502
2021-02-07
1.1K0
pandas1.2.0更新
不再维护写老格式xls的xlwt包,xlrd包仅用来读取旧格式xls文件。 之前,read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的引擎,即使是Excel2007+的xlsx文件。 如果安装了openpyxl,那现在一般会先使用。更多细节参考read_excel()文档。 因此,强烈推荐安装openpyxl读取xlxs文件。如果io.excel.xls.writer没有设置成xlwt,那么使用wlwt引擎会有一个警告FutureWarning。现在这个设置被弃用了,还会出现相同的警告,建议用户使用openpyxl读取。
rare0502
2021-01-08
1.1K0
moviepy,短视频生成
moviepy是一个用于视频编辑的python模块,能够实现基本的操作,比如视频的裁剪,拼接,插入标题等等 甚至还自带了一些高级的特效,以后再说。当然,gif格式的读写也在其内。
rare0502
2021-01-08
1.6K0
matlab|高斯白噪声的添加
SNR:信噪比,信号与噪声的比率 P:平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s,或者随机变量S,那么对于随机噪声N的SNR为
rare0502
2021-01-08
1.5K0
制作一个美团外卖的cps小程序
那么我们如何制作如何下面这样的分享返利小程序呢?即便在美团外卖关闭的个人接口的时候!
rare0502
2020-11-26
5.7K5
使用python查询Oracle数据库
完成了cx_Oracle的安装之后,几乎就可以按照连接MySQL的思路操作Oracle。
rare0502
2020-10-29
1.7K0
QtScrcpy,人人可用的多屏协同
他们的缺点显而易见,必须使用特定品牌的手机,甚至特定的品牌的电脑才可以。另外还有什么高延迟,只支持windows系统等等。
rare0502
2020-09-10
3.2K0
机器学习day19概率图模型
概率图模型(Probabilistic Graphic Model),能够很好地挖掘潜在的内容。
rare0502
2020-09-01
7490
机器学习day18聚类算法评价
非监督学习往往没有标注数据,这是模型,算法的设计直接影响最终的输出和模型的性能。为了评估不同的聚类算法,我们可以从簇下手。
rare0502
2020-09-01
6170
机器学习day17使用自组织映射网络
输出层神经元的数量与训练集样本的类别数相关。不清楚类别数,尽可能多设置节点数。分类过细可适当减少输出节点,减少从未更新权值的死节点。
rare0502
2020-09-01
3720
机器学习day16自组织映射神经网络
先固定当前的正态分布不变,获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变,根据数据点和生成概率,获取更佳的正态分布,如此循环反复,直至参数收敛。得到合理的一组正态分布。
rare0502
2020-09-01
6450
机器学习day15高斯混合模型
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布(高斯分布),当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。
rare0502
2020-08-26
6110
机器学习day14 K均值算法
简单说,就是一开始我们假设的簇中心是随便找的,并不能将数据合理的分类,我们不断计算各个数据与最近簇中心的误差,然后又计算每类簇新的中心,算出J,直到无法减少,也这是收敛,表示我们找到了最佳的簇中心用来分类。
rare0502
2020-08-25
2960
机器学习day13非监督学习
给机器输入大量的特征数据,并期望机器通过学习找到数据中存在的共性特征或结构,亦或数据之间的关联。比如说,视频网站根据用户的观看行为进行分组,采取不同的推荐策略。 这类非监督学习问题并不像监督学习那般希望预测某一个输出结果。 非监督学习包含两大类学习方法,数据聚类和特征变量关系,输入数据没有标签信息。 聚类算法往往通过多次迭代寻找数据的最优分割,特征变量关联则是利用各种相关性分析方法寻找变量之间的关系。
rare0502
2020-08-25
2590
机器学习day12线性判别分析
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种监督学习算法,常常用于数据降维。 LDA是为分类问题服务的,因此需要先找到一个投影方向
rare0502
2020-08-25
4450
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