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如何用Python解决最优化问题？

注：案例来自《活用数据：驱动业务的数据分析实战》，作者陈哲 比如日间电视这个渠道，每做一次投放需要费用1000元，可以触达2000个用户(曝光量)，带来咨询量600个(也可以看做app下载量等目标产出)...注：关于线性规划更多可参考https://www.math.ucla.edu/~tom/LP.pdf 把5个广告渠道各自能使用的次数作为决策变量，分别用 ? 来表示 那么，现在要优化的目标函数是 ?...注：在《活用数据》一书中，对该优化问题的求解过程用Excel进行了演示，感兴趣的朋友可以参考书中内容。...，所以先试试scipy模块下的scipy.optimize.linprog函数来跑数据。...调用该函数需要注意的点： 这个函数只做“最小化”的优化，如果要做“最大化”，在目标函数上取负值就行，本文中的例子就是要找“最大值”； 等式和不等式两类约束条件是分开的，分别对应两组参数A,b(注意下标的含义

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. | AI助力M-OFDFT实现兼具精度与效率的电子结构方法

对于一个待求解的分子体系结构，M-OFDFT 会使用动能泛函模型 T_(S,θ) 以及其他可直接计算的能量项构造出一个电子密度的优化目标，然后通过优化过程求解最优（基态）电子密度（图1），进而可计算能量...研究员们对 M-OFDFT 进行了一系列的实验验证。...图3：M-OFDFT 和 KSDFT 的实际计算时间及复杂度 M-OFDFT具有更强的泛化能力 深度学习模型在科学任务中的应用面临一大挑战是，在具有与训练数据不同特点的数据上的泛化问题。...为此，M-OFDFT 将电子密度在一组原子基组函数上展开，并使用展开系数 p 作为电子密度表征。...图5：基于非局域图神经网络的动能密度泛函模型 “横看成岭侧成峰，远近高低各不同”：高效学习电子能量曲面的训练策略 与传统机器学习任务不同，动能泛函模型是被当作其输入变量的优化目标使用的，而非用于在一些单点上做预测

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原创译文 | 最新顶尖数据分析师必用的15大Python库（上）

SciPy包含线性代数，优化，集成和统计多个模块。SciPy Library的主要功能是建立在NumPy的基础上，因此它的数组大量使用NumPy。...它通过其特定的子模块提供有效的数值例程（numerical routines），如数字积分，优化等等。SciPy的所有子模块中功能都有详细的记录 – 这是它的另一大优势。 ? 3....Pandas库有两种主要数据结构： “系列”（Series）——单维结构 “数据帧”（Data Frames）——二维结构 例如，如果你通过Series在Data Frame中附加一行数据，你就能从这两种数据结构中获得一个的新的...“数据帧” 使用Pandas你可以完成以下操作： 轻松删除或添加“数据帧” bjects将数据结构转化成“数据帧对象” 处理缺失数据，用NaNs表示 强大的分组功能 4.Matplotlib （资料数量...在“plotly”网站上有一些强大的“开箱即用”的图形。在使用Plotly之前，您需要设置您的API密钥。 这些图形将在服务器端上进行处理，然后发布到互联网上，当然也可以选择不发布。

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Deepsort + Yolo 实现行人检测和轨迹追踪

(R-CNN系列算法)需要先产生大量候选框之后再用卷积神经网络对候选框进行分类和回归处理；单步检测的方法(SSD、YOLO系列算法)则直接在卷积神经网络中使用回归的方法一步就预测出目标的位置以及目标的类别...倍左右，可以快速地对目标检测反馈的数据进行处理。...核心图像库是为快速访问以几种基本像素格式存储的数据而设计的。为通用图像处理工具提供了坚实的基础。 Scipy库。...Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。...而YOLO作为单阶段检测器，则不用生成候选区域，直接对特征图的每个位置上的对象进行分类预测，效率更高。 在这里使用labelme标注行人数据集，然后通过搭建好的YOLO算法产生模型并进行训练即可。

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精品课 - Python 数据分析

DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型...agg() 函数 转换型 transform() 函数 筛选型 filter() 函数 通用型 apply() 函数 在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧 一图胜千言...SciPy WHY NumPy 是数据结构，而 SciPy 是基于该数据结构的科学工具包，能够处理插值、积分、优化、常 (偏) 微分方程数值求解、信号处理、图像处理等问题。...---- WHAT / HOW 既然 SciPy 偏向功能，我就从金融方向用到最多的几个功能来介绍 SciPy： 插值：scipy.interpolate 积分：scipy.integrate 优化：

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处理人工智能任务必须知道的11个Python库

前言 Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。...NumPy NumPy是机器学习中最流行的Python库之一。TensorFlow和其他库在内部使用它来对多维数组执行操作。...在GPU模式下，PyTorch提供了高质量的优化，有一个c++ API运行环境。 支持异步计算执行。 直接访问基于ONNX的框架，渲染器和运行时。 6....这个库允许您用少量代码执行许多复杂的命令:对数据排序和分组、处理丢失的数据、时间序列等。所有数据都以数据帧表的形式表示。 8....SciPy与NumPy密切相关，所以默认情况下支持NumPy数组。 SciPy库可以与PyTables交互，PyTables是一个分层数据库，设计用于管理HDF5文件中的大量数据。 9.

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NAACL | 通过对抗性修改，探究链接预测的鲁棒性和可解释性

于是，针对上述挑战，作者提出了相应的解决算法。（1）逼近更改图形对目标预测的影响，（2）使用连续优化对潜在修改进行离散搜索。 3.1、影响的一阶近似 ?...3.2、持续优化搜索 使用上面提供的近似值，在删除观察到的三元组时，我们可以使用暴力枚举的方法来找到对抗三元组，因为此时需要修改的搜索空间通常很小。...从表3可以看出，CRIAGE的性能与影响函数（IF）相当，证明了近似的准确性。影响函数（IF）的精度稍高，是因为它们在所有参数上都使用完整的Hessian矩阵。这种差异对可伸缩性的影响是巨大的。 ?...他们不再关注单个预测，而是使用简单的规则提取技术将每个关系的解释汇总到整个数据集上：作者在子图中找到了简单的模式，这些模式围绕目标三元组以及从CRIAGE-Remove中删除的事实，并且有90％以上的时间出现...CRIAGE使用（1）在添加或删除另一个事实后对任何目标三元组的分数变化的估计，（2）基于梯度的算法来识别最有影响的修改。

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

动态边缘演化技术是将某个存在边界轮廓曲线的自变量即能量泛函通过图像中目标与背景的灰度分布信息体现,并通过Euler-Lagrange方程的动态格式获取能量泛函对应的曲线演化方程,从而获取最佳边缘轮廓曲线...该技术利用图像主动轮廓的全部光强信息提取特征,可以有效消除噪声对图像的影响。动态边缘演化技术的能量泛函可表示为： ? !...式中,x i样本目标,y i为回归目标,w为分类器参数,f(x i )为封闭函数,i为有偏数据对应的序号,ξ为可调节过拟合的参数,对(13)式求极值得到 w=(X H X +ξI) -1 X H y...2.1 定性评价 本算法对交通视频图像内第100、500、1000帧图像的多目标跟踪结果如图1所示。可以发现,本算法可在存在相似物干扰的情况下成功跟踪视频图像中的多目标,且未存在漏跟踪情况。...高斯尺度空间算法及多通道算法在300帧之前的中心误差与本算法相差较小,300帧之后跟踪精度急剧下降,原因是高斯尺度空间算法及多通道算法的波动幅度过大,鲁棒性较差。 ?

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2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

Igor Bobriakov 近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。...SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。...您将收到一个单独的行到DataFrame的DF： 这里稍微列出了你可以用Pandas做的事情： 轻松删除并添加数据帧（DataFrame）中的列 将数据结构转换为数据帧（DataFrame）对象 处理丢失的数据...另外，该库还优化了GPU和CPU的使用，使数据密集型的计算平台性能更佳。...这个库是为了高效处理大量文本而设计的，所以不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。Gensim高效也易于使用。

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2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。...SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。...您将收到一个单独的行到DataFrame的DF： 这里稍微列出了你可以用Pandas做的事情： 轻松删除并添加数据帧（DataFrame）中的列 将数据结构转换为数据帧（DataFrame）对象 处理丢失的数据...另外，该库还优化了GPU和CPU的使用，使数据密集型的计算平台性能更佳。...这个库是为了高效处理大量文本而设计的，所以不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。Gensim高效也易于使用。

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优化算法:到底是数学还是代码？

背景：我的一位同事曾提到，他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。...幸运的是，在非常高维的参数空间中，保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生，因为这意味着在过程的早期，每个参数都为凹（concave）。...随机梯度下降算法也适用于多变量参数空间的情况。我们可以把2D的函数画成等值线图。在这里你可以看到随机梯度下降算法在一个不对称的碗形函数上工作。...选择一个等于1-1/t的β（beta）值，可以让我们更强烈地考虑vdw的最后的t值。这种优化的简单更改可以产生惊人的结果！我们现在可以使用更大的学习速率，并且在一小段时间内集中在解决方案上！...结尾 在选择如何优化你的输入参数作为目标函数的一个函数时，你有相当多的选择。

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Scipy 中级教程——优化

在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。 1. 单变量函数最小化 假设我们有一个单变量函数，我们想要找到使其取得最小值的输入。...我们可以使用 scipy.optimize.minimize_scalar 函数来实现这一目标。...约束优化 有时候，我们希望在优化问题中添加一些约束条件。scipy.optimize.minimize 函数支持添加等式约束和不等式约束。...总结 Scipy 的优化模块提供了多种工具，适用于不同类型的优化问题。通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的优化功能。...在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的优化方法，并深入学习相关的数学理论和算法，将有助于更好地解决实际问题。希望这篇博客对你有所帮助！

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【项目实践】从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

1.2、SORT算法的简单理解 跟踪之前，对所有目标已经完成检测； 第一帧进来时，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注id； 后面帧进来时，先到卡尔曼滤波器（Kalman Filter）中得到由前面帧...求跟踪器所有目标状态与本帧检测的Box的IOU，通过匈牙利算法（Hungarian Algorithm），得到IOU最大的唯一匹配（数据关联部分），在去掉匹配值小于IOU_threshold的匹配对；...先简单解释一下，匈牙利算法是一种寻找二分图的最大匹配的算法，在多目标跟踪问题中可以简单理解为寻找前后两帧的若干目标的匹配最优解的一种算法。...而卡尔曼滤波可以看作是一种运动模型，用来对目标的轨迹进行预测，并且使用确信度较高的跟踪结果进行预测结果的修正，是控制领域常用的一种算法。...以上图为例，假设左边的四张图是我们在第N帧检测到的目标(U)，右边四张图是我们在第N+1帧检测到的目标(V)。红线连起来的图，是我们的算法认为是同一行人可能性较大的目标。

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数字文艺复兴来了：英伟达造出「AI版」米开朗基罗，实现高保真3D重建

为了充分释放多分辨率哈希编码的潜力，英伟达研究者提出了两大发现。一，使用数值梯度来计算高阶导数对实现优化稳定来说至关重要，比如用于程函正则化（eikonal regularization）的表面法线。...Neuralangelo 重建场景的密集结构使用的是多视角图像。它会跟随相机视角方向采样 3D 位置，并使用一种多分辨率哈希编码来对这些位置进行编码。...为了实现端到端优化，需要在 SDF 预测结果上使用一种双重反向操作。 在计算 SDF 的表面法线时，人们事实上采用的方法就是使用解析梯度。...英伟达的新方法（NG+P）得到的表面既平滑又有精细细节。 表 1：在 DTU 数据集上的定量实验结果 可以看到，Neuralangelo 的重建准确度最高，图像合成质量也最好。...图 5：在 Tanks 和 Temples 数据集上的定性比较 相比于其它对比方法会丢失表面细节或有较多噪声，Neuralangelo 能更好地捕获场景细节。

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OpenCv-Python 开源计算机视觉库 (一)

此外，基于 CUDA 的高速 GPU 运算接口，和 OpenCL 也在开发当中。 2....当然，这也使得它更容易与其他使用 numpy 的库集成，如：Scipy 和 Matplotlib 。 3. 安装 pip install opencv-python 4....功能概览 GUI支持: 显示和保存图片和视频，控制鼠标事件和跟踪栏 核心运算：图片像素编辑，对图像执行算术运算，性能优化 图像处理：颜色空间变化，几何变换，图像阈值，平滑处理，渐变，边缘检测，融合，轮廓线...break # 在此执行对帧的处理操作 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 显示处理后的帧 cv.imshow(...break # 对每一帧进行垂直翻转 frame = cv.flip(frame, 0) # 写入翻转后的帧 out.write(frame) cv.imshow

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Python 进阶视频课 - 15. 量化交易之向量化回测

这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测 ，进阶课的目录如下： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...之前基础版的 11 节的目录如下： 编程概览 元素型数据 容器型数据 流程控制：条件-循环-异常处理 函数上：低阶函数 函数下：高阶函数 类和对象：封装-继承-多态-组合 字符串专场：格式化和正则化...解析表达式：简约也简单 生成器和迭代器：简约不简单 装饰器：高端不简单 本课的主要目标是掌握向量化回测 (vectorized backtesting) 实现方法，内容包括： 交互式策略探索 该方法敏捷而且能交互性强...可视化作为主要目标 该方法非常适合用于可视化使用数据、统计结果、交易信号和性能指标。 综合回测程序 该方法总体上非常快，允许测试多种短时间内的参数组合。当速度是关键因素时，应该考虑此方法。...在探索完策略之后，将“零乱”的代码以面向对象编程 (OOP) 的方式整理成结构化的对象。用户可以随意测试不同的数据来调参、生成策略指标、可视化策略收益和基准收益。

1.5K10

C++11 lambda

在本文中，我们将研究lambda与纯函数和函子类（实现的类）在实现方面的区别operator()。...这是预料之中的；lambda的主要目标是成为创建函数和闭包的语法上简单的方法。即使没有捕获任何变量，它们也与普通函数略有不同。...这显着减少了执行的复制量（lambda的2条指令，函子的5条指令），以及避免了函数调用的建立和拆卸。...闭包 利用函数对象记住状态数据 虽然函数对象也可以像函数一样被用来表达一个数据处理过程，但它更大的意义在于，函数对象具有“记忆力”，它可以记住函数执行过程中的状态数据，从而使它可以应用在那些需要记住函数上次执行的状态数据的场景下...在大多数情况下，“漏斗式”的普通函数已经完全可以满足需要了，但在某些特殊情况下，下一次的函数执行是在上一次函数执行的结果基础上进行的。这时，函数就需要记住上一次的执行状态数据以备下一次函数执行使用。

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机器学习核心：优化问题基于Scipy

尽管已经有很多关于数据科学项目预测建模方面的文章，但最终的前沿领域通常涉及使用数据驱动模型解决优化问题，这些模型可以通过降低成本或提高生产力来提高业务的基线。...因此，对于数据科学家来说，学习基本的工具和框架来解决优化问题是非常必要的。 SciPy与优化 Python已经成为分析、数据科学和机器学习的通用语言。...在函数域中，它有全局最小值和局部最小值。 定义函数的代码是： ? 使用SciPy确定全局最小值的代码非常简单。在这种情况下，我们可以使用minimize_scalar函数。 ? 优化已经完成了！...通过在各个子流程中选择最优操作点（在一定的流程限制内），可能希望最大限度地提高最终的流程输出结果。 ? 诀窍是使用向量作为目标函数的输入，并确保目标函数仍然返回单个标量值。...使用机器学习作为功能评估器 在许多情况下，你不可能有一个完美的，封闭式的分析函数来作为优化问题的目标。

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SciPy 下

NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 之前基础版的 11 节的目录如下： 编程概览 元素型数据 容器型数据 流程控制：条件-循环-异常处理 函数上...：低阶函数 函数下：高阶函数 类和对象：封装-继承-多态-组合 字符串专场：格式化和正则化 解析表达式：简约也简单 生成器和迭代器：简约不简单 装饰器：高端不简单 上节主要从插值、数值积分和优化三大功能介绍...scipy，下节从有限差分和线性回归两大功能来介绍 scipy。...水平面上的灰点是网格 红线是终值条件 (产品在到期日支付函数) 两条深青线是边界条件 (产品在标的上下界时的支付) 蓝点是期权值 (产品在 0 时点的值) 从 T4 到 T0 一步步解的 (从后往前解...在 PDE FD 中用到了稀疏矩阵 (sparse matrix)，这个算是 SciPy 中最有内容的知识点之一。和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。

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Python 进阶视频课 - 12. Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线

这是 Python 进阶课的第十二节 - 负油价和负利率模型，进阶课的目录如下： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas 时间序列...Pandas 高频数据采样 默顿模型计量经济资本 LSMC 定价美式和百慕大期权 负油价和负利率模型 之前基础版的 11 节的目录如下： 编程概览 元素型数据 容器型数据 流程控制：条件-循环-异常处理...函数上：低阶函数 函数下：高阶函数 类和对象：封装-继承-多态-组合 字符串专场：格式化和正则化 解析表达式：简约也简单 生成器和迭代器：简约不简单 装饰器：高端不简单 在固定收益 (fixed-income...市场中没有单一的收益率曲线，在不同的时间点 (time)，对不同的货币 (currency)，对不同的发行人 (issuer) 和不同的信贷水平 (rating) 有一系列不同的收益率曲线。...Nelson Siegel 实现 数据处理 模型优化 结果分析 当我们谈论收益曲线模型时，有两种情况： 在给定时间点的收益率曲线的形式 (at a point of time) 收益率曲线随时间变化的动态

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