如何在optuna中对参数进行无重复采样？
在optuna中，可以通过定义自定义的采样器来实现对参数的无重复采样。采样器是一种决定如何选择参数值的策略。下面是一个示例，展示了如何在optuna中实现无重复采样：
import optuna
from optuna.samplers import BaseSampler
class NoDuplicateSampler(BaseSampler):
def __init__(self, seed=None):
super().__init__(seed)
self._previous_trials = set()
def sample_independent(self, study, trial, param_name, param_distribution):
if param_name in self._previous_trials:
return None # 返回None表示跳过该参数的采样
else:
return super().sample_independent(study, trial, param_name, param_distribution)
def sample_relative(self, study, trial, param_name, param_distribution):
return super().sample_relative(study, trial, param_name, param_distribution)
def sample_categorical(self, study, trial, param_name, choices):
return super().sample_categorical(study, trial, param_name, choices)
def sample_loguniform(self, study, trial, param_name, low, high):
return super().sample_loguniform(study, trial, param_name, low, high)
def sample_discrete_uniform(self, study, trial, param_name, low, high, q):
return super().sample_discrete_uniform(study, trial, param_name, low, high, q)
def sample_int(self, study, trial, param_name, low, high):
return super().sample_int(study, trial, param_name, low, high)
sampler = NoDuplicateSampler()
study = optuna.create_study(sampler=sampler)在上述示例中，我们定义了一个名为NoDuplicateSampler的自定义采样器，它继承自BaseSampler。在NoDuplicateSampler中，我们使用了一个集合_previous_trials来跟踪已经采样过的参数，如果某个参数已经在之前的试验中采样过，我们就跳过该参数的采样。
然后，我们通过将自定义采样器sampler传递给create_study()函数来创建一个optuna的Study对象。在这个Study对象中，使用自定义采样器进行参数采样，确保了参数的无重复采样。
请注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需求和场景来定义自己的采样器。同时，你还可以根据需要在自定义采样器中添加其他的采样方法，比如sample_relative()、sample_categorical()等。
关于optuna的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的产品Optuna的官方文档：Optuna产品介绍。
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由于某些原因，Optuna、TPESampler和RandomSampler多次尝试对任何参数使用相同的建议整数值(也可能是浮点数和loguniform)。我找不到一种方法来阻止它一遍又一遍地提出相同的价值观。在100个试验中，相当多的试验是重复的。唯一的建议值计数最终在100次试验中约为80-90次。如果我包括更多的参数进行调优，比如3个，我甚至会看到所有3个参数在100次试验中几次获得相同的值。
是这样的。min_data_in_leaf的75被使用了3次：
I2020-11-14 14:44:05,320试用8结束，取值: 45910.54012028659，参数：{'min_d
浏览 1提问于2020-11-15得票数 3
在一项研究中，Optuna的FAQ有一个动态调整参数范围的：它没有问题，因为每个采样器都是单独定义的。
但是添加和/或删除参数呢？Optuna有能力处理这种调整吗？
在进行此操作时，我注意到的一件事是，在结果数据中，这些参数获取nan条目以供其他试验使用。能够将这些nan设置为它们在未被采样时所具有的(默认值)值，会有什么好处？这项研究是否仍然具有所有这些未知的价值？
浏览 6提问于2020-12-18得票数 1
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我的代码： import optuna
def objective(trial):
x = trial.suggest_float('x', -100.0, 100.0)
y = trial.suggest_float('y', -100.0, 100.0)
return x**2 + y**2
study = optuna.create_study(sampler=optuna.samplers.CmaEsSampler(x0={'x':0,'y':0}))
study.optimize(obje
浏览 80提问于2021-04-23得票数 0
我尝试使用optuna来调优超参数。但我的目标函数是有条件的，这会在获取最佳参数时产生问题。
我只想在满足条件的情况下获得cwc，否则继续尝试下一个超参数。但我猜，由于条件不满足，而目标函数返回cwc，因此会产生错误
UnboundLocalError:赋值前引用的局部变量“”cwc_train“”
define objective (trial):
k_dis = trial.suggest_uniform('k_dis', 0.0, 5.0)
l_dis = trial.suggest_uniform('l_dis', 0.0, 5.0)
浏览 2提问于2019-07-29得票数 1
我使用Optuna2.5来优化tf.keras CNN模型上的几个超参数。我想使用剪枝，以便优化跳过超参数空间中不太有希望的角。我用的是这样的东西
study0 = optuna.create_study(study_name=study_name,
storage=storage_name,
direction='minimize',
sampler=TPESampler(n_startup_trial
浏览 5提问于2021-02-16得票数 1
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我可以将随机文件保存到我的驱动器colab中，如：
with open ("gdrive/My Drive/chapter_classification/output/hello.txt",'w')as f:
f.write('hello')
工作正常，但当我使用代码使用时：
direction = 'minimize'
name = 'opt1'
study = optuna.create_study(sampler=optuna.samplers.TPESampler(),direction=directi
浏览 26提问于2021-12-29得票数 0
我试图在Python中使用optuna来优化推荐系统模型的参数。这些模型是自定义的，看起来像标准的适合预测的滑雪板模型(使用方法get/set params)。
我所做的工作:简单的目标函数，它从均匀的int分布中选择两个参数，将这些参数设置为模型，预测模型(不存在拟合阶段，因为它只是在预测阶段使用params )，并计算一些度量。
我得到的是:第一次试验正常运行，它对参数进行采样并打印结果以进行日志记录。但是在第二次和下一次试验中，我有一些奇怪的错误(请看下面的代码)，这些错误我无法解决，也不能用google解决。当我只进行一次试验的时候，一切都没问题。
我试过的是:重新排列目标函数的部分，
浏览 0提问于2019-10-01得票数 3
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通常，在加载/初始化纹理时，我会调用glTexParameter。但是，我目前的用例是，相同的纹理图像可以用于许多不同的参数组合(包括GL_TEXTURE_WRAP_S、GL_TEXTURE_WRAP_T、GL_TEXTURE_BORDER_COLOR等)。
基本上，我是将一个纹理映射到一个被夹紧的网格，然后将相同的纹理映射到不同的网格，在那里它被镜像/重复。
在绘制每个网格/组之前，最好先调用glTexParameter每个框架(这实际上是为我的片段着色器提供制服)，还是应该为每个不同的参数组合多次加载每个纹理？
请记住，我可能有大量的纹理，每个纹理参数的组合数。
我正在使用OpenGL 3
浏览 2提问于2014-01-22得票数 2
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在WPF中，我想使用像素着色器来修改合成图像，即覆盖在先前着色图像之上的新图像。新的图像是一个很大程度上透明的图像，除了有数据的地方(想想数学函数-正弦波等)。无论如何，这个过程需要非常快速地重复-用新图像合成当前着色的纹理，然后对合成图像进行着色。问题是我不知道如何从我的着色器中访问之前着色的纹理。
浏览 0提问于2010-05-18得票数 4
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我只是做我的第一个ML与optuna项目。我的问题是，如何探索一组多个NN初始化的超参数，其中每次在一次试验中运行仍然需要修剪？
我假设初始化有相当大的影响，我不想因为运气不好而淘汰好的HP。
据我所知，每一次试验都代表了一组惠普。因此，如果我想对它们进行多次初始化，则每次测试都要执行多个培训。但在一次试验中，我只能报告每个时间戳的一个值。
我必须在没有金枪鱼的情况下实现这一点吗？我是否应该选择一种方法，让optuna先建议一组HP，然后再为下一次试验修复它呢？或者你知道用金枪鱼来达到这个目的的好方法吗？
事先非常感谢！
编辑1；添加一个最小的代码示例：
from random import
浏览 23提问于2022-01-24得票数 1
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我正在尝试在Optuna优化运行之间释放内存。我使用的是python 3.8和Optuna的最新版本。运行命令: optuna.create_study()，然后调用optuna.optimize(...)在循环中，每次都有一个新的目标函数。当我监控我的内存使用情况时，每次调用命令optuna.create_study()时，内存使用都会持续增加，直到我的处理器最终杀死程序。为了更清楚地了解，第一次运行占用了超过3%的内存，最终构建到>80%。关于如何在连续调用create_study()之间从内存中删除研究，您有什么想法吗？
浏览 80提问于2020-11-04得票数 1
偶尔，Optuna会提出一个我并不真正想评估的示例--通常是因为它与先前评估过的解决方案相同或过于接近。在这种情况下，我想用随机抽样代替。
是否有一种方法可以为一次试验覆盖来自trial.suggest_float()的建议值(例如)，并将其传递回优化器？
给出了两种方法：eval_check()，它获取一个变量列表并确定是否应该评估该样本，返回True (如果要评估)和False (如果没有)；和evaluate() (获取变量列表并对它们进行评估)，返回一个实数--下面是我试图实现的目标的草图。
import numpy as np
import random
class Objecti
浏览 10提问于2022-04-05得票数 0
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我正在尝试用GLSL在Java/OpenGL中实现阴影贴图。用Java/OpenGL创建阴影贴图似乎是不可能的，几乎没有透视投影的工作示例。
我想的是，矩阵计算不是很好。
这是我的阴影结果(相机视图/投影=阴影视图/投影)：
这里我将线性化的深度缓冲区映射到一个矩形上，它有一点旋转：
似乎深度缓冲区被翻转了，因为在我映射的每个表面上，它都是x或/和y翻转的。但也许这只是一个紫外线的缺陷。
所以主要的问题是:你能给我一个提示吗？
以下是一些代码片段：
最终着色器:深度和阴影计算(uSamplerShadow为sampler2D)
float shadowValue=0.0;
vec4
浏览 4提问于2015-08-31得票数 0
1回答
最近，我正在学习mlr3包中的嵌套重采样。根据mlr3的书，嵌套重采样的目标是为学习者获得一个无偏的性能评估。我进行了如下测试：
# loading packages
library(mlr3)
library(paradox)
library(mlr3tuning)
# setting tune_grid
tune_grid <- ParamSet$new(
list(
ParamInt$new("mtry", lower = 1, upper = 15),
ParamInt$new("num.trees", lower = 50, upp
浏览 1提问于2021-02-20得票数 1
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转换从混音到线性影响音频质量？
、、、、
我想改变音频编码从穆劳到线性，以便使用线性语音识别模型从谷歌。我使用的是一个电话通道，所以音频是用mulaw编码的，8位，8000 in。当我使用Google模型时，识别一些简短的单字->存在一些问题--基本上它们根本不被识别-> API没有返回--我想知道更改线性或Flac的编码是一个好的实践吗？我已经做到了，但我不能真正衡量这种改善的程度。
浏览 11提问于2022-01-03得票数 0
1回答
我需要任何熟悉我面临的问题的人的帮助。 我想使用SVM、随机森林和深度神经网络(DNN)对两个不同的数据集进行分类。我的一个数据集是平衡的，另一个数据是高度不平衡的。下面是我的数据集的图像，它对于分类是不平衡的。 ? 我想要比较用于这两个数据的所有机器学习的分类结果。哪个数据集产生更好的分类结果。对于平衡数据集，我没有问题，因为可以正常处理它，但对于不平衡数据集，我有点困惑。 我的问题是，我对使用不平衡数据进行分类的步骤感到困惑。据我所知，为了处理不平衡的数据，我们应该进行抽样。 我是必须先分类并获得结果，还是应该先进行过采样并分类并获得结果？对不平衡数据集进行分类的正确步骤是什么？
浏览 20提问于2019-04-12得票数 0
1回答
在n个元素数组中，如果n/2是重复元素，其余元素是不同的，则可以使用拉斯维加斯算法在o(logn)时间内得到重复元素。
还有另一个问题，即:使这个algo o(logn)，即(n/k重复元素在k=中)所需的最小重复次数是多少？如果重复元素是root(n)，那么运行时是什么？
我的结果说，如果重复元素是根(N)，则不是o(logn)，但是我不能用拉斯维加斯算法找到这个问题的松散界。我们会感谢你的帮助。
浏览 4提问于2012-04-25得票数 3
今天，在我的研究中出现了以下错误，当我在Optuna2.8.0上加载Colab上的时，我试图优化它。每次审判开始或结束时，我都会为每一次审判保存一个单独的文件。我以前从来没有遇到过这个问题，也不知道到底是什么原因造成的。
Colab显示了以下跟踪：
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/optuna/study.py in optimize(self, func, n_trials, timeout, n_jobs, catch, callbacks, gc_after_trial, show_progress_bar)
408
浏览 1提问于2021-06-07得票数 0
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在解析了collada文件之后，我发现我们必须加载两个(或更多)索引，每个索引指向一个顶点或法线等等(
3 0 2 0 0 0
)
有没有办法像这样(vnvnvn.)将这些索引加载(并使用)到索引缓冲区(ELEMENT_ARRAY_BUFFER)？
其中v是顶点指针，n是上面所述的法线指针。
将顶点加载到VBO1类(vvvv.)在VBO2类(nnnn.)这样我们就不用重复VBO2中的法线了。
像(vnvnvn.)也没问题。
(而不是这样的https://stackoverflow.com/questions/11148567/rendering-meshes-with-multiple-i
浏览 0提问于2016-03-27得票数 3
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我正在努力尝试创建一个随机样本的data.frame。我给出一个可重复使用的例子： 我有几个与此类似的自定义函数： vendorSelector <- function() {
sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), 1)
}
productSelector <- function() {
sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), 1)
} 我实现了手动创
浏览 19提问于2020-12-22得票数 0
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Optuna允许用户使用suggest_ API搜索参数空间。这很简单，也很聪明。
然而，有一些参数我想保持不变。例如，使用Scikit-Learn的DBSCAN实现：
使用suggest_ API进行搜索：
eps
min_samples
保持固定：
metric
n_jobs
有人可能建议我在目标函数中对metric和n_jobs进行硬编码，如下所示：
def objective(trial: Trial) -> float:
eps: float = trial.suggest_float(
name='eps'
浏览 6提问于2021-08-09得票数 1
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目的:在任何给定的selfi图像中分割头发区域。
我现有的工作：
我使用UNET架构，输入图像大小为128 x 128 x 3。
#UNET Architecture
inputs = Input((IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, IMG_CHANNELS))
s = Lambda(lambda x: x / 255) (inputs)
c1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_normal', padding='same') (s)
c1
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
我编写了一个简单的Keras代码，其中我使用CNN作为时尚mnist数据集。一切都很好。我实现了自己的类和分类是可以的。
但是，我想使用Optuna，作为OptKeras (Keras的Optuna)，您可以在这里看到一个示例：。
但是，我的代码有问题。当我试图在我自己的类中使用optKeras时。下面是代码：(普通的run方法有效，但是optuna_run给出了一个错误：AttributeError: type object 'FrozenTrial' has no attribute '_field_types' )。
! pip install optke
浏览 4提问于2020-06-30得票数 3
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我有非常小的数据属于正类，而大量的数据来自负类。根据教授的说法。Andrew Ng ()，我应该使用异常检测而不是监督学习，因为数据高度倾斜。
如果我错了，请纠正我，但这两种技术在我看来是一样的，即在(监督)异常检测和标准监督学习中，我们用正常和异常样本训练数据，并对未知数据进行测试。有什么不同吗？
我应该只执行负类的欠采样还是正类的过采样，以获得相同大小的两种类型的数据？它会影响整体的准确性吗？
浏览 1提问于2014-04-26得票数 5
我需要做AB测试，然后比较它们之间的数据。我将为此运行两个单独的测试。但我不确定如何传递AB参数。现在，我正在传递站点url，然后在HTTP请求中调用api。我需要在url的末尾发送?site=test-a0，然后调用api。举例说明。假设我用来测试的url是www.google.com。现在我需要使用www.google.com/?site=test-a0，我不确定该怎么做。有人能帮帮忙吗？
浏览 1提问于2016-11-24得票数 0
我遵循一个教程来处理纹理中的加载，它有以下方法：
void CTexture::CreateEmptyTexture(int a_iWidth, int a_iHeight, GLenum format)
{
glGenTextures(1, &uiTexture);
glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, uiTexture);
if(format == GL_RGBA || format == GL_BGRA)
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGBA, a_iWidth, a_iHeight, 0, format, G
浏览 3提问于2015-01-25得票数 0
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我想以一种平衡的方式从数据帧中删除重复项。目前，df.drop_duplicates()有一个参数keep，您可以在其中决定保留第一个还是最后一个出现的内容。与此解决方案不同，我希望以一种分布式的方式保留事件。
也就是说，我有这个数据帧，有两列:文本和类别，看起来很平衡，但有重复项：
再次应用drop_duplicates()并绘制，将如下所示：
df = df.drop_duplicates(subset='text')
df['Category'].value_counts().plot(kind='bar')
预期的结果将是
浏览 20提问于2021-03-08得票数 0
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我有一个关于Application Insights摄取采样的问题。我只想将采样应用于"Dependency“事件类型。有没有办法在单一事件类型上指定采样。
浏览 2提问于2021-01-27得票数 0
我使用scikit learn提供的KFold函数运行10倍CV，以便选择一些内核参数。我正在实现这个(Grid_search)过程：
1-pick up a selection of parameters
2-generate a svm
3-generate a KFold
4-get the data that correspons to training/cv_test
5-train the model (clf.fit)
6-classify with the cv_testdata
7-calculate the cv-error
8-repeat 1-7
9-When rea
浏览 2提问于2012-09-02得票数 6
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我想在Matlab图形用户界面中显示大图像，但当显示我的图像不清楚时，无法读取。例如，在下面的Matlab中显示我的图像。
有没有办法像这样展示我的图像？
我知道可以使用放大和缩小，但图像首先应该清楚。
浏览 1提问于2016-05-02得票数 0
1回答
score = c(22,20,30,12,29,21,18,31,27,29,22,48,13,18,10,11,17,10,22,28,14,19,30,22,9)
x <- sample(score,size=13,replace=FALSE)
y <- # I want y to store the numbers that were left behind after sample()
如果我使用setdiff()函数，它将从分数列表中删除所有重复的数字，而这不是我要查找的数字。
有人能给我一些提示吗？
浏览 0提问于2015-04-22得票数 2
我正试图使CatBoostRegressor适合我的模型。当我为基线模型执行K折叠CV时，一切都很好。但是当我使用Optuna进行超参数调优时，它做了一些非常奇怪的事情。它运行第一次试用，然后抛出以下错误：
[I 2021-08-26 08:00:56,865] Trial 0 finished with value: 0.7219653113910736 and parameters:
{'model__depth': 2, 'model__iterations': 1715, 'model__subsample': 0.5627211605
浏览 0提问于2021-08-26得票数 1
在我目前的情况下，我需要用多个用户登录到应用程序中，并使用json中提供的输入创建文章，其中有超过50个parameters.How我可以做需要准备两个csv文件或什么，请建议。
浏览 2提问于2020-01-28得票数 0
我有一个扩展名为.bin的二进制文件。此文件由数据采集软件创建。基本上，“测量计算”16位数据采集硬件接收来自传感器的信号(经过放大器放大后)，并通过USB将其发送到PC。然后，程序/软件生成对应于从数据aq接收的串行数据的.bin文件。硬件。有几种方法可以读取这个.bin文件并在MATLAB中绘制信号。
当我使用十六进制编辑器打开这个.bin文件时，我可以看到ASCII码或1和0(二进制)。问题是我不知道如何解释这些知识。文件中有208000字节是在16秒内获取的。我认为每个2字节对应一个样本，因为DAQ设备具有16位分辨率。例如，我认为MATLAB将16位数据(如1000100111110
浏览 3提问于2013-05-09得票数 0
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我正在寻找使用XGBRegressor使用GridSearchCV的最佳超参数。以下是代码：
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
param_grid_xgb_b1 = {
'num_leaves': np.arange(20, 500, 5),
'max_depth': np.arange(5, 50, 2),
'reg_alpha': np.arange(0.01, 0.5,
浏览 0提问于2020-11-09得票数 2
1回答
我正在读关于的红皮书。第322页上说：
OpenGL允许您在多个纹理之间共享单个数据存储，每个纹理都有自己的格式和维度。
(通过纹理视图)
现在，我的问题是：
这是否意味着单个纹理源被多个实例引用(在本例中是纹理视图)？
它与使用相同的纹理对象有什么不同，例如，使用不同的采样器？
另外，这是否意味着通过纹理视图改变纹理像素会改变原始纹理对象中的像素？(我想答案是肯定的，因为说它是纹理存储的别名)
浏览 2提问于2013-06-17得票数 7
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我得到以下警告，而我正在使用Optuna来调整我的模型。请告诉我如何压制这些警告？
[LightGBM] [Warning] feature_fraction is set=0.2, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.2
[LightGBM] [Warning] min_data_in_leaf is set=5400, min_child_samples=20 will be ignored. Current value: min_data_in_leaf=5400
[LightGB
浏览 5提问于2021-11-24得票数 3
我想得到最好的模型以后使用在笔记本电脑预测使用不同的测试批次。
可复制的例子(摘自Optuna )：
import lightgbm as lgb
import numpy as np
import sklearn.datasets
import sklearn.metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
import optuna
# FYI: Objective functions can take additional arguments
# (https://optuna.readthedocs.io/
浏览 4提问于2020-06-02得票数 15
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嗨，我正在尝试创建一个重复的双音多频音调，这样我就可以用AVAudioPlayer播放它。目前，当我在一些音频编辑软件(如audacity )中循环它时，总是会在它重复的地方出现毛刺或音调变化。我需要创建一个特定的时间长度来避免这种情况吗？我最初创建了一个大胆的一秒dtmf音调，但这并不顺利地重复。
浏览 4提问于2010-10-15得票数 1
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3回答
我试图使用optuna搜索超参数空间。
在一个特定的场景中，我用几个GPU在机器上训练一个模型。模型和批次大小允许我运行每1 GPU 1培训。所以，理想情况下，我想让optuna将所有的试验扩展到所有可用的GPU上，这样在每个GPU上总是有一个测试运行。
在中，它说，我应该在一个单独的终端中启动每个GPU的一个进程，例如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 optuna study optimize foo.py objective --study foo --storage sqlite:///example.db
我想避免这一点，因为整个超参数搜索在之后的几轮中继续进行。我不想
浏览 7提问于2020-05-12得票数 3
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我想要在平面上创建N个随机凸不相交多边形，其中每个多边形最多必须有V个顶点，其中N和V是我函数的参数，我想得到一个尽可能接近均匀的分布(每个可能的集合都是相同的概率)。另外，我需要在平面上随机选择两个点，要么与场景中的一个顶点匹配，要么在空空间中(而不是在多边形内)。
由于其他原因，我已经在同一编程语言中实现了AABB树，将基于轴定理的凸多边形之间的碰撞检测分离开来，我可以在给定半径的圆内生成任意数量的任意顶点的随机凸多边形。到目前为止我最好的选择是：
使用可用的函数生成一个随机多边形。
查询AABB树以测试是否使用现有多边形进行拦截。
如果AABB树查询返回空集，则将生成的多边形
浏览 11提问于2022-05-26得票数 3
我正在尝试使用LightGBM来解决回归问题(平均绝对误差/L1-或者类似于Huber或pseud-Huber - loss)，并且我主要想调优我的超参数。optuna中的LightGBMTunerCV提供了一个很好的起点，但在此之后，我想更深入地搜索(而不会丢失自动调谐器所学到的内容)。此外，我想使用平均交叉验证分数+交叉验证分数的标准差作为我对模型进行排名的指标(即，我假设较低的SD是在相同分布的未见数据上更稳定性能的良好迹象)。 我做过这样的事情： import optuna
import optuna.integration.lightgbm as lgb
params = {
浏览 32提问于2020-09-14得票数 3
我想添加新的文章在drupal8的网页应用程序与j抄脚本。我找不到响应代码200的新文章。
在我的理论中，千分尺可以模拟人工操作。因此，它应该初始化网站perf测试上下文。
问题：
如何找到网页的动态参数？
我的请求参数怎么了？
上下文：
获取新文章页面并提取参数，然后将文章发布到web应用程序。
这里我们得到响应代码200，但在Drupal应用程序中找不到新的文章。
浏览 0提问于2017-08-16得票数 0
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我阅读了this introduction to sprandn，并尝试创建一个服从-1,1均匀分布的稀疏矩阵。 using SparseArrays
using Distributions
sprandn(100,100,0.3,Uniform(-1,1)) 但它失败了。我为没有粘贴错误日志而道歉。以下是错误在MethodError中显示的图像。 那么如何生成一个-1,1均匀分布的稀疏矩阵呢？
浏览 35提问于2019-03-06得票数 0
我正在用ImageView开发一个简单的应用程序，当ImageView被点击时，应用程序应该会打开设备图片库。为了实现这一点，我使用了以下代码
Intent imageIntent=new Intent(Intent.ACTION_PICK);
imageIntent.setType("image/*");
startActivityForResult(imageIntent,5);
和ActivityResult
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
if(requestCode
浏览 0提问于2010-12-01得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试理解一种算法，该算法可以评估移动元素的速度。位置传感器以不同但相当大的速度(从16MSPS到24MSPS)采样，速度计算为最后两个值之间的简单差异。
速度的公式是v = f(x_(n+1)) - f(x_n)，根据所有的数值方法，我期望的是v = (f(x+h) - f(x)) / h
我真的不明白为什么要省略除法。在什么情况下可以忽略这种划分？
该系统在FPGA上实现。
浏览 4提问于2020-03-11得票数 1
2回答
我已经使用gensim的word2vec库尝试word2vec有一段时间了。我的问题是，我必须从我的输入文本中删除停用词吗？因为，根据我最初的实验结果，我可以看到像“of”，“when”这样的词。(停用词)当我做model.most_similar('someword')的时候弹出...？
但我没有看到任何地方提到word2vec需要删除停用词？即使您不删除停用词，word2vec也应该处理它们吗？
什么是必须做的预处理工作(就像主题建模一样，你几乎必须做停用词删除)？
浏览 1提问于2016-01-11得票数 21
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我看了一下泽勒·的论文，以及他在youtube上演讲的一些视频，当时我正试图用tensorflow复制这篇文章，我偶然发现了一种叫做自动编码器的东西，它的程序看起来(无论是对还是外部的)都很相似，比如：
在泽勒的论文中：
转换输入。
把它传过去。
执行池操作。
..。对所有层进行冲洗和重复，完成后，将过程反转回像素空间，
在自动编码器中：
将其与我在github 上看到的自动编码器进行比较，可以这样做：
转换输入，
把它传过去
执行池
...rinse和重复其他层，并做反向的像素空间。
因此，要对conv网使用tensorflow所做的工作进行可
浏览 5提问于2016-05-26得票数 0
1回答
如何在R中实现拒收抽样？
、、、、
我有一个每行基因的数据集，每行都有它们的基因长度，我希望使用排斥抽样从这些基因中通过它们的基因长度分布进行采样-因为我在这个数据集中有太多太小的基因，无法进入进一步的分析(但我不能自己设置一个截止点来删除它们)。我有一个带有基因长度的基因数据集可供采样，还有一个建议的基因长度分布，我想使用它来对第一个数据集进行拒绝采样。
我的数据示例如下所示：
#df1 data to sample from:
Gene Length
Gene1 5
Gene2 6
Gene3 400000
Gene4 1000
Gene5 25000
Gene6 10
Gene7 50
Gene8 4
G
浏览 15提问于2021-05-24得票数 2
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