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深入解释 CTGAN 工作原理

本文目的是解释Conditional Tabular GANs工作原理,因为目前我还没有看到类似这样文章。表格数据生成是一个不断发展研究领域。...然而,虽然文本数据生成方式和图形数据差不多,但是在生成表格数据时,要制作一个性能良好模型,实际上会使事情复杂化很多。 本文目标是了解 CTGAN 工作原理。...然后我将介绍原始 CTGAN 论文中描述架构。最后,我将通过一个使用 Python 示例实现。 回顾 GAN GAN 属于深度学习生成器分支。...在前面的工作日示例,我们没有使用包含工作向量,而是One-hot编码之后,生成5列数据,其中一列代表一周一天,并以二进制表示类成员关系。...这个条件向量允许我们强制生成器从选定类别中生成样本。条件向量是包含所有离散列One-hot编码,除了我们希望生成样本满足条件离散列(一个)类别之外,所有值都是零。

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解释 JavaScript 中计时器工作原理

JavaScript ,计时器是一个非常值得注意功能。与普通手表计时器一样,我们可以一次启动计时器,并在特定时间后执行 JavaScript 函数或代码。...因此, JavaScript 中有两个不同函数来设置计时器,我们将在本教程探讨。...let timeoutId = setTimeout(callback, delay); 在上面的语法,回调函数也可以是要执行箭头函数。 参数 回调 – 这是一个延迟时间后执行函数。...例 在这个例子,我们使用 setInterval() 函数每 1000 毫秒后调用回调函数。...例 在下面的示例,我们使用 setInterval() 计时器函数每秒调用该函数。此外,我们跟踪 setInterval() 函数调用回调函数次数。

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卷积神经网络工作原理直观解释

我把技术操作步骤分解开来,并手动执行这些步骤(和计算),直到我理解它们如何工作。这相当费时,且令人紧张,但是结果非凡。...今天,我将与你共享我心得,展示我如何上手卷积神经网络并最终弄明白了它。我将做一个通盘展示,从而使你对 CNN 工作机制有一个深入了解。...因为我们现在一次移用两个像素(每次移动像素被共享),图像变更小了。虽然图像变小了,我们仍能在很大程度上理解这是「4」。...你可以看见当我们增加步长值时候,图像规格持续变小。输入图像四周填充 0 边界可以解决这个问题。我们也可以高步长值情况下在图像四周填加不只一层 0 边界。 ?...结语 希望本文能够让你认识卷积神经网络,这篇文章没有深入 CNN 复杂数学原理。如果希望增进了解,你可以尝试构建自己卷积神经网络,借此来了解它运行和预测原理

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JavaScript 对象深拷贝(及其工作原理

正文共:1300 字 预计阅读时间:6 分钟 作者:Chris Chu 翻译:疯狂技术宅 来源:alligator 如果你打算用 JavaScript 进行编码,那么就需要了解对象工作方式。...那么让我们 JavaScript 创建一个对象: 1let testObject = { 2 a: 1, 3 b: 2, 4 c: 3 5}; 在上面的代码片段,我们初始化一个新对象并将其分配给变量...现在对于大多数初学者来说,他们会试着通过将 testObject 分配给新变量来创建这个对象副本,以便在其代码中进行操作。很抱歉用这种方法行不通。 下面是一个代码片段,说明了为什么不起作用。...你对所谓副本做任何更改也将反映在原始对象循环遍历对象并将每个属性复制到新对象也不起作用。...将每个属性复制到新对象循环只会复制对象上可枚举属性。可枚举属性是将要出现在 for 循环和 Object.keys 属性。 2.

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卷积神经网络工作原理直观解释

最明显例子 andrew NG 讲 SVM 里面的例子就很好说明了,但是这个时候问题来了,对于一个很复杂,高维度数据,我们如何才能找到最好 basis function 呢?...:如果说一个卷积核图片一小块儿区域可以得到很好特征,那么在其他地方,也可以得到很好特征。...对于一批数据我们有很多问题,为什么设置五层最好,batchsize 多少比较好,每一层多少个卷积核(这个到现在我依旧没有一个更好解释,每一个应该多少卷积核),宽度多少?要不要 LRN?...这些解释,就要好好看看今年 CVPR 文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写很棒,而且 2015 CVPR 出了很多对于卷积神经网络理解文章...我们看到,每一层都是对于一张图片从最基础边缘,不断到最复杂图片自己本身。 同时进行反卷积时候 M.D. Zeiler and R.

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卷积神经网络工作原理直观解释

今天从直观角度来把这个黑匣子剖开,加深我们对CNN工作直观印象。...,最明显例子andrew NG讲SVM里面的例子就很好说明了,但是这个时候问题来了,对于一个很复杂,高维度数据,我们如何才能找到最好basis function呢?...,或者是边缘提取,卷积操作对于图片来说可以很好提取到特征,而且通过BP误差传播,我们可以根据不同任务,得到对于这个任务最好一个参数,学习出相对于这个任务最好卷积核,之所以权值共享逻辑是:如果说一个卷积核图片一小块儿区域可以得到很好特征...对于一批数据我们有很多问题,为什么设置五层最好,batchsize多少比较好,每一层多少个卷积核(这个到现在我依旧没有一个更好解释,每一个应该多少卷积核),宽度多少?要不要LRN?...这些解释,就要好好看看今年CVPR文章Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写很棒,而且2015 CVPR出了很多对于卷积神经网络理解文章

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解释一下 HashMap 工作原理

HashMap 概述 HashMap 是基于散列表数据结构。所谓散列表,它通过键值对方式存储数据,把 key 通过散列算法计算出一个存储地址,将 value 放入这个地址。...Java ,HashMap 默认数组大小是 16,当满足一定条件时候,这个数组会自动扩容,并且是按但并不是有了 16 个元素之后才扩容,而是根据加载因子来计算,默认是 0.75,即一旦元素数量大于... Java8 之后,HashMap 进一步优化 Hash 冲突,冲突元素不再是简单放入链表,而是根据当链表长度,当长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树,红黑树查询复杂度比链表低很多。... resize 时候,多线程同时操作 HashMap 链表时,有一定几率形成循环链表,这就导致了获取值时候陷入循环链表,造成死循环。具体细节,有兴趣可以看网上各种分析。...工作原理及实现/

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python rangefor循环用法_PyThon range()函数for循环用法「建议收藏」

最初range和xrange都生成可以用for循环迭代数字,然而在python2和3里实现方式并不完全一致,下面着重讲讲python3range()函数for循环用法。...例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1) 3、python3.8下>>> print(list(range(5))) #从0开始,有5为正整数,到5结束,不包括5;步长=step...区别: 1、其实python3是range()和python2是xrnage(),有区别的 2、应该是技术进步,但是在这个模块不一定,可能叫“惰性技术”。...用python2解释器不了,然而python3.8解释器得到:The range() function uses 48 bytes of memory. —————————————– import sys...以上就是python里range()函数用法,顺带给大家演示了python2和python3里不同。好啦~如果想要了解更详细实用教程,可以点击查看PyThon学习网视频教程。

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t检验工作原理和在Python实现

编译:yxy 出品:ATYUN订阅号 t检验也许使用最广泛统计假设检验之一。 因此,总有一天你可能会使用t检验,深入了解它工作原理非常重要。作为开发人员,通过从头开始实现假设检验以理解。...本教程,你将了解如何在Python从头开始实现t检验。 完成本教程后,你将了解: 假设样本来自同一种群,t检验将评论是否可能观察到两个样本。 如何从头开始为两个独立样本实现t检验。...可以使用自由度和百分点函数(PPF)显著性水平来计算临界值。 我们可以双侧检验解释统计量,这意味着如果我们拒绝零假设,那可能是因为第一个均值小于或大于第二个均值。...每个样本大小大致相等。 样本具有相同方差。 实现 我们可以使用Python标准库,NumPy和SciPy函数轻松实现这些方程。 假设我们两个数据样本存储变量data1和data2。...本节,我们将在工作示例中使用与独立t检验相同数据集。

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Python循环(或循环)导入

To generalize the problem, what about the cyclic imports in Python? 为了概括这个问题,Python循环导入怎么办? ...#1楼 参考:https://stackoom.com/question/37e1/Python循环-或循环-导入 #2楼  Ok, I think I have a pretty cool solution...这工作,因为你可以导入文件b没有的Python执行任何文件导入语句b ,这样的话你逃避任何圆形进口。    ...瞧  #3楼  As other answers describe this pattern is acceptable in python: 正如其他答案所描述那样,这种模式python是可以接受...模块a第一行是import b但请注意,此行将不再执行 ,因为python每个文件仅执行一次import行,因此无论何时何地执行它都无关紧要。

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python如何使用for循环_Python for循环应用

1.for … in 循环 循环,遍历,迭代 都是指把容器数据一个一个获取出来 lst = [1,2,3,4,5] i = 0 while i<len(lst): print(lst[i]) i...for i in container: print(i) 3.遍历列表 ''' Python学习交流,免费公开课,免费资料, 免费答疑,系统学习加QQ群:579817333 ''' container...,b = {"a","b"} 集合有局限性,因为无序; a,b ={ "a":1,"b":2} print(a,b) 8.遍历等长二级容器 ''' Python学习交流,免费公开课,免费资料,...渠道end这个数之前那个值 """ range()作用 res = range(10) print(res) 1)range当中只有1个值 for i in range(10): print(i)...range倒着打印 ''' Python学习交流,免费公开课,免费资料, 免费答疑,系统学习加QQ群:579817333 ''' for i in range(9,0,-1): print(i) 5

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pythonfor循环加速_如何提高python for循环效率

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 对于某个城市出租车数据,一天就有33210000条记录,如何将每辆车数据单独拎出来放到一个专属文件呢?...思路很简单: 就是循环33210000条记录,将每辆车数据搬运到它该去文件。...因此,需要使用并行进行for循环技巧: 由于3000万数据放到csv中导致csv打不开,因此我就把一个csv通过split软件将其切分成每份60万,共53个csv。...实质上还是循环33210000次,并行for循环就是同时处理几个60万csv文件,就能成倍减少时间消耗。...for循环效率就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持云海天教程。

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Node.js 事件循环原理工作流程

Node.js 事件驱动模型是由事件循环机制实现,本文将详细介绍 Node.js 事件循环原理工作流程和一些常见问题。什么是事件循环?事件循环是一种处理和调度异步操作机制。... Node.js ,事件循环是由 libuv 库实现,它是一个跨平台高性能异步 I/O 库。事件循环机制允许 Node.js 在运行过程不断处理事件并执行回调函数,以实现非阻塞异步操作。...执行同步代码:事件循环首先会执行当前事件循环阶段同步代码,例如执行模块加载、变量初始化等操作。执行异步操作并注册回调函数:执行同步代码之后,事件循环会检查异步操作队列是否有待处理操作。...本文详细介绍了事件循环原理工作流程和常见问题,希望能帮助你理解和应用 Node.js 事件循环机制。...实际开发,良好异步编程实践和合理错误处理能够更好地利用事件循环机制,提高 Node.js 应用性能和可靠性。

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Java for each循环实现原理

参考链接: Java for-each循环 一、foreach()简介  1.for each语句是jdk1.5新特征之一,遍历集合,数组方面提供了很大便利。 ...3.for each语句格式:    for(元素数据类型  元素变量:遍历对象)    {     //循环体内容    }  二、实现原理  平时Java程序,应用比较多就是对Collection...那是因为遍历数组时,会转换为对数组每一个元素循环引用,相当于for语法循环遍历一样。  那么为什么是数组或者实现了这个接口,就能实现遍历呢?...对于list编译器会调用Iterable接口 iterator方法来循环遍历数组元素,iterator方法是调用Iterator接口 next()和hasNext()方法来做循环遍历。...java中有一个叫做迭代器模式设计模式,这个其实就是对迭代器模式一个实现。对于数组,就是转化为对数组每一个元素循环引用

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Diffusion 和Stable Diffusion数学和工作原理详细解释

扩散模型兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破主要因素。而稳定扩散模型发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙艺术插图。所以本文中,我将解释它们是如何工作。...扩散模型 Diffusion 扩散模型训练可以分为两部分: 正向扩散→图像添加噪声。 反向扩散过程→去除图像噪声。...近似pθ(xₜ₋₁|xₜ)服从正态分布,其均值和方差设置如下: 损失函数 损失定义为负对数似然: 这个设置与VAE设置非常相似。我们可以优化变分下界,而不是优化损失函数本身。...3、L₀:重构项 这是最后一步去噪重建损失,训练过程可以忽略,因为: 可以使用 Lₜ₋₁ 相同神经网络对其进行近似。 忽略它会使样本质量更好,并更易于实施。...下面的图表说明了这一点: 最后一步,只是输出学习平均值μθ(x₁,1),而没有添加噪声。反向扩散就是我们说采样过程,也就是从高斯噪声绘制图像过程。

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SwiftUI 布局工作原理

有些事情已经解释过了,有些可能是你自己弄明白,但更多是你在这一点上想当然事情,所以我希望一个详细探索能真正为 SwiftUI 工作方式提供一些启示。...SwiftUI 布局工作原理 ---- 所有的 SwiftUI 布局都有三个简单步骤,理解这些步骤是每次获得优秀布局关键。步骤如下: 父视图提供一个大小并询问其子视图大小。...,我向您解释过,当您对视图应用修饰符时,我们实际上会得到一个名为ModifiedContent新视图类型,它存储了原始视图及其修饰符。...这意味着当我们应用修饰符时,进入层次结构实际视图是修改后视图,而不是原始视图。 我们简单background()示例,这意味着ContentView顶层视图是背景,而内部是文本。...当我们background()中使用它时,简化布局对话是这样工作: 背景:嘿,文本,你可以有整个屏幕,你想要多少? 文本:我需要X乘Y点;我不需要其余。 背景:好

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理解 Python for 循环

Looping Gotchas 我们将通过一些「gotchas」(陷阱)来开始今天旅程。等我们知道 Python for 循环原理时,我们再回过头来看这些 gotchas,并解释原因。...Review: Python’s for loop Python for 循环不是传统 for 循环。为了解释意思,我们来看一下其他语言 for 循环是怎么写。...Python for 循环都把这些工作为我们做了。 所以 Python 确实有 for 循环,但不是传统 C 风格 for 循环。我们称之为 for 循环东西工作方式很不一样。...上面的代码很好展现了 Python 循环是如何工作。如果你理解了内置函数 iter 和 next 是如何作用于循环,那么你就理解了 Python for 循环工作方式。...事实上相比理解 for 循环工作方式,你会了解更多。所有循环都是这么工作。 Iterator protocol(迭代器协议)描述了 Python 循环工作方式。

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