新增及更新 API 新增及更新 API 包括：与 NumPy 兼容的额外 API，及在推理和训练时方面，提高代码性能的额外 API。 以下为 PyTorch 1.8 主要更新功能的简介。...[稳定版] Torch.fft 将支持高性能 NumPy 中的 FFT PyTorch 1.8 中发布了 torch.fft 模块。...该模块在实现 NumPy np.ft 功能的同时，还支持硬件加速和 autograd。...[测试版] torch.linalg 将支持 NumPy 中的线性代数函 torch.linalg 以 NumPy np.linalg 为原型，为常见的线性代数运算提供与 NumPy 类似的支持...PyTorch 1.8 新增部分内置的通讯钩子，如 PowerSGD，用户可以按需调用。此外，通讯钩子接口还支持用户自定义通讯策略。
凸性缺陷 我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。...import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread('star.jpg') img_gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY...不同的测量方法在文档中有解释。...import cv2 as cv import numpy as np img1 = cv.imread('star.jpg',0) img2 = cv.imread('star2.jpg',0) ret...参考 Hu矩是平移、旋转和比例不变的七个矩。第七个是无偏斜量。这些值可以使用cpu.HuMoments()函数找到。 对轮廓的这些属性暂时不是很感兴趣，就直接摘抄下来了。
今日锦囊 特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？ 今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下： ?...https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data import pandas as pd import numpy...有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。 而对于数据倾斜的，我们叫做“偏态”，与正态分布相对，指的是非对称分布的偏斜状态。...（4）数值的绝对值越大，表明数据分布越不对称，偏斜程度大。 那么在Python里可以怎么实现呢？...) high_skew = skew_features[skew_features > 0.5] skew_index = high_skew.index print("本数据集中有 {} 个数值型变量的
XYG3型泛函是一类重要的双杂化泛函，包括XYG3, XYGJ-OS, XYG7等。其中XYG3泛函由张颖、徐昕和W. A. Goddard III于2009年在PNAS杂志上发表。...由于这类泛函使用了不同泛函来计算密度和能量（即能量泛函是非自洽的），使得用户往往不能简单地在常见程序中使用。...目前，通过内置或非内置的形式可以做XYG3型泛函计算的程序包括但不限于：Q-Chem, Gaussian, PySCF, FHI-aims, ORCA, ......=>Job Type :: Single-Point Calculation 不论用户选择哪种泛函，程序都会输出所有可用的XYG3型泛函的结果。...使用PySCF 尽管PySCF没有内置任何的双杂化泛函，但是只要熟悉双杂化泛函的逻辑，就能利用PySCF写出几行代码的XYG3运行脚本，这在PySCF的一个issue中有详尽的讨论： https://github.com
这一小节使用digits手写数字识别数据集，不过混淆矩阵、精准率和召回率是应对极度偏斜的数据集提出来的分类指标，而digits手写数字识别数据集的10个类别整体并没有太大的偏斜，为了试验效果我们需要对digits...指向了同一个引用，并没有进行数据的拷贝，所以需要使用y = digits.target.copy()将数据拷贝，这样修改y就不会影响到digits原始数据集了。...b 调用Sklearn中的库函数实现 最后来看一下如何调用sklearn中的库函数来实现相应的混淆矩阵、精准率和召回率这些指标。...与此同时，学习了在sklearn中如何调用相应的库函数来计算这些指标。这里主要引入了精准率和召回率这两个新的指标，像混淆矩阵小工具是为了计算这两个指标而服务的。...不过虽然计算出了算法的精准率以及召回率，但是对这两个指标的解读并没有介绍，如果对于两个算法或者同一个算法的两组超参数，这两个指标出现了差异。
内置NumPy函数：例如np.array ()、np.zeros ()、np.ones ()、np.arange ()等。...通过这些基础知识和资源，初学者可以逐步掌握NumPy，并应用于实际的科学计算和数据分析任务中。 NumPy中有哪些高级数学函数和统计函数？...以下是一些常见的矩阵分解方法及其对应的NumPy函数： 奇异值分解（SVD） ： NumPy 提供了 numpy.linalg.svd () 函数来实现奇异值分解。...NumPy 中可以使用 numpy.linalg.qr () 函数来实现这一分解 。 特征值分解（Eigendecomposition） ： 特征值分解是将矩阵分解为其特征值和特征向量的乘积。...Cholesky 分解适用于正定矩阵，将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解 。
一类的默认成员函数 默认成员函数就是⽤⼾没有显式实现，编译器会⾃动⽣成的成员函数称为默认成员函数。...⼀个类，我 们不写的情况下编译器会默认⽣成以下6个默认成员函数 其中前四个用的比较频繁，我们一定要做到熟练使用。 C++11以后还会增加两个默认成员函数，移动构造和移动赋值。我们不做讲解。...析构函数的功能类⽐我们之前Stack实现的Destroy功能，⽽像Date没有 Destroy，其实就是没有资源需要释放，所以严格说Date是不需要析构函数的。...简单来说就是没有指向空间的内置类型只要进行值拷贝浅拷贝就行了，有空间指向的内置类型或者自定义类型要调用其自己写的拷贝构造：如Stack类。...像Date这样的类成员变量全是内置类型且没有指向什么资源，编译器⾃动⽣成的拷⻉构造就可以完 成需要的拷⻉，所以不需要我们显⽰实现拷⻉构造。
新增及更新 API 新增及更新 API 包括：与 NumPy 兼容的额外 API，及在推理和训练时方面，提高代码性能的额外 API。...PyTorch 1.8 主要更新功能简介： [稳定版] Torch.fft 支持高性能 NumPy 中的 FFT 实现了 NumPy np.ft 功能的同时，还支持硬件加速和 autograd [测试版...] torch.linalg 将支持 NumPy 中的线性代数函 为常见的线性代数运算提供与 NumPy 类似的支持，支持 Cholesky 分解、 行列式、特征值等功能。...Python 层（而非 C++ 层）实现集合操作； RPC 中用 TensorPipe 支持 CUDA：为使用 PyTorch RPC 和多 GPU 机器的用户带来速度提升； 远程模块：允许用户像操作本地模块那样操作远程...PyTorch 移动端 本次更新发布了图像分割模型DeepLabV3在安卓和IOS，能更好地帮助新用户将 PyTorch 模型部署在移动端。
概念 在上篇精讲中有提到 synchronized 代码块是由一对儿 monitorenter/monitorexit 指令实现的，Monitor 对象是同步的基本实现单元。...现代的（Oracle）JDK 中，JVM 对此进行了大刀阔斧地改进，提供了三种不同的 Monitor 实现，也就是常说的三种不同的锁：偏斜锁（Biased Locking）、轻量级锁和重量级锁，大大改进了其性能...当没有竞争出现时，默认会使用偏斜锁。...如果有另外的线程试图锁定某个已经被偏斜过的对象，JVM 就需要撤销（revoke）偏斜锁，并切换到轻量级锁实现。...顺着锁升降级的过程分析下去，偏斜锁到轻量级锁的过程是如何实现的呢？ 我们来看看 slow_enter 到底做了什么。
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。...例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]:defmysum(L): ......:returnL[]+mysum(L[1:]) ...: In[2]:mysum([1,2,3,4,5]) Out[2]:15 如果对上面的函数较为困惑，可以使用函数来打印每次递归时列表的值： In[3...对于上面的代码，我们可以使用另外一种代码形式来实现，也就是使用三目运算符，然而在Python中是没有三目运算符的，不过可以使用来实现，代码如下： In[1]:defmysum(L): ......在计算机中，函数调用是通过栈（stack） 这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函 数返回，栈就会减一层栈帧。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用直方图处理技术来校正图像中的颜色。 像往常一样，我们导入库，如numpy和matplotlib。...因此图像的特征比较模糊，这也在像素强度值的直方图上观察到，其中 PDF 在较低的光谱上偏斜。...这些过程可以从灰度图像中复制——然而，不同之处在于我们需要对图像的每个通道应用直方图处理。为了简化实现，我们创建一个函数来对图像执行此过程。...为此，我们将使用该scipy.stats库导入各种分布，还创建了一个函数来简化我们的分析。...同样，我们可以得出结论，在固定图像的颜色强度方面没有“一体适用”的解决方案，数据科学家的主观决定是确定哪个是最适合他们的图像处理需求的解决方案。
我们之前并没有使用真实的邀请函测试，而是勾勒出了轮廓 —— 这就是为了测试打印机的打印方向二准备的！ 第三步：调整打印方向 如果你上一步得到的方向是对着的，那么这整个第三步都是可以忽略的。...以后对于同款打印机，你可以不用再尝试了，直接使用这一次的调试结果： 记住这次邀请函在纸张中的位置和方向 记住这次 Word 文档中邀请函的位置 精确对齐邀请函中的占位符 现在，准备好你的尺子，把邀请函放到打印纸上...▲ 不尽如人意的打印效果 不过不要紧，你只需要测量实际打印位置（大小）和实际所需位置之间的差异，得知你的每一个文本框需要分别向上下左右移动多少毫米，然后在 Word 文档中将文本框移动那么长的距离。...一个小技巧：你可以尝试找出按一次方向键对应移动多少毫米，这样可以迅速找到精确的移动毫米数。（比如我实际尝试在 100% 缩放比下，3 次方向键移动 1 毫米。...Word 中有“邮件合并”功能，你可以在 Word 中插入“域”，然后导入 Excel 名单为每一个人生成专属的邀请函。
我模拟好违约率和敞口存成两个 numpy 格式文件，加载存储成变量 p 和 c，N 为借贷人数，100。...0% 到 7％，而且向右偏斜（skew to the right）。...0 到 50，而且也向右偏斜（skew to the right）。...为了看起来更加直观，我们用每个散点的面积来代表损失敞口，面积越大损失敞口越大，那么点随着向右侧移动而变大，因此 size 设置成 c，而 c 是损失敞口的值。...比如有个损失敞口为 30 的违约率为 7 %。 没有其他高违约的借贷人的损失敞口超过 10。 最大的单一头寸（接近 50）的违约概率极小，几乎为 0。 接下来我们来看信用组合在不同区域的分布。
因此图像的特征比较模糊，这也在像素强度值的直方图上观察到，其中 PDF 在较低的光谱上偏斜。...这些过程可以从灰度图像中复制——然而，不同之处在于我们需要对图像的每个通道应用直方图处理。为了简化实现，我们创建一个函数来对图像执行此过程。...就像我们在灰度图像中所做的一样，我们还将每个通道的实际 CDF 转换为目标 CDF。 校正每个通道的直方图后，我们需要使用 numpy stack函数将这些通道堆叠在一起。...结论 我们已经探索了如何使用直方图处理来校正图像中的颜色，实现了各种分布函数，以了解它如何影响结果图像中的颜色分布。...同样，我们可以得出结论，在固定图像的颜色强度方面没有“一体适用”的解决方案，数据科学家的主观决定是确定哪个是最适合他们的图像处理需求的解决方案。
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。...例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的sum函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]: def mysum(L): ...:...return L[0] + mysum(L[1:]) ...: In[2]: mysum([1, 2, 3, 4, 5]) Out[2]: 15 如果对上面的函数较为困惑，可以使用print函数来打印每次递归时列表...对于上面的代码，我们可以使用另外一种代码形式来实现，也就是使用三目运算符，然而在Python中是没有三目运算符的，不过可以使用if/else来实现，代码如下： In[1]: def mysum(L):...在计算机中，函数调用是通过栈（stack） 这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函 数返回，栈就会减一层栈帧。
参考链接： Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现 使用pandas导入数据 导入需要的包 import pandas as pd import...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from scipy.stats import mode import seaborn...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数 几何平均数：几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根...如果单位和（或）平均数不同时，比较其离散程度就不能采用标准差，而需采用离散系数来比较 print('离散系数:',np.std(snd.height)/np.mean(snd.height)) 离散系数...以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度： 用SK表示偏斜系数:正态分布左右是对称的，偏度系数为0，偏态系数小于0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。
DisCoPy:Python 中的幺半群范畴软件包 我们介绍了 DisCoPy，这是一个用于计算幺半群类别的开源工具箱。这个库提供了一个直观的语法来定义字符串图表和幺正函子。...它的模块化允许在范畴理论的各种应用中有效地实现计算实验，在这些应用中，图已经成为通用语言。作为一个例子，我们首次使用 DisCoPy 在量子硬件上进行自然语言处理。...21,13,39]，语言学和认知学[14,9]，函数式编程 [60]、机器学习和博弈论[29,30].在所有这些应用中，字符串图是语法，结构保持函子用于计 算它们在具体类别中的语义。...它为图表提供了直观的 Python 语法，允 许在高抽象层次上可视化和推理计算。Monoidal 函子允许将这些图翻译成具体的计算，与优化 的特定任务库接口。...现在，我们实现了笛卡尔和严格的幺半群类别(3节)，因 为它们为DisCoPy: Python函数中实现的具体类别提供了语法(附录A)和numpy [69]张量(节4).DisCoPy 的开发最初是由在量子硬件上实现自然语言处理推动的
要说明原因，首先从精准率的定义来说，精准率简单来说就是算法预测为1的所有样本中有多少样本被算法分类正确，对于股票预测问题来说，就是在所有算法预测为升的股票中有多少股票被算法预测正确，我们肯定希望这个比例越高越好...但是股票预测问题对召回率这个指标不太关注，召回率简单来说就是在所有真实要升的股票中有多少被算法正确的识别出来，对于股票预测问题来说，可能现实中有很多会升的股票，这里我们漏掉了一些会升的股票，也就是本来是上升的股票但是被算法错误分类为降...c 编程实现F1 Score 接下来通过具体的编程实现F1 Score这个指标，同时看一下使用调和平均值来计算F1 Score的优势。...当然可以使用最开始时候我们自己构建的f1_score的函数来计算，不过sklearn为我们提供了计算F1 Score指标的函数，同样F1 Score也是属于衡量指标，因此如果想要在sklearn中使用的话...这是因为： 第一点：由于使用的数据集是极度偏斜的，所以相应的精准率和召回率都要比准确率低一些，所以精准率和召回率能够更好反映算法的性能； 第二点：在这个极度偏斜的数据集上训练的算法的召回率为0.8，要比精准率
也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。 NumPy 数组的计算速度非常快，也可能非常慢。使其快速的关键是使用向量化操作，通常通过 NumPy 的通用函数（ufunc）实现。...ufunc实现的，其主要目的是，对 NumPy 数组中的值快速执行重复操作。...绝对值 就像 NumPy 理解 Python 的内置算术运算符一样，它也理解 Python 内置的绝对值函数： x = np.array([-2, -1, 0, 1, 2]) abs(x) # array...和scipy.special中有更多可用的ufunc。...NumPy 函数来计算结果（np.sum，np.prod，np.cumsum，np.cumprod）， 我们将在“聚合：最小、最大和之间的任何东西”中探索。
我们可以通过size明显看到数据的变化： squeeze是减少维度，相比之下没有那么多操作，它会自动将长度是1的维度消除，如果没有一个维度长度是1，也就是说当前已经是最简的形式，那么什么也不会变化。...它支持多维索引： 也支持切片： 也可以通过bool数组获取元素： Tensor运算 Tensor当中有大量的运算api，我们只列举其中最常用的几种，剩下的使用频率不高，大家可以用到的时候再去查阅相应的文档...在Numpy当中我们通过dot函数来计算两个矩阵之间的内积，而在Tensor当中做了严格的区分，只有一维的向量才可以使用dot计算点乘，多维的向量只能使用matmul计算矩阵的乘法。...Tensor当中定义了7种CPU类型和8种GPU类型： 我们可以调用内置函数将它们互相转化，这些转换函数有：long(), half(), int(), float(), double(), byte(...设备之间移动 我们可以通过device这个属性看到tensor当前所在的设备： 我们可以通过cuda函数将一个在CPU的tensor转移到GPU，但是不推荐这么干。
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