sklearn.metrics.classification_report分类报告：sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None,sample_weight=None, digits=2)，显示主要的分类指标，返回每个类标签的精确、召回率及F1值主要参数说明：labels：分

书接上回，本篇的目的是结合上篇生成的虚拟的女生形象，给它配上一段关于介绍AI绘画领域的脚本，下一篇会让生成的虚拟形象来念这段文案。先进入正题说明怎么使用chatgpt来生成想要的文案。本文中使用的是chatgpt3.5。

dos2unix

python版本 linux

MVC模式（Model-View-Controller）MVC模式是一种常用的设计模式，它将应用程序分为三个部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责处理数据和业务逻辑，视图负责显示数据和用户交互，控制器负责协调模型和视图之间的交互。具体实例：在iOS开发中，你可以使用MVC模式来构建应用程序的数据模型和逻辑结构。比如，在一个简单的计算器应用程序中，你可以

写在.log文件里的数据INFO:main, 2021-06-10 01:36:19,323, epoch, 0001, 2.339967, 1.584599, 0.011656, 0.007749INFO:main, 2021-06-10 01:46:54,584, epoch, 0002, 0.753474, 1.345162, 0.008827, 0.006091INFO:main, 202

参考：pytorch 卷积填充“same”实现（附代码）import torch.utils.datafrom torch.nn import functional as Fimport mathimport torchfrom torch.nn.parameter import Parameterfrom torch.nn.functional import padfrom torch.nn.m

AI带来的新时代，让我们的创作更加生动有趣，使用AI创造属于你的绘画风格——风格多样性在此刻被定义！！！

1.为什么要进行正则化？怎么正则化？pytorch —— 正则化之weight_decay上文简述：误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即 误差=偏差+方差+噪声 之和；偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界

作者：Momenta链接：https://www.zhihu.com/question/34170804/answer/512837255来源：知乎随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取（PFH,FPFH,VFH等）向高层次语义理解过渡（点云识别，语义分割）。与图像感知领域深度学习几乎一统天下不同，针对无序点云数据的