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10.23Python_matplotlib(1)

Matplotlib 库:是一款用于数据可视化的 Python 软件包,支持跨平台运行,它能够根据 NumPyndarray 数组来绘制 2D 图像,它使用简单、代码清晰易懂Matplotlib 图形组成:Figure:指整个图形,您可以把它理解成一张画布,它包括了所有的元素,比如标题、轴线等Axes:绘制 2D 图像的实际区域,也称为轴域区,或者绘图区Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴

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#python#matplotlib#开发语言
10.18Python基础迭代器生成器_函数式编程

Python的装饰器是一个非常强大的功能,它允许我们在不修改原始函数代码的情况下,增加函数的行为。通过使用装饰器,我们可以轻松地实现日志记录、性能测试、事务处理、权限校验等跨多个函数的通用功能。理解和掌握装饰器是Python高级编程的重要一步。

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#python
12.5深度学习_模型优化和迁移_验证结果数据化、提升性能

我们可以把预测结果全部记录下来,以观察其效果,用于分析和评估我们的模型情况。

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#深度学习#人工智能
10.12Python数学基础-矩阵(下)

设 A 是一个 m×n 的矩阵,其元素为 aij,那么 A 的转置矩阵 A^T 是一个 n×m 的矩阵,其元素为 aji。

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#python#矩阵#算法
11.20Pytorch_概数和基础

​PyTorch是一个基于Python的深度学习框架,它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。PyTorch最初由Facebook开发,被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。​PyTorch使用张量(tensor)来表示数据,可以轻松地处理大规模数据集,且可以在GPU上加速。

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#pytorch#python
python递归如何理解

最近在做递归一些相关的东西,发现递归入门很容易,但要具体了解其实现过程,比较难以理解,在这里将自己这几天的摸索记录一下,写知乎的主要目的是为了给自己做笔记,在做笔记的同时,帮助后来人少走弯路。今天简要的介绍下递归具体实现过程,后面我会加入具体一些递归算法(排序、二叉树等)的分析。一、引子要理解递归,首先要理解return,return有三层含义:1、返回值是什么;2、返回到调用该层函数体的位置;3

#python#算法#开发语言
12.2深度学习_卷积层输出尺寸的计算公式

,你可以使用类似的公式来计算池化后的输出尺寸。如果你在卷积层后添加了池化层(例如。我们可以根据上述公式计算。假设我们有一个输入张量。

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#深度学习#人工智能
华莱士公式

华莱士公式华莱士公式( 点火公式 )三角函数的出现就注定了题目的变态,但是总会有些技巧类小可爱,帮助我们解决头秃的无奈!比如下面要介绍的“点火公式”,在分部积分法中经常会用,而且灰常好用,用了还想用的公式:当然这里 n 为正奇数时 n≠1 ,因为注意:积分限一定是 0 到 π/2 !例如:放在题目中你会森森爱上它!例一一个不过瘾,再来一个类似的顺顺气!例二有同学可能会问,这个要求必须积分限是 0

#学习
大麦bp链接生成方式

这文章是讲手动抢的,所谓bp链接,就是跳过某些中间页面或者限制直接进去下面页面。某麦的bp链接格式是固定的,只需要修改itemId(某场演唱会)和skuId(票档,例如看台或者内场),响应内容过滤skuId,这样阅读比较困难,可以复制出来在https://www.json.cn/上看。例如截图的就是6.18第一场,票档看台355的skuId就是5193339471400。替换后买一张的bp链接就是

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#经验分享
大麦抢票脚本

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