台大李宏毅笔记

1.时间序列的处理如果读入的时间列数据是string类型，我们可以先进行时间序列的转换df['login_time'] = pd.to_datetime(df['login_time'])这样处理后可以使用dt模块，如果需要添加日期对应的周数或者月份比如添加星期df['daynameofweek'] = df['login_time'].dt.day_name()...

1.队列的定义  队列 (Queue)是另一种限定性的线性表，它只允许在表的一端插入元素，而在另一端删除元素，所以队列具有先进先出(Fist In Fist Out，缩写为FIFO)的特性。在队列中，允许插入的一端叫做队尾(rear)，允许删除的一端则称为队头(front)。 假设队列为q=(a1，a2，…，an)，那么a1就是队头元素，an则是队尾元素。队列中的元素是按照a1、a2、…、an的顺

你需要把路径改成自己的，device=(0,1)是因为我服务器上有两块显卡，一块就改成device=0，model.train还有很多参数，详情看。然后到你解压好的数据集文件夹下，你会发现有个data.yaml,没错已经帮你写好了,在这个网站下载的数据集很方便，省了很多事情。把下载好的数据集解压到yolov8的项目文件下，我建议在v8项目下新建一个文件夹，存放数据，我的是my_train。然后下载

我就是在pycharm中修改后，但是服务器里的文件没有变，所以一直报这个错误。感觉pycharm远程连接不是很好用。在你把上面说的都配置完成还是报这个错误，搞了半天，最后问师兄，师兄就用下面红色框的绝对路径就能找到文件了。在你把映射，还有解释器的映射关系设置正确的时候，网上很多这种教程，我要说的是下面这种情况。我之前项目里写的是下面这种相对路径，本地是可以跑通的，但是远程连接就不行了。你在本地写的

np.pad主要就是三个参数array需要填充的数组pad_width是填充的形状mode填充的方法举个例子就清楚了arr1=np.array([1,1,1])np.pad(arr1,(3,4),'constant')#constant的缺省值为0前面填充3位，后面填充4位。mode还有一些其他的模式‘edge’：用数组的边缘值填充。‘maximum’ ‘mean’ ‘median’ ‘minim

三：编写单隐层神经网络1 神经网络概述这篇文章你会学到如何实现一个神经网络，在我们深入学习技术细节之前，现在先大概快速的了解一下如何实现神经网络，如果你对某些内容不甚理解（后面的文章中会深入其中的细节）上周我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型和下面这个流程图的联系这里面你需要输入特征x，参数w和b，用那些计算z，然后用z计算出 a，我们用a表示y^\hat{y}y^​,接下来你就可以

之前安装过GPU版本的pytorch，现在有个项目用到tensorflow，安装后总是报numpy版本错误，就是tensorflow和pandas要求的numpy版本冲突，最后经过一番调试，不会冲突的版本如下。

目标检测和yolo原理

linux搭建深度学习平台