
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
【整理自Forecast:Principle and Practice chapter6.】1. 时间序列的成分对于一个时间序列{y(t)},假设它是加性模型(an additive decomposition),则可以写成 y(t)=S(t)+T(t)+R(t),其中S(t)、T(t)、R(t)分别是周期成分(seasonal component)、趋势成...
https://computingforgeeks.com/how-to-install-r-and-rstudio-on-ubuntu-debian-mint/
文章目录1. 报错说明2. 解决办法3. 原因分析1. 报错说明安装完mmdetection之后,运行测试案例,报错ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory我搜了一下,看到有些帖子,是 libcudart.so.10.1,libcudart.so.9.0等。2.
本文直译自《hands on ML》课后题。(有改动的以【】表示)。1.在同一个训练集上训练五个不同的模型,它们的准确率(precision)都为95%,是否有可能把它们组合起来获得更好的结果?如果可以,该怎么做?如果不可以,为什么?可以尝试把这五个模型组合成 voting ensemble,一般会有更好的结果。当这五个模型越不同的时候(例如分别为SVM、CART、LR等)效果越好。当训练集不..
文章目录1. 安装命令2. 验证安装成功3.关于cuda的版本等问题1. 安装命令从下面链接找到符合自己环境的安装命令Pytorch官方:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH我用的是:pip install torch==1.6.0+cu92 torchvision==0.7.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/w
本文直译自《hands on ML》课后题。(有改动的以【】表示)。1.图片分类中,CNN相对于全连接的DNN有什么优势?(a)由于只是局部连接,同时高度复用weight,CNN比全连接DNN少很多参数,这使得它训练更快,减少了过拟合的风险,需要的训练集小得多。(b)当CNN学习到检测某个特征的核(kernel)的时候,它可以在图片的任何位置检测到这个特征。而DNN在某个位置学习到某个特征,...
文章目录1. 常用设置2. 常用插件1. 常用设置2. 常用插件
背景:我用vscode在远程服务器上画图,用的是X11插件。问题是,画图时经常报错 :X Error of failed request:BadAccess (attempt to access private resource denied)Major opcode of failed request:18 (X_ChangeProperty)Serial number of failed re
【以下有自己搜索和理解的内容,未必全对,供有需要的同学参考。】1. 什么是并联神经网络如下图所示,有时候需要搭建一个如下图的网络:“并联”两个子网络,将他们的输出层Concat到一起,然后在二者合并之后的网络上继续添加隐层。2. tensorflow2 代码实现2.1 构造网络的图tensorflow2已经没有像tf1里面那么强调图,不过感觉像这种构造一些比较灵活的网络,其实隐含了“图......
可以参考 docker打包python项目成镜像文件,我也是参考的这个,因为一些命令我没跑通,所以自己写了这个笔记,不过里面大部分还是有用的。文章目录0. 前提准备1. 编写Dockerfile2. 构建镜像命令3. 运行镜像4. 进入容器内部5. 保存镜像到本地0. 前提准备要保证代码服务在本地至少是跑得通的,再打包。1. 编写DockerfileFROM python:3.7# python的







