文章目录什么是样本不平衡如何平衡数据集的样本——重采样欠采样（也叫 undersampling）将大的样本集的数据全部筛选出来通过随机采样操作采样固定个数的样本留下和少样本的样本集拼合成最终的样本集样本均衡了过采样（over-sampling）通过 imblearn 库扩充小的样本集样本均衡了什么是样本不平衡import pandas as pdimport numpy as npimport s

诱因最近 conda 太不给力了，清华源的 conda 总是给默认装 cpu 版本，conda 自己速度又不太给力，所以干脆直接用 pip 解决但是 pip 通常无法提供像 conda 一样便捷的服务，需要考虑和解决很多版本适配的问题，所以这里介绍一种方法，直接 pip 一步到位方法pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 to

文章目录1. 构建神经网络2. 冻结特定层的网络权重3. 冻结与非冻结的效果对比3.1 冻结网络训练的结果3.2 解冻网络训练的结果3.3 结论4. 冻结更多的参数，看是否会降低训练精度5. 冻结整个网络的全部参数，看会出现什么情况1. 构建神经网络这里以简单的 cnn 网络为例注意：由于我在第 2 步中冻结了输出层的参数，为了与其他层进行区分，我在定义网络的时候给输出层起了个名字，“output

chatGPT 12.12 之后发布的最新版本，一定程度上解决了 response 403 的问题，加入了 playwright 和 cf_clearance 的功能

从 2021-01-01 开始每隔一天产生一个日期每隔一个月产生一个日期- 使用函数；每次统计一定量的数据，然后统计出这些数据中的 open high low close 数据

目标给定指定的站点信息（始发站和终点站）和发车时间，得到相应的信息表格代码from selenium import webdriverimport sysfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.select import Selectimport refrom lxml import et

跨域问题，用解决，要对应修改中的部分Procfile注意没有后缀，是部署的程序启动文件，也可以负责 heroku 端数据库的迁移操作一定写全，指定好python版本跟着官网指导的写，但是注意数据库部分的定义；同时记得首先在 heroku 的Overview中把Postgres数据库手动设置好，要不然数据库调用失败。

【代码】pytorch学习之：使用 warm up方法构造优化调度器优化神经网络参数。

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代码有关数据处理部分的相关解析，请看 30天吃掉那只 TensorFlow2写的非常详细 不再在这里赘述from sklearn import treeimport pandas as pdimport graphvizdef processing(df_doc):df_result = pd.DataFrame()#### Pclass 转成one-hot编码df_doc_Pclass = pd