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FPGA|quartusII安装

Quartus II 安装:上学期EDA课初学fpga,做做小实验挺有趣的。今天给实验室电脑安装quartus II,发现看着教程都不会装(真笨……不过我现在装好啦),为了防止下次还忘记怎么装,就简单记录一下安装过程:双击安装包里面的91_quartus_windows,在弹出框里一路next进行安装,装在C盘就行。将“Quartus_II_9.1破解器”解压到altera\91\quartus\

动态规划 | 完全背包问题 | 组成背包的`最少`元素数量| leecode刷题笔记

跟随carl代码随想录刷题语言:python求组成背包的元素数量,无所谓还是,因为顺序不重要。所以遍历的时候,可以先遍历物品,再遍历背包;也可以先遍历背包,再遍历物品。动态规划五部曲

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#动态规划#leetcode#算法
贪心算法(二) | 重叠区间问题 | leecode刷题笔记

有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ,其中表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点 完全垂直 地射出。。可以射出的弓箭的数量 没有限制。弓箭一旦被射出之后,可以无限地前进。给你一个数组 points ,返回引爆所有气球所必须射出的 最小 弓箭数。👉示例 1:输入:p

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#贪心算法#算法#leetcode
动态规划 | 01背包问题 | 背包是否能装满、最多能装多少、背包装满的最大价值 | 分割等和子集、石头相撞、1和0 | leecode刷题笔记

题目:有一堆石头,用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y,且 x

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#动态规划#算法#leetcode
报错与解决 | Error: failed to send plot to http://127.0.0.1:63342 | HTTP Error 500

在用pycharm跑程序时,涉及到很多图片的显示。结果发现运行报错:问题解决笔者遇到的问题属于文中提到的第六种情况:其实是因为pycharm页面有太多的图片堆积,导致没有办法显示新的内容,所以才会报错。因此,解决办法就是将pycharm页面中堆积的图片关掉,重新运行代码就OK啦。...

#pycharm#python#ide
音乐音频 | openSMILE安装_windows_3.0版本

官网链接:https://www.audeering.com/research/opensmile/相关阅读:openSMILE学习

#python#深度学习
机器学习 | 实战(二)Fashion-MNIST

神经网络使用小批量随机梯度下降进行迭代的流程:(1)设置步长lr,动量值gamma,迭代次数epochs,batch_size等信息,(如果需要)设置初始权重w0(2)导入数据,将数据切分成batches(3)定义神经网络架构(4)定义损失函数L(w),如果需要的话,将损失函数调整成凸函数,以便求解最小值(5)定义所使用的的优化算法(6)开始在epoches(外层)和batch(内层)上循环,执行

#神经网络#python#机器学习
深度学习 | pytorch(一)张量的创建和常用方法

文章目录一、张量的创建1、张量的类型①整数型②浮点型③布尔型张量④复数类型2、张量类型的转化①隐式转化③使用.float()、.int()对张量进行转化3、创建高维度的张量4、零维张量:只包含一个元素,但又不是单独的一个数4、高维张量二、张量的形变1、flatten拉平:将任意维度张量转化为一维张量2、reshape方法:任意变形①转化成一维张量②转化成二维张量③转化成三维张量三、特殊张量的创建方

#pytorch#深度学习#python
python | 基础学习(五)面向对象

文章目录一、面向对象的基本概念1、面向对象2、类和对象(1)类(2)对象(3)定义简单的类(4)创建对象(5)增加属性(6)`dir(函数名)` 查看函数的属性和方法①初始化方法__init__②在初始化方法内部定义属性③形参,使代码更灵活④__del__⑤__str__方法二、面向对象的三大特性1、面向对象封装应用1:Yilia的体重应用2:摆放家具应用3:士兵突击(1)身份运算符`is`、`i

#python
深度学习 | pytorch(一)张量的创建和常用方法

文章目录一、张量的创建1、张量的类型①整数型②浮点型③布尔型张量④复数类型2、张量类型的转化①隐式转化③使用.float()、.int()对张量进行转化3、创建高维度的张量4、零维张量:只包含一个元素,但又不是单独的一个数4、高维张量二、张量的形变1、flatten拉平:将任意维度张量转化为一维张量2、reshape方法:任意变形①转化成一维张量②转化成二维张量③转化成三维张量三、特殊张量的创建方

#pytorch#深度学习#python
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