
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
第五节:基于Pytorch的相关可视化在Pytorch发布后,网络及训练过程的可视化工具也相应的被开发出来来帮助用户监督所建立的模型的结构和训练过程本章将讲解HiddenLayer库,HiddenLayer库是一个非常简单、已与扩展、可用于可视化深度学习训练过程及网络结构的、可以喝Jupyter Notebook完美兼容的库HiddenLayer开发的初衷是对于小型的项目,没有必要使用Tensor
Pandas练习:美国各州的统计数据前面讲解了那么多Pandas中的内容,下面将结合真实的数据集来进行Pandas数据分析练习,我们这个练习只进行最简单的分析,目的是找出人口密度最高和最稀疏的州数据集为美国各州的统计数据,包括每个州的缩写,人口信息和面积数据集原地址为原书作者的github地址(https://github.com/jakevdp/data-USstates/)这里给出一个链接(按
二.Latex安装和TeXworks Editor使用教程上一章我们讲解了什么是Latex和为什么我们要学习Latex,从这一章开始我们就要正式开始学习Latex就像前面所讲的,Latex包含编译器和编辑器,我们需要在编辑器中编写夹杂代码的文本,然后通过编译器编译来查看效果,本章作为后面学习的基础,将讲解Latex的安装和编辑器TeXworks Editor的基础使用1.安装LatexLatex具
VSCode调试C/C++项目

使用Visual Studio Code开发Arduino踩坑日记(持续更新)文章目录使用Visual Studio Code开发Arduino踩坑日记(持续更新)在browse.path中未找到包含文件问题描述问题分析解决思路解决过程附:查看库文件位置环境描述:Windows10由于项目要求Arduino IDE 1.5.2,亲测最新版本也可VScode 1.49.3 (user setup)A
第六节:Pytorch实现全连接神经网络前面的五节中,我们讲解了使用PyTorch搭建一个神经网络中需要的需要各种技巧,包括:网络的搭建、选择不同的实践技巧(优化器选择、学习率下降等等)以及可视化训练过程接下来的几章,我们将使用Pytorch搭建各种神经网络本章我们将使用PyTorch从头到尾完整的搭建一个全连接神经网络我们使用垃圾邮件分类和加利福尼亚房价数据两个数据集来进行训练,分别对应机器学习
第六节:Pytorch实现全连接神经网络前面的五节中,我们讲解了使用PyTorch搭建一个神经网络中需要的需要各种技巧,包括:网络的搭建、选择不同的实践技巧(优化器选择、学习率下降等等)以及可视化训练过程接下来的几章,我们将使用Pytorch搭建各种神经网络本章我们将使用PyTorch从头到尾完整的搭建一个全连接神经网络我们使用垃圾邮件分类和加利福尼亚房价数据两个数据集来进行训练,分别对应机器学习
Vue(发音为 /vjuː/,类似view) 是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTMLCSS和JavaScript构建,并提供了一套声明式的、组件化的编程模型,帮助你高效地开发用户界面。无论是简单还是复杂的界面,Vue都可以胜任。最初Vue是一个个人项目,时至今日,已成为全世界三大前端框架之一,Github上拥有3.8万Star。React和Angular,在国内更是首

正则表达式语法从下面开始,将逐步讲解正则表达式的语法匹配普通文本普通匹配文本直接输入文本内容即可文本信息例如我们匹配python/python结果如下:注意,我们直接进行纯文本匹配的话,就会匹配出来所有的python内容,即便python这个字符串是包含在另一个单词中例如这里的pythonbrew和pythonz以及第33行的带有python的连接此外,正则表达式是不区分大小写的,所以python
文章目录Pandas的高性能计算:eval()与query()query()与eval()的设计动机:复合代数式Pandas.eval()实现高性能运算Pandas.eval()函数支持的运算算术运算符比较运算符位运算符对象属性与索引其他运算DataFrame.eval()方法实现列间运算使用DataFrame.eval()方法新增列DataFrame.query()方法性能决定时机Pandas的







