第四节：Pytorch数据处理与模型保存本节将讲解数据操作与模型保存其中数据处理包含数据处理与数据导入，数据处理能够帮助导入训练数据集，对数据进行正则化等功能此外模型保存将会帮助我们保存已有的成果这节讲解完毕我们就已经能够训练我们自己的网络，下一节我们将讲解网络结构可视化相关工具来帮助我们检测、表达网络的结构数据处理常用的类Pytorch的torch.util.data模块中包含着一系列常用的数据

Arduino项目: 智能窗户前段时间参加了一个Arduino的比赛,具体内容就是用Arduino设计一个项目出来我在的队伍的设计的项目就是智能窗户,智能窗户可以采集本地传感器采集到的环境参数,根据参数具有一套内部的逻辑判断,可以对温度,湿度,光强,粉尘等因素实现智能开闭(例如高温开窗通风),还能把这些参数发布到局域网上,用户访问192.168.4.1就能够看到此外用户还自己控制开闭,定时开闭等等

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

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

文章目录Pandas合并数据集:合并与连接关系代数数据连接规则一对一连接多对一连接多对多连接设置数据合并的键on参数left_on与right_on参数Left_index和Right_index参数join方法设置数据连接的集合操作规则内连接外连接左右连接重复列名Pandas合并数据集:合并与连接Pandas的一个基本特性就是提供了基于内存的高性能的内存式数据连接(join)与合并操作(merg

CPU访问内存：内存分段与内存分页。逻辑地址、物理地址、线性地址与虚拟地址

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

文章目录Matplotlib介绍和基础操作Matplotlib介绍Matplotlib的历史Matplotlib的构成Matplotlib构成Matplotlib.pyplot构成Matplotlib基础Matplotlib图片构成Figure--图像Axes--子图显示与保存图像显示图像--plt.show()函数保存图像--plt.savefig与fig.savefig设置绘图样式调整图形设置

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