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语法:torch.arange(start=0,end,step=1)解释:开始默认为0,步长默认为1,可以不写;终值必须写返回的个数:举例:
0 程序环境与所学函数本章程序运行需要导入下面三个库,并定义了一个显示图像的函数import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef show(img):if img.ndim == 2:plt.imshow(img, cmap='gray')else:plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.
1 三个重要属性A.dtype :data type 即A的数据类型,常见有float型、uint8型和float32型A.shape :即A的形状,比如2×2型,3×3型A.ndim:n dimension 即A的维度,比如2维,3维等等2 创建矩阵np.array([[1]])np.uint([1])np.arange(2,10,2)np.linsapace(0,2*pi,100)A=np.z
目录1、发现与明确问题2、人工智能项目的开发周期3、数据准备4、特征工程4.1特征工程是什么4.2 特征工程的基本方法1、发现与明确问题技术角度:需要思考AI系统性能能达到预期吗?需要多少数据?能获取到足够数据吗?需要多长时间?业务角度:要解决什么问题?商业目的是什么?对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法、对收集的大量数据进行计算,汇总与整理,以求最大化的开发数据价值,







