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python 力扣算法实现1:#给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。

#给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。#class Solution:def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:"""Do not return anything, modify nums in-place instead."""for i in range(len(nums) - 1

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#python#算法#leetcode
Python | 计算垂直积分

本文讨论了总湿稳定度(GMS)的计算方法及相关注意事项。首先介绍了GMS的定义及其物理意义,重点强调了垂直积分计算中的关键细节:1)需确保气压层按100-1000hPa升序排列;2)将单位转换为Pa;3)注意积分方向与负号处理。文章对比了numpy.trapz()和xarray.integrate()两种实现方式,展示了如何正确处理单位转换和积分顺序问题。最后简要提及了水平散度的分解计算方法,为大

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#python#开发语言
Python | CGCS2000坐标系转换为经纬度坐标系

学到一个奇怪的知识,但是先记录在这里吧。

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#python#开发语言
python - 无法正常显示xlabel / ylabel

【代码】python - 无法正常显示xlabel / ylabel。

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#python#开发语言
python SMAP_level2c nc 文件做线性拟合:y=ax+b

最近再处理卫星盐度数据时,通过时空匹配以及质量控制之后,需要对所得数据进行拟合分析。进而分析其误差分布、原因等。根据学习,python中自带线性拟合的函数,使用起来较为方便快捷~下面介绍两组实现方式:一、numpy.linalg.lstsq具体参数链接为:numpy.linalg.lstsq总之,这个库的目的是将最小二乘解返回线性矩阵方程举一个例子,现有两组数据,我们最终想法是通过一些嘈杂的数据点

#python
python 绘制世界地图,添加海岸线、陆地、投影

python绘制世界地图,添加海岸线、陆地、投影等tips:最近在学习python的模块:matplotlib为画全球的要素分布做准备在此之前,先学习一下如何绘制世界地图,以及一些投影的使用。首先引用如下三个库import cartopy.crs as ccrsimport matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.feature as cfeature其中,C

#python
python 绘图 实现图中为字体添加下标、上标

python 在绘图添加图例时,一些数学符号或者公式常常包含上标和下标,这里简单描述了如何实现上述要求。在数学公式中,上标用^号,下标用_符号。如果上下标只有一个符号,则可以不用花括号括起来。如果上下标多余一个字符,则必须用花括号括起来。因此我们在设置标签或者图例时,需要使用一个美元符号即可实现,既: $import numpy as npimport matplotlib.pyplot as p

#python#matplotlib
Linux 系统安装tensorflow-gpu版本

如何在Linux 环境下安装tensorflow的gpu版本,记录安装的过程。

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#tensorflow#linux#python
深度学习--A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concatenation axis.

上采样过程实际上就是通过转置卷积(或者称为反卷积)操作来恢复特征图的尺寸和维度,并且通过跳跃连接与下采样路径的对应层进行融合,以重新细化和合并信息,从而进行准确的分割预测,重复一次上采样操作,结果没有问题。发现是下采样中的conv_64与上采样中的up_64维度不一致导致的,这是因为在下采样过程中,通过池化,使得451/2=225.5,而程序自动将其向下取整为225,225经过池化又变为(可以发现

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#深度学习#人工智能
深度学习 / 数据处理:如何处理偏态数据

当我们使用一个线性回归模型时,通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果:其中,对于第四点,说明了数据应该符合一个高斯分布,如下所示:可能你使用的数据并不是一个完美的高斯分布,也无法处理为一个完美的高斯分布,但是并不意味着你不去尝试,下面介绍如何处理偏态数据。为了避免机器学习模型的能力不被影响,应该对偏态数据进行处理,处理为一个近似标准正态分布,处理的方法取决于数据的特征。log转换 可能

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#深度学习#人工智能
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