MYSQL数据库SQL语句练习实验（1）文章目录MYSQL数据库SQL语句练习实验（1）1、建立Employee 和 Department 两个表格2、Exercise 1-10Exercise 1.1Exercise 1.2Exercise 1.3Exercise 1.4Exercise 1.5Exercise 1.6Exercise 1.7Exercise 1.8Exercise 1.9Exe

VGG首先就先简单的介绍一些VGG，VGVGG16模型VGG模型Oxford的Visual Geometry Group的组提出的，这个网络是在ILSVRC 2014上进行相关的工作，在ILSVRC 2014中超过Alex Net网络，拿到了当时分类项目的top 2 和 定位项目的top 1，VGGNet的拓展性很强，迁移到其他图片数据上的泛化性非常好。从此VGG进入了我们的视野，主要证明了增加网

任务六：学会训练FastText、Word2Vec词向量- 说明：在这个任务中，你将学习如何训练FastText和Word2Vec词向量模型，这些词向量模型可以捕捉文本中的语义信息。- 实践步骤：1. 准备大规模文本语料库。2. 使用FastText或gensim库中的Word2Vec类，设置相应的参数（如词向量维度、窗口大小、训练迭代次数等）来构建词向量模型。3. 使用Word2Vec类的bui

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第5章 决策树1．分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。2．决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好，并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。现实中采用启发式方法学习次优的决策树。决策树学习算法包括3部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有I

深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。我首先提供一个完整的列表和一些代码片段，这样你就可以开始优化你的脚本了。然后我一个一个地详细地研究它们。对于每个技巧，我还提供了代码片段和注释，告诉你它是

CSP 201903-1 大中小思路这道题太简单了，只需要写一个得到中位数的函数就可以了，其他的Python内置函数已经搞定了代码#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-# @File:201903-1.py# @Time:2021/11/20 17:48:05# @Author:DKJ# @Contact :1016617094@qq.com#

机器学习之三：降维技术1. 基本概念机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。2. 降维的作用降低时间和空间复杂度节省

Programming Exercise 3:Multi-class Classfication and Neural NetworksMachine Learning目录Introduction1 Multi-class Classfication1.1 Dataset1.2 Visualizing the data1.3 Vectorizing Logistic Regression1.3.1

Python Matplotlib 画图显示中文在我们用python画图的时候，有时候python内部是显示不出中文的，那么我们有一种方法可以解决这个问题，不用我们全部转化为英文（当然转化为英文可能更高级一点 ）第一种方法首先我们可以利用python的matplotlib配置参数就可以实现我们的中文显示import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['fon