logo
publist
写文章

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

计算方法实验6:对鸢尾花数据集进行主成分分析(PCA)并可视化

iris数据集包含150条数据,从iris.txt读取,每条数据有4个属性值和一个标签(标签取值为0,1,2)。要求对这150个4维数据进行PCA,可视化展示这些数据在前两个主方向上的分布,其中不同标签的数据需用不同的颜色或形状加以区分。

文章图片
#算法#c++#python +2
pytorch+深度学习实现图像的风格迁移

本文的完整代码和部署教程已上传至,欢迎各位朋友批评指正!

文章图片
#深度学习#pytorch#人工智能 +2
pytorch+深度学习实现图像的风格迁移

本文的完整代码和部署教程已上传至,欢迎各位朋友批评指正!

文章图片
#深度学习#pytorch#人工智能 +2
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过。

文章图片
#深度学习#pytorch#人工智能 +1
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。

文章图片
#深度学习#pytorch#算法 +2
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.1

我们通常使用n来表示数据集中的样本数。对索引为i的样本,其输入表示为xix1i​x2i​...xni​⊤,其对应的标签是yi。

文章图片
#深度学习#pytorch#python +2
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过。

文章图片
#深度学习#pytorch#python +1
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.4

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。

文章图片
#深度学习#pytorch#算法 +2
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。

文章图片
#深度学习#pytorch#算法 +2
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.2

注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。

文章图片
#深度学习#pytorch#算法 +2
    共 27 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 请选择