张量dataframe深度pandas
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
pandas教程02：查找表中数据
在上篇教程中，我们介绍了pandas的安装、数据的导入与导出以及删除行列的操作。这次让我们一起研究下在pandas中如何根据指定的条件查找表中数据。 1. 数据准备 这次，我们使用一张学生成绩表。还是老样子，保存以下内容到文件“期末成绩表.csv”中。 学号,性别,语文,数学,英语 2301001, ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
Example: Pandas Excel output with column formatting pandas 对excel 列做格式处理
An example of converting a Pandas dataframe to an Excel file with column formats using Pandas and XlsxWriter. It isn’t possible to format any cells th ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
Pandas怎样设置处理后的第一行为索引？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas自动化办公的问题，一起来看看吧。 请教问题 设置了header=None，通过drop_duplicates删除了重复行，怎样设置处理后的第一行为索引（原表格的列比较多，而且每次表格的列的名字不一定相同） ......
在Pandas中遍历DataFrame的行
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在Pandas中遍历DataFrame的行 我有一个pandas DataFrame，df： c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 120 我该如何遍历这个DataFrame的行？对于每一行，我想通过列的名称访问它 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
哪款最适合你？7大免费需求管理工具深度比较
分享7款不错的免费需求管理工具：1.PingCode；2.Worktile；3. Trello；4. Asana；5. JIRA；6. ClickUp；7. Monday.com。选择免费还是付费的需求跟踪工具是一个大多数人都会面临的问题。免费工具的最大优点显而易见——它们不收费。但这也意味着这些工 ......
课程二第一周：深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train/Dev ......
Pandas教程
1.总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/370471321 2.Pandas有关库 3.调用Pandas库 4.Pandas的数据结构 Series DataFrame 5.调用/读取数据 CSV Excel Others（json、SQL、html） 6.数据存储 7. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
Pytorch-（三）张量
1、张量支持的数据类型 （1）获取/设置Pytorch默认的张量类型 import torch # 2、张量Tensor # 2.1、获取/设置Pytorch的默认类型 def DefaultType_func(): dtype=torch.tensor([1,2,3.4]).dtype print ......
pandas 数据填充
可以使用前面 后面 上面 下面值填充 df = pd.DataFrame({ "animal": ["", "安全能力", "1", ], "color": ["", "安全能力", "5.1.1"], "name": ['安全能力等级', "一级", "√"], "name1": ["", "二级 ......
利用 pandas 自动合并 excel 单元格
代码比较简洁 df = pd.DataFrame({ "animal": ("horse", "horse", "dog", "dog"), "color": ("black", "white", "grey", "black"), "name": ("Blacky", "Wendy", "Rufu ......
【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换
最近在用OpenCv库处理图片时发现cv库无法读取64位的tif影像，所有想通过Python将64位的图片转换成8位的。今天就跟大家分享一下如何利用Python的GDAL库，实现栅格数据/图片的位深度转换。 ......
3.2-DataFrame基本操作
3.2-DataFrame基本操作 数据概要¶ 头部数据、尾部数据 索引、列名 查看数值 查看统计摘要 数据查询¶ 列数据 行数据 行列切片 按值筛选 按条件筛选(布尔值) 其他¶ 转置 排序 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np In [ ] ......
3.1-Pandas数据结构
3.1-Pandas数据结构 3.1.1 认识Pandas库¶ 基于Numpy的一种工具，为解决数据分析任务而创建的，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具 基本上你能用Excel或者Bi工具进行的数据处理，Pandas也都能实现，而且更快 In [ ]: pip i ......
深度学习基础认知简明梳理
深度学习基础简明梳理-基于李宏毅油管课程 前言 该内容为基于博主对深度学习的认知与实践经验的对李宏毅油管上课程的简要理解，有局限偏差之处，敬请谅解。后续随着学习的深入会进行一定修正。 本质概述 此处不会特意探讨机器学习与深度学习之间的差别，纵观这些领域，它们所构建的方法论为：寻找到一个模型（函数）， ......
深度学习模型_锁死种子
import torch import random import os import numpy as np def seed_setting(seed): random.seed(seed) # os.environ['']=str(seed) np.random.seed(seed) torc ......
[911] Read Data from Google Sheets into Pandas without the Google Sheets API (.gsheet)
ref: Read Data from Google Sheets into Pandas without the Google Sheets API import pandas as pd sheet_id = "1XqOtPkiE_Q0dfGSoyxrH730RkwrTczcRbDeJJpqRB ......
Pandas数据分组的函数应用（df.appy()、df.agg()、df.transform()、df.appymap()、df.groupby()）
apply()数据聚合agg()数据转换transform()applymap()groupby().apply()分组分组 - 可迭代对象其他轴上的分组通过字典或者Series分组通过函数分组分组计算函数方法多函数计算：agg() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象： apply() ......