张量dataframe深度pandas
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能 ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
pandas读取一个文件夹下所有excel表格中的第三个sheet，怎么破？
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Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 请教，pandas读取一个文件夹下所有excel表格中的第三个sheet，但是不同的excel的第三个sheet name也不同，怎么设定参数比较方面呢？ 二、实现过程 这 ......
python 字典转化为dataframe
import pandas as pd #生成一些数据 data = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]} df = pd. DataFrame (data) #将字典转化为dataframe格式 print(df) # 打印dataframe #进行一些操作 df['A' ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
Redis内存碎片：深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支，在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图（Gait Energy Image，简称GEI）是一种有效的步态表示方法，通过将多帧步态图像的信 ......
深度学习原理概述
1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图： 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常，对于一个问题的求解，是先给定输入数据，然后将输入数据代入对应的计算规则，利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言，是先给定输入数据和真实 ......
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
【Pandas笔记总结】
【一】Pandos初识 Pandas是什么 Pandas主要特点 Pandas主要优势 Pandas内置数据结构 Pandas下载与安装 【二】Pandas Series入门 Pandas Series 是什么 Pandas Series 创建 Pandas Series 访问 Pandas Ser ......
【3.0】Pandas DataFrame入门
【一】引入 DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一，也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一，可以这么说，掌握了 DataFrame 的用法，你就拥有了学习数据分析的基本能力。 【二】认识DataFrame结构 DataFrame 一个表格型的数据结构，既有行标 ......
【6.0】Pandas绘图
【一】Pandas绘图 Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用，Pandas 对 Matplotlib 绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口，通过调用该接口可以实现常用的绘图操作。 本节我们深入讲解一下 Pandas 的绘图操作。 Pandas 之所以能够实现了数据可 ......
【2.0】Pandas Series入门
【一】Pandas Series Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Pyth ......
【5.0】Pandas描述性统计
【一】Python Pandas描述性统计 描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。 Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现 ......
【7.0】Pandas csv读写文件
【一】Python Pandas读取文件 当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。 Panda 提供了多种读取数据的方法： read_csv() 用于读取文本文件 read_json() 用于读取 json 文件 read_sql_query() 读 ......
【8.0】Pandas和NumPy的比较
【一】引入 我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来 因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。 NumPy 主要用 C语言编写 因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。 关于 NumPy 的学习，可以参考《Python Nu ......
【4.0】Pandas Panel三维数据结构
【一】三维数据结构 Panel 结构也称“面板结构”，它源自于 Panel Data 一词，翻译为“面板数据”。 如果您使用的是 Pandas 0.25 以前的版本，那么您需要掌握本节内容，否则，作为了解内容即可。 自 Pandas 0.25 版本后， Panel 结构已经被废弃。 Panel 是一 ......
dataframe常用函数
如何使用dataframe.loc在Python中进行数据选择和筛选 dataframe是一种常用的数据结构，它可以同时存储多种数据类型，并且可以轻松地进行数据的选择和筛选。在Python中，使用dataframe.loc方法可以方便地选择和筛选数据，本文将从多个方面介绍如何使用dataframe. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.7 稠密连接网络
7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\)，即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分，则 ......
基于Yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，其中基于卷积神经网络（CNN）的车辆检测方 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.6 残差网络(ResNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.6.1 函数类 如果把模型看作一个函数，我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化
7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题： 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时，多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......