张量dataframe深度pandas

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.7 填充和步幅

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小,每次只会丢失几像素,但是如果应用多层连续的卷积层,累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......
步幅 深度 Pytorch 6.7

深度学习相关课题

pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......
课题 深度

动手学深度学习_2.1预备知识

基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......
深度 知识 2.1

pandas-排序

pandas-排序 目录pandas-排序sort_values()值排序sort_index()标签排序nlargest()rank()排名参考资料 Pandas 提供了多种排序数据的方法 sort_values()值排序 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序 DataFrame.sort_ ......
pandas

pandas-自定义函数映射

自定义函数 目录自定义函数自定义操作map()自定义操作apply()对指定轴的操作,聚合,统计对每个数值进行转换自定义操作applymap()参考资料 自定义操作map() map,用于Series实现每个值得处理 map() 是一个Series的函数,map()将一个自定义函数应用于Series ......
函数 pandas

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
卷积 深度 图像 Pytorch 6.2

pandas使用1

涉及的几个重要的类: pandas.core.frame.DataFrame:表示表格数据 pandas.core.series.Series:表示一组数据 data.xlsx数据 import pandas as pd df = pd.read_excel("./data.xlsx", index ......
pandas

深度对比:8款主流缺陷管理工具(开源、免费、付费)

如何选择最适合您团队的Bug管理系统?本指南提供了全面的选型建议,并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
管理工具 缺陷 深度 主流 工具

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积

6.1.1 不变性 平移不变性(translation invariance): 不管检测对象出现在图像中的哪个位置,神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应,即为“平移不变性”。 局部性(locality): 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远 ......
卷积 全连 深度 Pytorch 6.1

深度学习---图像目标检测网络

前面介绍了图像分类网络,并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络,这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
深度 图像 目标 网络

使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法

1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态,才可以使用深度工具分配地址;若BMC配置过静态地址,请使用静态地址登录; 2.配置好自己笔记本的 ip(例如:192.168.10.1),用网线与 ipmi 独立管理口直连;笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件; 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
深度 地址 方法 DHCP BMC

深度学习(十四)——优化器

反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度,优化器可以根据梯度进行调整,达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。 ......
深度

【小睿的ML之路】Pandas数据预处理(含泰坦尼克号数据分析案例实战)

import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk") print(food_info) 名称 价格(元) 糖分(g) 重量(kg) 含水量(mg) 0 苹果 200 20 10 30 1 香蕉 100 50 ......
数据 数据分析 实战 案例 Pandas

pandas中的dataframe使用loc取数据之后进行操作后对原来的dataframe产生影响的bug

相关问题: Python pandas.DataFrame在用ix, loc, iloc 索引的时候就相当于拷贝copy了一个对象_reachHigher的博客-CSDN博客 针对这样子的dataframe: 如果进行单列选取后得到的是series类型的数据: 那么对part_1进行修改后会对原来的 ......
dataframe 数据 pandas bug loc

微信小程序获取深度合成类目资质

各大应用商店和微信小程序平台对于应用了「应用含深度合成或生成式人工智能服务」的应用都有这比较严格的资 ......
合成类 资质 深度 程序

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2)

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2) 一般情况下,运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
缓存 深度 overlay2 镜像 overlay

【小睿的ML之路】Pandas索引与计算

import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk") print(food_info) 名称 价格(元) 糖分(g) 重量(kg) 含水量(mg) 0 苹果 200 20 10 30 1 香蕉 100 50 ......
索引 Pandas

【小睿的ML之路】Pandas数据读取

import pandas food_info = pandas.read_csv('food_info.csv',encoding='gbk') print(type(food_info)) print(food_info.dtypes) print(help(pandas.read_csv)) ......
数据 Pandas

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件

5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
深度 Pytorch 文件 5.5

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU

5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0(只有一块显卡没法试别的块号) (device(type='cpu'), device(ty ......
深度 Pytorch 5.6 GPU

leetcode 二叉树的最大深度

给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] 输出:2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
深度 leetcode

m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是,通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析,以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络,特别是卷积神经网络(CNN ......
学习网络 深度 界面 动物 matlab

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层

5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......
深度 Pytorch 5.4

【专题】进一步促进数字经济和实体经济深度融合:加速工业互联网建设报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势,并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......
经济 数据表 实体 深度 互联网

【Python】pandas 求风向数据中的主导风向

data = [342.8, 337.96, 336.68, 337.94, 337.35, 340.4, 342.42, 341.86, 339.4, 341.76, 342.9, 343.63, 338.88, 339.43] # 风向角度区分 directions = { "北": [(348 ......
风向 主导 数据 Python pandas

python pandas 读取msql并转置数据表

import random,string,json,pymysql import pandas as pd connect = pymysql.connect(user = '', password = 'h', db = 'g, host = 'r', port = 3306, charset = ......
数据表 数据 python pandas msql

Python pandas 读取 excel文件

参考:https://www.jb51.net/article/283627.htm # 单纯导出一个数据集 def exportData_pandas(excelFile='output.xlsx'): try: # data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charli ......
文件 Python pandas excel

深度融入垂直行业是物联网未来发展必由之路

未来十年,物联网企业必须躬身入局、融入垂直行业,和客户一道、深入一线、优势互补、强强联合才是未来发展的必由之路。 ......
必由之路 深度 行业

pandas DataFrame 修改列名, 新增列的方法

pandas dataframe 修改列名的方法 加之rename函数,用字典的形式替换式的修改, df.rename(columns={'a':'A',"b":"B"}) df 三、obj[‘col’] = value 方法直接对 DataFrame 直接赋值即可 in [6]: data['d' ......
DataFrame 方法 pandas

通过pandas读取xls文件系统提示:no engine?

大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。 通过pandas读取xls文件(pd.read_excel)系统提示:no engine for filetyppe xls,请问应该如何处理呢? 二、实现过程 后来【隔壁😼 ......
文件 pandas engine 系统 xls