张量dataframe深度pandas

python123——numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

一、函数的基本用法 numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)),支持大量的维度 ......
matplotlib 报告 python pandas numpy

深度学习项目实战:垃圾分类系统

简介: 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向,这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候,我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络,然后前后端交互的采用的是java spring MVC来写的。之前感觉还挺好的,但是使用起来还比较困难的。不光 ......
实战 深度 垃圾 项目 系统

Pandas数据分析实战(Pandas in action)第2章 Series 对象

Pandas 数据分析实战 第 2 章 Series Series 是 Pandas 的核心数据结构之一,是一个用于同构数据的一维标记数组。Series 可以设置索引,没有设置的话,Pandas 会设置默认的索引,从 0 开始的线性索引。 创建一个 Series 对象 import pandas a ......
Pandas 数据分析 实战 对象 数据

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块,它提供了高效的多维数组对象ndarray,以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有: 创建和操作多维数组,如使用np.array(),np.arange(),np.zeros(),np.ones(),n ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

numpy、scipy、pandas、matplotlib读书报告

一,基本函数的用法 NumPy(Numerical Python): NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础包。它提供了多维数组对象(例如 ndarray)、用于数组操作的各种函数以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。NumPy 的主要优势在于其高效的数组处理能力,使得数据处理变得 ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

java实现二叉树前序搜索输出深度完整代码

import java.util.Scanner;// 1:无需package// 2: 类名必须Main, 不可修改class TreeNode { public int val; public TreeNode left; public TreeNode right; public TreeNo ......
深度 代码 java

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块,它提供了高效的多维数组对象ndarray,以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有: 创建和操作多维数组,如使用np.array(),np.arange(),np.zeros(),np.ones() ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

Python NumPy 与 Pandas 结合使用

1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换 NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构,它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组,它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数 ......
Python Pandas NumPy

Pandas数据分析实战(Pandas in action)第1章 Pandas 概述

Pandas 数据分析实战 第一章 Pandas 概述 read_csv() 没有设置索引列 read_csv 函数导入 movies.csv 文件,由于没有设置索引,Pandas 会生产一个从 0 开始的数字索引 movies = pd.read_csv('./file/chapter_01/mo ......
Pandas 数据分析 实战 数据 action

Docker 部署数据可视化 Superset 3.0.0 深度汉化并配置元数据存储为 Postgres

Superset 官方提供的 Docker 镜像在 3.0.0 版本下不能做到开箱即用,需要一些设置 拉取原始镜像docker pull apache/superset:3.0.0配置 superset_config.pysuperset_config.py 会覆盖掉 config.py 里的变量, ......
数据 深度 Superset Postgres Docker

【创意、创造】用 Python pandas做一个读取Excel,再写入新的Excel小工具

Python很好很强大,1.5天时间,简化很多重复的劳动,哈哈~ import pandas as pd import datetime as dt def handleFrontEnd(): # 处理【上周前端发版】开始 sheet_front_end = pd.read_excel('D:\某前 ......
Excel 工具 Python pandas

Python - pandas 转换列的值类型

对读取到的 Excel 表数据分组之后,并对分组的列进行类型转换要注意用循环,因为它不是一个 DataFrame。 import pandas as pd excel_data = pd.read_excel(r"C:\sample.xlsx") grouped_data = excel_data. ......
类型 Python pandas

与开发者深度对话、携手共进,鲸鸿动能广告联盟城市系列沙龙完美收官

12月14日,以“聚势增长,合作共赢”为主题的鲸鸿动能广告联盟城市沙龙,在北京成功举办,作为年度城市系列沙龙的最后一站,北京站汇聚了当地各个行业的领先开发者,近百位参会嘉宾围绕商业变现方案和策略玩法交流分享,积极应对市场和用户变化,期待与鲸鸿动能携手共同探索商业化未来,共创增长新机会。 从广州,厦门 ......
动能 携手共进 开发者 沙龙 深度

【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题

怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题?要求不调用其他核心库如tf,sk等,只用numpy、pandas库?这篇文章会告诉你答案!! ......
人工智能 人工 深度 机器 智能

深度学习3D网络---PointNet++

PointNet++ 地址:http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/ 1.两者主要不同点 考虑到PointNet特征提取时只考虑单点,不能很好的表示局部结构 ==> PointNet++引入了sampling & grouping,考虑局部领域特征 PointNet中g ......
深度 PointNet 网络

深度学习笔记4:在卷积基上添加数据增强代码块和分类器

特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接,以构建一个新的模型,然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练,使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式,模型的性能可以得到进一步提高,同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
卷积 深度 代码 笔记 数据

无人机卫星地图深度学习定位

CMU & ICRA22 UAV俯瞰视觉定位竞赛冠军技术方案分享|军事科学院 ......
无人机 卫星 深度 地图

基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统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 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术,对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
学习网络 深度 垃圾 AlexNet 智能

OpenGL的深度缓冲

如果我们想要在三维空间里画两个正方形:一个红色的,一个绿色的,而且从人眼的观察角度看,绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的: 要点在于,从观察者的角度看,绿色正方形在红色正方形的后面,因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而,在启用深度测试前,正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
深度 OpenGL

力扣104-二叉树的最大深度

该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下,就开始写递归代码,提交一遍就过了。经过前面的练习,遥远的递归记忆慢慢恢复,写出来了,但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解,原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历,看一下题解唤醒大脑储存的知识,把代码实现一遍。不写不知道,写着写着就卡 ......
深度 104

拆解全景,解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中,将带您首先通过解读 LLM 的全景图,深入探讨了 LLM 的六个关键领域,随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建,再到与 AI 提供商的合作,本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络,为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......

104. 二叉树的最大深度

1.题目介绍 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 提示: ......
深度 104

12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历(c++)

今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历,其中让我受益匪浅,以下是我的解题思路。 编写程序,实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数,第二行依次输入各顶点,第三行开始依次输入边的两个顶点,用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
深度 12.12 12

聊天记录年度报告一览无余:轻松多格式导出永久保存,深度智能分析

聊天记录年度报告一览无余:轻松多格式导出永久保存,深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具,支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档,以实现永久保存。此外,该工具还具有对聊天记录进行分析的功能,可以生成年度聊天报告,帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......

深度学习面试常用代码:MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码

深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
代码 深度 编码 常用 位置

isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析,为啥解构会失去响应式?

前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能,在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的,我们一起来看一下,为了方便大家理解和对照,这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
深度 toRefs isRef unRef toRef

6.二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于深度从0开始还是从1开始) 二叉树节点的高度:指从该节 ......
深度

5.二叉树的最大深度

104. 二叉树的最大深度 1、概要 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。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度,也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
深度

综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)2. 深度置信网络(Deep belief network, DBN)3.循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)4. 堆叠自编码 ......
表型 深度 图像 植物 技术

深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望

目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述: 岑海燕,朱月明,孙大伟,等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报,2020,36(9):1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景;随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
表型 深度 现状 植物
共1770篇  :6/59页 首页上一页6下一页尾页