张量dataframe深度pandas

# 创建dfcolumns = [A,B,C,D] data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] df = pd.DataFrame(data,columns=columns)# 对某列求和df[A].sum() #普通求和df[(df['是否下单'] == '下单' )].sum() ......

产品描述 APS54083 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、外置功率 MOS 管，适用于 5-220V 输入高精度降压 LED 恒流驱动芯片。输出最大功率150W最大电流 6A。APS54083 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光脚有效电压范围 0.5-2.5V.PWM 调光频率范 ......

在之前的文章中，我们学习了单列集合的两大接口及其常用的实现类；在这些接口或实现类中，为我们提供了不少的实用的方法。 本篇文章我们来介绍一种java开发者为我们提供了一个工具类，让我们更好的来使用集合 Collections 工具类 Collections 是一个操作Set，List，Map等的集合工 ......

pandas绘图 导包 import matplotlib.pyplot as plt #进行图形绘制的常用模块。 #结合 Pandas 和 Matplotlib.pyplot，您可以在数据分析和可视化方面有更多的灵活性。 折线图 # 折线图 s =pd.Series([100,200,300,20 ......

这行代码使用 Pandas 进行数据筛选，具体做了以下操作： pythonCopy code df = df.loc[pd.notna(df["ab"])] 解释如下： df["ab"]：这是 DataFrame 中名为 "ab" 的列（可能是小写或大写，取决于实际的列名）。这一列的数据将用于过滤 ......

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 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......

import pandas as pd import os excel_file = "C:\\Users\\root\\Downloads\\脊柱三方协议签订及配送点选情况_吐鲁番_20231124.xlsx" data = pd.read_excel(excel_file) status_map ......

转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......

二叉树的最小深度 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。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null, ......

1、神经元其实并不神奇，神奇的是它以某种相互联系的方式，可以在训练得到答案并核对答案后，立即对所走的路径上的权重进行更新（反向传播），更新的依据是答案误差大小，误差大则更新也大，误差小则更新就小。 所走路径：所有单次训练被激活的神经元的组合。 2、根据1，我们完全可以重新设计更好的神经元和神经网络， ......

一、K8S网络组件的深度剖析上 1、认识Flannel Flannel是专为kubernetes 定制的三层网络解决方案，主要用于解决容器的跨主机通信问题 优势： kubernetes 发行版都可以默认安装Flannel 容器安装和配置 中小型网络架构首选 不需要专用的数据存储 劣势： 性能损耗高 ......

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......

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 【思路】 方法 ......

1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......

并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......

1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......

Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......

在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......

1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......

算数运算 """ 前面减后面 add 加法 sub 减法 div 除法 floordiv 整除 mul 乘法 pow 幂次方 后面减前面 rsub 减法 rdiv 除法 rfloordiv 整除 rpow 幂次方 替换无穷大 replace(np.inf,0) np.nan NaN np.inf i ......

创建张量： torch.tensor(data): 从数据中创建张量。用列表创建，numpy创建 维度只看[ ] # 一维张量 data_1d = [1, 2, 3] tensor_1d = torch.tensor(data_1d)# 结果tensor([1, 2, 3]) # 二维张量 data ......

views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......

定义： 在PyTorch中，张量（tensor）是一种类似于多维数组的数据结构，它是PyTorch的核心数据类型。张量可以具有不同的维度，例如标量（0维张量，类似于一个数字）、向量（1维张量，类似于一维数组）、矩阵（2维张量，类似于二维数组）以及更高维度的数组。 张量的维度，矩阵的维度主要看第一个数 ......

循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......

前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......

向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......

大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【YVONNE🎉】问了一个Pandas数据分析的问题，一起来看看吧。 问题描述：原始数据长这样 ，我需要把SHRCD这列股票代码中10-12之间的股票筛出来。原始数据如下图所示： 他的报错内容如下所示： 他说我不能比int和str ，但我 ......

SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......

当使用pandas处理大规模数据时，内存使用量可能会迅速增加，导致服务器宕机。为了解决这个问题，可以采用以下几个优化方法： 数据类型优化： 使用更小的数据类型，例如将int64转换为int32或int16，节省内存空间。 对于字符串类型，尽量使用'category'类型，它会使用更少的内存。 分块处 ......

上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......