深度 逻辑12306

安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。 通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有 ......

1. 禁航解析结果csv 1.1. 保存路径 \juneyaoair.com\file\运行控制部\航务技术处\情报\00通告席位共享资料\10-席位软件\RouteRestrictionAnalysisSystem\database_for_analyse\database_all_notam_a ......

知识点： 先找== != 运算真假 再运算括号内的逻辑真假 运算not 最后算括号外的and or ......

集成方案的“点火”时刻！花式启动数据集成 在这篇文章中，我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制，以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求，确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式，包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动，允许在 ......

逻辑关系： and 与 or 或 not 非 != 不等于 == 等于 >= 大于等于 <= 小于等于 True 真 False 假 真值表： not 真假 not False True not True False or 真假 True or False True True or True Tru ......

告别复杂逻辑，项目终于用上了 Spring 状态机，非常优雅！ 1、什么是状态机 1.1 什么是状态 先来解释什么是“状态”（ State ）。现实事物是有不同状态的，例如一个自动门，就有 open 和 closed 两种状态。我们通常所说的状态机是有限状态机，也就是被描述的事物的状态的数量是有限个 ......

import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 ......

到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......

在ARM架构中，块地址是物理地址的一部分，用于标识cache中存储数据的物理位置。索引（index）是用于确定cache行对应的物理地址的部分，而标记（tag）则用于标识cache行中所存储数据的虚拟地址。当CPU访问虚拟地址时，硬件会根据虚拟地址与索引掩码进行按位与（AND）操作，得到索引，然后使 ......

1、二进制四则运算（加减乘除） 1.1、加减乘除 1.2、关于除法 为什么只有0/1和1/1？ 因为除数不能为0，也就是分母不能为0，所以没有1/0和0/0，因为不符合算数逻辑 1.3、例题 解题思路，笔试运算 2、二进制逻辑运算（与 或 非 异或） 2.1、逻辑与运算 ^（逻辑乘，类似&&） 只要 ......

代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......

一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......

统计学习方法（第2版） 9.4 https://book.douban.com/subject/33437381/ 作者: 李航 出版社: 清华大学出版社 出版年: 2019-5-1 页数: 464 定价: 98.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787302517276 深度学习入门 https ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析 决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......

1. 逻辑或与非 # 连着用 root@bk:~# abc="" root@bk:~# [ -z $abc ] && echo "空" || echo "非空" 空 root@bk:~# abc="123" root@bk:~# [ -z $abc ] && echo "空" || echo "非空 ......

时序预测的深度学习算法全面盘点 https://blog.csdn.net/qq_34160248/article/details/131349551 https://it.sohu.com/a/690057464_121124360 https://zhuanlan.zhihu.com/p/393 ......

基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......

巧用逻辑熔断 之前我应该写过一篇逻辑熔断的文章（但是没找到，可能不是发布在博客园的吧）。简单来说就是当 s1=false 的时候 s1 && s2 && s3 比为 false，不需要判断 s2, s3。当 s1 为 true 的时候 s1 || s2 || s3 必为 true，同样不需要判断 s ......

位运算分为位逻辑运算与移位运算(对应二进制位)： 注：在逻辑运算中，数学表示符于编程逻辑的对应关系为：∧表示与∨表示或¬表示非 含义 C++语言表示 规则 与运算 a&b 都为1时为1，反之为0。 或运算 a|b 两个数其中一个为1就为1，反之为0。 异或运算 a^b 两个数不同时结果为1，反之为0 ......

Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息，用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......

#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置（x坐标和y坐标）和物体的类别。这个任务有三个目标标签：x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......

在 SAP 系统中，当我们需要将一些更改从一个系统（例如开发系统）传输到另一个系统（例如测试系统）时，我们会使用 Transport Request。这是一种将配置、报告、表等从一个系统复制到另一个系统的机制。在我们的例子中，我们正在谈论的是一个 Dynpro 程序。 Dynpro（动态程序）是 S ......

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......

本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......

Problem 考察算法：后缀表达式计算、建表达式树、\(DFS\)。 题目简述 给你一个中缀表达式，其中只有 \(\&\) 和 \(\mid\) 两种运算。 求：\(\&\) 和 \(\mid\) 运算中的“最短路”次数各出现了多少次。 最短路的定义为： 在 \(a\) \(\&\) \(b\) ......

嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......