Pytorch 中 tensor.sum(axis) 会按照指定的维度进行求和，但是对于 N * C * H * W 这种类型的输入，如果通过 sum 获得 N * C * 1 * 1 的输出该怎么做？ a = torch.ones(size=(1, 3, 4, 4)) # 全1矩阵 b = a.sum(axis=[2, 3], keepdim=True) print(b.shape) # (1, 3, 1, ) print(
处理缺失数据 None None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中 np.nan（NaN） np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN object类型相比于int类型运算时消耗时间更长 %timeit np.arange(1e5, dtype=object) %timeit np.arange(1e5,
自动生成低精度深度学习算子 深度学习模型变得越来越大，越来越复杂，由于其有限的计算和能源预算，部署在低功耗电话和IoT设备上变得充满挑战。深度学习的最新趋势是使用高度量化的模型，该模型可对输入和几位权重进行操作，诸如XNOR-Net，DoReFa-Net和HWGQ-Net之类的网络正在稳步发展，提高了
keras 中 model.predect() 与model.predict_classes()的区别 前言 今天在写程序的时候，发现keras中model.predict()与model.predict_classes()返回的结果不一样，在此记录。 我训练的时候使用的class_mode=‘binary’，所以是one-hot编码，代码如下： y = model.predict_classes(x)
pandas学习笔记 此笔记是本人大一寒假期间对python数据分析的学习笔记 Series pandas读取外部数据 read可以读取很多类型的文件 DataFrame dataframe中排序的方法 dataframe的索引和切片 axis=0表示删除行，返回的结果是删除掉含有nan的行。 axis=1表
Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 Ndarray NumPy
一、为什么要进行数据可视化？ 1.相比于文字，将文字进行可视化可以让大脑能够同时处理更多的数据。例如，如果读到下面一段文字 3rd Street is to the north of 4th Street. Peach Avenue runs perpendicular to 3rd and 4th streets. On the southeast corner of 4th and Peach
一、mask函数 DataFrame.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None) cond:如果cond为False，保留原始值。如果为True，则用其他的相应值替换。 二、fillna函数：使用指定的方法填充NA / NaN值 D
原文地址 百本PDF下载分享 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引 一、pandas.Series 构造函数 pandas.Series(data, index, dtype, copy) 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式，如：ndarray，list，constan
这里写目录标题 二维绘图对数图两个y轴直方图条形图饼图雷达图阶梯图茎状图箱形图误差条填充颜色颜色空间将矩阵显示成图像colormaps 三维绘图3D图线3D表面等高线图3D表面+等高线投影改变视角打光绘制多面体一个应用 二维绘图 对数图 semilogx() semilogy() loglog() s
数据清洗 1、处理空值：过滤，删除，填充 2、处理重复数据：.drop_duplicates(keep = 'first') 删除重复行 3、处理异常值：异常值（极值等）可以用均值去替换 1、空值 1.1 空值的区别 pandas里头有两种空值类型 type(None) # NoneType None不可以参与运算， type(np.nan） # float N
contents numpynumpy数组基本信息numpy创建数组创建指定行数和列数的数组np.arange()和np.linspace()numpy 的运算乘法返回索引求和axiscumsum,diff,nonzero,sort,transpose,clip numpy 产生随机数根据索引找值按行拉直把横向数列变成纵向的numpy 的合并numpy 的分割等量分
Matplotlib.pyplot 常用方法 <div id="cnblogs_post_description" style="display: none"> Matplotlib.pyplot 常用方法 </div> 1、介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matpl
python-plotly模拟掷骰子随机过程 澳门赌场在线发牌 只要他用正确的算法 其实这真的是随机事件 其实投掷骰子这种事件是生活中常见的随机事件，这在数学领域常常用来解释各种数据类型分析，而在赌场这些场合它也常见，我们这次就用python对这些随机事件进行模拟并且通过可视化来反
//x+private void button5_Click(object sender, EventArgs e) { if (wether_link == 0) { MessageBox.Show("请先打开设备"); return; } if (SF == 0) {
private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e) { if (wether_link == 0 || teaching_Box.Visible == false) { return; } else { for (int i = 0; i < ax
假设我们定义了一个维度为 d i m = [ n 1
CART与决策树中的超参数 先前的决策树其实应该称为CART CART的英文是Classification and regression tree，全称为分类与回归树，其是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法，就是假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”
sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分 需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话，会严重影响SVM的最终结果 （在notebook中） 加载好需要的包，使用鸢尾花数据集，为了方便可视化，只取
NumPy数值计算 NumPy多维数组创建数组对象ndarray对象属性和数据转换生成随机数数组变换 数组的索引和切片一维数组的索引多维数组的索引 数组的运算数组和标量间的运算ufunc函数条件逻辑运算 数组读/写读写二进制文件读写文本文件读取csv文件 NumPy中的数据统计与分析
搭建实验室3d slam 移动小车 3.2jackal移动平台axis-ptz魚眼摄像头调试 因为套件包含的axis-ptz魚眼摄像头是由智科特机器人提供的，这次调试主要依赖于闫工的帮助，在此感谢闫工的帮忙。 智科特机器人修改的axis-camera代码 ROS-WIKI上的 axis-camera 代码 自用axis-carmea ROS
numpy概述： numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 一，ndarray数组 1，ndarray数组创建： 1>使用array函数创建： 将输入数据（列表，元组，数组
1、缺失值与空值 空值：在pandas中的空值是"" 缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan 2、判断是否为缺失值 df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0], [3, 4, np.nan, 1], [np.nan, np.nan, np.nan, 5], [np.nan, 3, np
呆瓜半小时入门python数据分析（博主录制） 腾讯课堂报名入口 网页课堂报名入口 方法一：直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列， 输入del df['sub_grade_x'] 方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式： 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('
TVM调度原语官方DOC #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # 通常有几种方法来计算相同的结果，但是不同的方法会导致不同的局部性和性能。所以TVM要求用户提供如何执行称为Schedule的计算。 # Schedule是一组转换计算的集合，它转换程序中的计算循环。 # In[1]: #兼容pyth
