// iter:返回的值是不可变引用，即&T// iter_mut:返回的值是可变引用，即&mut T// into_iter:返回的是T类型的值，会交出所有权// filter过滤(条件)，map映射+fold折叠(表达式) https://blog.csdn.net/guiqulaxi920/article/details/78823541
以下面的程序为例 首先准备好代码 把100个epoch改成1个epoch，因为只是为了调试，至于我为什么不在本地调试，主要是本地的内存不够，跑不动的，所以我干脆在服务器上跑 import os import torch from torch.utils.data import DataLoader import pytorch_lightning as pl from vis_mode
152. leak /漏；洞； lak = lck = pound = lake 水滴 湖泊 153. literature /文学；文献 liter 文学 ate = do 引申为有读写能力地 154. suffer /遭受；忍受；患病 suffer from 155. impede /阻碍；妨碍 im 在p 前 in. im进入 ped脚 156. spring /春天；弹簧；跳跃；涌现 157. biological /生物的；
高阶函数 reduce：将所提供的操作应用于集合元素并返回积累的结果 fold和reduce是一样的。 主要的区别是： fold接受一个初始值并将其用作第一步的积累值，而reduce的第一步则将第一个和第二个元素作为第一步的操作参数。 示例： val numberList = listOf(1, 2, 3, 4) var
1 package chapter07 2 3 object Test15_HighLevelFunction_Reduce { 4 def main(args: Array[String]): Unit = { 5 val list = List(1,2,3,4) 6 7 // 1. reduce 8 println(list.reduce( _ + _ )) 9 println(list.reduceLeft(_ + _)) 10 pr
C:\Users\pcl>conda activate torch38 (torch38) C:\Users\pcl>python Python 3.8.11 (default, Aug 6 2021, 09:57:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "li
1、从卷积层说起 熟悉CNN的小伙伴应该知道卷积是一个很常用也很重要的操作，CNN里的卷积和信号处理的卷积并不是一回事，CNN的卷积是做一种二维的互相关运算，以《动手学深度学习》5.1章为示例： 《动手学深度学习》5.1.1. 二维互相关运算 窗口内的元素和卷积核相乘，求和得到输出元素，一份n
Unfold+fold 作者：elfin 参考资料来源：pytorch官网 目录1、nn.Unfold2、nn.Fold Top---Bottom 1、nn.Unfold nn.Unfold是pytorch实现的一个layer，那么这个layer是干嘛的呢？ torch.nn.Unfold(kernel_size: Union[T, Tuple[T, ...]], dilation: U
boost::fusion::fold用法的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::fusion::fold用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/detail/lightweight_test.hpp> #include <boost/fusion/container/vector/vector.hpp> #include <boost/fusion/adapted/mpl.hpp>
集成学习案例一 （幸福感预测） 背景介绍 幸福感是一个古老而深刻的话题，是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异，大如国计民生，小如路边烤红薯，都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中，我们能找到其中的共性，一窥幸福感的要义吗？ 另外，在社会科学领域，幸福感的
集成学习案例一 （幸福感预测） 背景介绍 幸福感是一个古老而深刻的话题，是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异，大如国计民生，小如路边烤红薯，都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中，我们能找到其中的共性，一窥幸福感的要义吗？ 另外，在社会科学领域，幸福感的
转载——原文地址 www.likecs.com 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训
Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同
如何高效折叠当前cpp文件的所有的函数呢？ 1. 找到所有的匹配个数n :%s/^{//gn 最后的n，代表只报告匹配的个数，而不进行实际的替换。 2. normal模式下录制宏进行折叠模式 qaggnzf%nq 3. 对匹配个数n执行宏 n@a
在文件test.py中， import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description="SSc score prediction.") parser.add_argument( '-f', '--fold',choices=(1,2,3,4,5), help='5-fold training', type=int, default=2) # 这里'-f
ime-series (or other intrinsically ordered data) can be problematic for cross-validation. If some pattern emerges in year 3 and stays for years 4-6, then your model can pick up on it, even though it wasn’t part of years 1 & 2. An approach that’s somet
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录 交叉验证(评估估计器的性能) 计算交叉验证指标 cross_validate函数和多个度量评估 通过交叉验证进行预测 交叉验证迭代器 独立同分布数据的交叉验证迭代器 K-fold Repeated K-Fold Leave One Out (LOO) Leave P Out (LPO)
Concept 将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量
先回顾论文的思想，再进一步讨论改进，本方法我进行了复现，但是没有将卷积乘法改成int型乘法，因为服务器没法做： 1、本方法属于线性量化，如下式，q是fp32的r的量化后的值： 将最小值也做了对应的量化（zero-point）。 讨论矩阵乘法的整形运算（我觉得是本文最精华的地方） 流程如下式所示，式2->
总体训练结构 在上文 总体介绍 提供了2种encoding的方式：one-hot-encoding和label-encoding cross-validation用了kfold 模型用了lightGBMClassifier 个人觉得值得学习的地方在于自己生成一些metrics指标和coding的基本技巧 分段分析 准备工作 这里准备了 训练和测试的id--->提
在本文中，我们将会从一个简单的需求出发，尝试通过对代码的多次重构，逐步帮你理解什么是Monoid。 基本概念 群(category)的基本概念 群(category)有两个组成要素： 由一些同一个类型的对象组成 一种态设关系(map)，可以将范畴中的任何一个对象转换成另外一个对象，转换之后的类型还
原文：HTML 作者：Chris 文章目录 Evaluating and selecting models with K-fold Cross ValidationWhy using train/test splits? – On finding a model that works for youA naïve approach: simple hold-out split K-fold Cross ValidationCreating a Keras model with
1，博客皮肤选择Custom 2，页面定制css（勾选禁用默认CSS）复制下面一段粘贴到代码框 :root{--sk-size:60px;--sk-color:#ffb3cc} #loading{position:fixed;top:0;left:0;right:0;height:100vh;display:flex;justify-content:center;align-items:center;background-image:url(https://gua
C++17 Fold Expressions 本文介绍C++17新特性折叠表达式。文章示例代码通过MinGW编译，宏__cplusplus=201703 下面我们从一个模板函数sum开始，介绍折叠表达式。 用折叠表达式简化以前的代码 C++11引入了变长参数模板，我们想求变长参数的和，可以这样写模板函数 template <typename T> au
codemirror是什么？ 使用JavaScript为浏览器实现的多功能文本编辑器。 codemirror作用 专门用于编辑代码，并带有实现更高级编辑功能的多种语言模式和附加组件。 codemirror官网 https://codemirror.net/ （全英文，我这种英语渣渣是直接谷歌翻译的，大
