發(fā)簡信
IP屬地：巴登-符騰堡
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生活中的一些觀人術(shù)
1.喜歡一個人，嘴上說不，但是眼神騙不了人。 2.笑起來暖心的人，一般都比較真誠友善。 3.不要自作多情，沒有那么多人關(guān)注你。 4.那些看起來不合群的人，只是很早就知道自己想...
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這些影響人類歷史的偉大思想會指引人類前進的方向。
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[PyTorch]遷移學習
背景預(yù)訓練模型使用的訓練數(shù)據(jù)并非訓練集，可能來自ImageNet數(shù)據(jù)庫等用于圖像分類，像素語義分割，對象檢測，實例分割，人員關(guān)鍵點檢測和視頻分類 重點+特征提?。喝サ糨敵鰧?；...
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[PyTorch]專項 輸出-模型存儲與加載
一、Python模塊 & data 二、建立模型 & 訓練 print(model)模型：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) print(model.state_dict().keys())模型參數(shù)：...
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[PyTorch]專項 輸入-數(shù)據(jù)加載
一、數(shù)據(jù)來源 原始數(shù)據(jù)來源：Kaggle python模塊 二、數(shù)據(jù)整理 transforms() transforms.Compose([ ])輸入為transforms....
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[PyTorch]案例 fashion-MNIST(28*28像素圖)一、庫&數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集簡介 樣本數(shù)：60,000樣本(圖片像素)：28*2810個類別：0 T-shirt/top1 Trouser2 Pullover3 Dr...
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[深度學習]案例-情緒預(yù)測
一、模型的基本框架 __init__添加參數(shù)：+統(tǒng)計min_count+閾值polarity_cutoffpre_process_data只分析頻次大于min_count &...
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樊登：真正把一本書讀懂、吃透，做好這2點就夠了！最重要的不是讀書數(shù)量，而是真正把一本書讀懂、吃透?！蹲x懂一本書》 你喜歡讀書嗎？ 你會讀書嗎？ 你把書讀懂了嗎？ 隨著電子產(chǎn)品的普及化，讀書變得輕松又方便。在家一部手機，...
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[PyTorch]基礎(chǔ)大全 附案例-MINST(手寫數(shù)字 28*28像素圖)一、深度學習框架 Caffe Caffe2 Chainer CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) Deeplearning4j Keras MA...
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[深度學習]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論緒論：背景 分類：Logistic回歸one-hot Encoding本質(zhì)：連續(xù)的值映射到0-1之間(相當于概率化)? 核心：梯度下降 一、基本網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 輸入層x-隱藏層h-...
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[可視化]匯總：圖形屬性設(shè)置一、plt: matplotlib.pyplot 整個圖像為一個figure對象，在figure對象中可以包含一個或者多個axes，每個axes(ax)對象都是一個擁有自己坐...
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[可視化]拓展：應(yīng)用1 函數(shù)：頻數(shù)折線圖 2 plt.scatter沒有jitter屬性 【具體應(yīng)用】 1. 繪制數(shù)學函數(shù) 金融學圖表2.1）燭柱圖 2.2）3D繪圖波動率平面：同時展示許多到期...
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[可視化]解釋性數(shù)據(jù)
一、流程 導入數(shù)據(jù) 針對該數(shù)據(jù)集，提出感興趣的問題 創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化回答問題 確定要向聽眾展示的結(jié)論 確定呼吁聽眾采取的行動 以講故事的方式，分享見解 補充：jupyter創(chuàng)建...
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[可視化]探索性數(shù)據(jù)3 多變量引例：優(yōu)秀案例 橫軸：票供應(yīng)的量縱軸:：票價第三個變量：線的走向隨著day而變化特殊標記：start，end不同年份：分面表示(標簽置頂)可以看出：1). 2014年票的供應(yīng)...
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[可視化]探索性數(shù)據(jù)2 雙變量一、雙變量 提綱數(shù)據(jù)類型數(shù)值變量 vs 數(shù)值變量散點圖scatterplotsplt.scatter()sb.regplot()數(shù)值變量 vs 分類變量小提琴圖violin ...
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[可視化]探索性數(shù)據(jù)1(總綱+單變量)
matplotlib能高度兼容numpy與pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及scipy與statsmodels等統(tǒng)計模塊Seaborn作為matplotlib的補充，在matplotl...
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[Python]高階-玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換一、Python、NumPy、Pandas數(shù)據(jù)類型互轉(zhuǎn) 行為輸入列為輸出————>strlisttuplesetdict(自定義索引(鍵))str/list(str)tupl...
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[Pandas]基礎(chǔ)大全引言 原始的數(shù)據(jù)有時候是一串文字（過度聚合），有時候是分散在多個位置的分離文件（過于分散）。數(shù)據(jù)的預(yù)處理就是要把原始的數(shù)據(jù)拆分、組合、標準化，并將異常的數(shù)據(jù)剔除掉。在這個過程...
