编程语言只是工具，核心在于你要做什么，很多python的高级方法和语言特性，前期可以全部不管。作为数据分析和建模，先用python实现基本的需求，更高级的用法慢慢掌握，万事开头难。一、掌握基本的数据结构和控制流程(1周即可)基本的数据结构：元组、列表、字典。基本的控制流程：if判断、for循环、while循环。剩下的事情就是把数据存在合适的数据结构中，然后使用控制流程操作数据。其实数据操作和sql
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2023-11-01 15:25:30
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目录一、分开创建子模块二、使用模型容器实现子模块的创建1、使用nn.Sequetial2、使用nn.ModuleList3、使用nn.ModuleDict在深度学习中，创建模型一般分为两个模块，一个是创建子模块，一个是拼接子模块。通常是将子模块构建好后，按照一定的顺序拼接起来。下面以LeNet为例，实现模型创建的几种方法。一、分开创建子模块class LeNet(nn.Module):
# 子模
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2023-07-29 10:29:59
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利用sklearn构建模型Sklearn机器学习概述概述：案例：Sklearn机器学习模型：使用sklearn转换器预处理数据数据数据获取数据分类数据预处理----标准化 Sklearn机器学习概述概述：什么是机器学习： 1、研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能； 2、机器学习就是从数据上建立模型的算法，即学习算法，有了算法之后，将经验（数据）提供给算法，算法就能够基于经验（数据）
在构建机器学习模型时，我们希望将误差保持在尽可能低的水平。对于任何打算学习Python进行大数据分析的人来说，这都是一项关键技能。误差的两个主要来源是偏差和方差。如果我们设法减少这两个，那么我们可以建立更准确的模型。 但是，我们如何首先诊断偏差和方差?当我们检测到某些东西时应该采取什么行动? 在如何使用Python构建机器学习模型中，我们将学习如何使用学习曲线来回答这两个问题。我们将使用现
python写简单学习模型的框架简介工具解释python代码 简介代码是通过我最近在开课吧跟高老师学习深度学习进行简单的总结得出的。目的是对波士顿房价进行非线性拟合。由于代码很多都是参考高老师的代码得出，因此存在很多雷同，希望大家谅解。我主要的工作是对每个代码按照我的理解进行解释说明，无意冒犯，希望对大家学习可以有所帮助。工具系统：window 10 应用：anaconda3 里的 spyder
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2023-06-29 17:34:44
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前言creo9.0正式版是一款非常优秀的3D建模设计软件。该软件界面美观，提供了CAD 技术、模制造绘图、多实体建模、多体设计、实时仿真、框架和焊缝设计等一系列强大的辅助设计功能，通过这些功能，让用户轻松解决设计中带来的各种问题。下载官网:CreoCreo9.0详细教程1.管理员身份运行 打开Creo9.0（64bit）文件安装包 找到setup.exe文件 右击管理员身份运行 点击下一步同意协议
# Python构建模型特征值
在机器学习中，构建模型的特征值是非常重要的一步。特征值的选择和提取直接影响了模型的训练和预测效果。Python作为一种流行的编程语言，在构建模型特征值方面有着丰富的库和工具，让我们能够更加方便地处理数据并提取特征。本文将介绍如何利用Python构建模型特征值，并通过代码示例来说明具体操作步骤。
## 1. 数据处理
首先，我们需要加载数据并进行预处理。常见的数
文章目录datetime获取当前日期和时间获取指定日期和时间datetime转化为timestamptimestamp转化为datetimestr转化为datetimedatetime转化为strdatetime加减collectionsnamedtupledequedefaultdictChainMapCounterbase64hashlib摘要算法简介MD5摘要算法使用摘要算法的应用hmac
一、建造者模式定义 将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。特点 1.在某些属性没有赋值之前，复杂对象不能作为一个完整的产品使用。比如汽车包括方向盘、车门、发动机等各部件，缺少了这些部件就不能生产使用。 2.对象的一些属性必须按照顺序赋值，比如汽车应有车架才能装车轮和其他部件。UML从上面的UML可以看出，建造者模式涉及到以下四个角色的概念： - 抽象建造
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2023-11-09 08:06:38
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总第103篇前言最近在做一个用户评分模型的项目，这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分，每个用户最后会得到一个分值，分值越高，说明用户的价值越高。这是一个总的目标，一个用户可以创造的价值由两部分决定：创造价值的能力和创造价值的意愿，前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。定了两个主线以后再次进行目标拆解，根据业务经验分别找到那些能够判断用户创造价值的能力和意愿的指
目录1. 简介2. scipy.sparse的稀疏矩阵类型2.1 bsr_matrix2.2 coo_matrix2.3 csc_matrix2.4 csr_matrix2.5 dia_matrix2.6 dok_matrix2.7 lil_matrix2.8 spmatrixSparse（基类型）3. 矩阵初始化4. scipy.sparse中的矩阵函数4.1 构造函数4.2 判别函数4.4
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2023-08-28 22:24:24
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首先是先创建django项目。有两种方式：一种使用pycharm建项目；一种是使用命令。使用pycharm建项目如下使用命令生成模型文件 python3 manage.py inspectdb项目模型和app都创建后，然后再执行如下命令就可以快速创建已存在数据表模型：python manage.py inspectdb > app/models.py 新建表模型创建操作可以参考：创
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2023-08-15 13:10:47
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MTV里的M代表模型。 Django模型是用Python代码形式表述的数据在数据库中的定义。对数据层来说它等同于 CREATE TABLE 语句，只不过执行的是Python代码而不是 SQL，而且还包含了比数据库字段定义更多的含义。Django用模型在后台执行SQL代码并把结果用Python的数据结构来描述。 Django也使用模型来呈现SQL无法处理的高级概念。from django.db im
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2023-08-13 14:42:09
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有用的设计模式创建型模式（creational patterns）：这些模式用于生成具有特定行为的对象。结构型模式（structural patterns）：这些模式有助于为特定用例构建代码。行为模式（behavioral patterns）：这些模式有助于分配责任和封装行为。创建型模式创建型模式处理对象实例化机制。这样的模式可以定义如何创建对象实例或者甚至如何构造类的方式。编译型语言（如 C 或
DOCKER 多段构建Docker 多段构建（Multi-Stage Build）是一种优化 Docker 镜像大小和构建过程的方法。它允许你在一个 Dockerfile 中定义多个构建阶段，每个阶段都可以有自己的基础镜像、依赖和构建步骤。这样，你可以在最终的镜像中只包含运行时所需的组件，而不包含构建时产生的中间文件和依赖。优势和用途Docker 多阶段构建（multi-stage builds）
在日常的数据处理中，定量分析问题往往是通过拆分指标数据来完成，指标数据一般是建立在各原始数据的运算和逻辑关系上面，新的变量数据有时候是在已有的变量中通过各种计算和条件设置产生的。因此，数据处理中离不开变量的计算。IBM SPSS Statistics中变量的计算功能、个案计数功能可以让你在软件中直接生成想要的新变量，帮助完成数据的处理，下面就有两个简单的例子来描述SPSS是如何帮助我们完成日常数据
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2023-11-24 01:05:11
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1.异常值和缺失值的处理这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布，并且干扰分析的结果，怎么处理它们是一门大学问，而我根本还没入门。（1）异常值https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位
之前从来没有接触过python，然后这次项目需要，所以只能硬着头皮上。已经连续熬了三天的夜了，还不知道要熬多长时间。今天中午到达了崩溃点。但崩溃完还得接着做。或者说，不管你崩溃不崩溃，先把任务做完，之后没人管你。调代码的时候犯了很多错，为了避免之后犯相同错误，写这个笔记。首先最崩溃的是这个错误：foldPath = '/home/wyj/projects/rain/optical_flow_ext
torch.nn中的nn全称为neural network,意思是神经网络，是torch中构建神经网络的模块。 文章目录一、神经网络基本骨架二、认识卷积操作三、认识最大池化操作四、非线性激活五、线性层及其它层介绍六、简单的神经网络搭建七、简单的认识神经网络中的数值计算八、损失函数与反向传播的应用 一、神经网络基本骨架CNN卷积神经网络基本包含五个层①输入层
主要做什么？数据的预处理
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2023-09-07 15:34:33
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神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复杂的网络模型。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：tf.keras.layers.Dense(
units, activation=None, use_bias=True, ker
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2023-06-07 12:33:07
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