python入门到精通（二）|列表的使用方法一、列表二、列表的空间结构三、列表的常用操作四、列表的内置函数五、列表的插入操作六、列表的移出、出栈等操作七、列表的排序八、切片操作九、递推表达式十、列表生成式 一、列表1．什么是列表 (list) 1）列表是由一系列按特定顺序排列元素组成的序列。 2）在Python中用[ ] 做为定界符，用逗号作为元素的分隔符。 3）列表里面也可以再嵌套列表，一个列
转载
2023-07-03 00:28:07
58阅读
公共课一NONE公共课二单词业务课一高等数学-教材
多元函数积分学
*线性代数-教材(高等代数, 北大第四版)
特征值特征向量补充
特征向量不是被特征值唯一确定的, 相反, 特征值却是被特征向量所唯一确定的. 因为, 一个特征向量只能属于一个特征值.
Q ?? 退化矩阵? Nope注意在与向量相乘时, 将矩阵视为一个线性变换.注意到特征向量从出生起就不包含零向量. (定义中明确是非零向量)注意到\
# 使用Python绘制二维特征直方图的指南
在数据分析和计算机视觉领域，二维特征直方图是一个重要的工具，可以帮助我们理解图像或数据中两个特征之间的关系。本文将详细介绍如何使用Python实现二维特征直方图的显示，并且将整个过程分为几个简明的步骤。
## 流程概述
以下是我们实现过程的主要步骤列表：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-26 04:03:44
39阅读
三维图形变换是在二维方法基础上增加了对z坐标的考虑得到的。与二维变换类似，引入齐次坐标表示，即：三维空间中某点的变换可以表示成点的齐次坐标与四阶的三维变换矩阵相乘。一、平移变换 二．比例变换 例如：对长方体进行比例变换， 三、旋转变换跟二维的相同四、对称变换有关于坐标平面、坐标轴的对称变换（1）关于坐
转载
2024-02-26 20:32:46
113阅读
特征值和特征向量A
A
是 nn 阶矩阵，如果数 λ
λ
和 n
n
维非零列向量 x⃗ x→ 使关系式
Ax⃗ =λx⃗
转载
2024-06-12 15:57:31
71阅读
KPI指标（如网页访问量，交易量，失败量，响应时间等）与多维属性（如源系统、交易类型、交易渠道等），是金融、互联网等行业常见而重要的业务监测指标。当一个 KPI 的总体值发生异常时，想要解除异常，定位出其根因所在的位置是关键一步。然而，这一步常常是充满挑战的，尤其当根因是多个维度属性值的组合时。我们先举一个简单的例子说明业务指标多维分析的问题： 上表是某网站的PV来源明细（虚构）从整体来看，该网站
转载
2024-01-16 19:15:29
208阅读
Python高维特征散点图
## 引言
在数据分析中，散点图（Scatter Plot）是一种常见的可视化方式，用于展现两个连续变量之间的关系。然而，当数据具有高维特征时，只能通过散点图观察其中两个维度的关系是不够的。在这种情况下，我们可以利用Python的一些库来绘制高维特征散点图，以更好地理解数据之间的关系。
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库绘制高
原创
2024-01-29 04:16:13
295阅读
# Python中多个128维特征向量求均值
## 引言
在机器学习和数据分析领域，我们经常会遇到需要计算向量均值的情况。特征向量是一种用于表示数据的向量，对于高维数据，如何计算多个特征向量的均值是一个重要的问题。本文将介绍如何使用Python来计算多个128维特征向量的均值，并给出相应的代码实例。
## 背景知识
在深入讨论多个特征向量求均值之前，我们先简单介绍一下特征向量和均值的概念。
原创
2023-09-15 05:37:23
310阅读
一. 背景在蚂蚁集团智能监控领域，时序异常检测是极重要一环，异常检测落地中，业务方参考业界标准输出 Metrics 指标数据，监控不同业务、应用、接口、集群的各项指标，包含 Metrics 指标（总量、失败量、耗时等）和系统服务指标（CPU、MEM、DISK、JVM、IO 等）。早期的时序异常检测是由 SRE 结合长期运维经验通过配置专家规则来完成，随着 AI 技术的普及，异常检测逐步 AI 化，
# Python画高维特征图
在机器学习和数据分析领域，我们常常需要可视化高维数据，以便更好地了解数据的分布和特征。一种常用的方法是通过画高维特征图来展示数据。本文将介绍如何使用Python通过示例代码画高维特征图。
## 什么是高维特征图？
高维特征图是指在多维空间中，将每个数据点映射到一个可视化图形中的一种技术。它可以帮助我们理解数据的分布和结构，从而更好地进行数据分析和模型选择。
#
原创
2023-07-24 01:25:13
503阅读
先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）：n’= (n-k)/s+1其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n 的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature ma
转载
2024-04-08 22:48:55
72阅读
一步步将多个特征的数据进行逻辑斯蒂回归引入矩阵：矩阵的本质：将改变数据的空间维度具体使用：1、加载
原创
2022-08-23 14:35:04
275阅读
# Python绘制有三维特征的聚类图
## 引言
聚类是一种常用的数据分析方法，它可以将一组数据划分为多个类别，每个类别内的数据具有相似的特征。然而，在某些情况下，我们不仅需要考虑数据的二维特征，还需要考虑数据的三维特征。本文将介绍如何使用Python绘制具有三维特征的聚类图，并提供相应的代码示例。
## 聚类算法简介
聚类算法是一种无监督学习方法，它通过将数据集划分为不同的类别，使得同
原创
2023-12-15 06:01:35
243阅读
1. Abstract距离度量学习（DML）用于学习嵌入(特征提取)，其中来自同一类别的示例比来自不同类别的示例更接近。 可以将其转换为具有三元约束的优化问题。 由于存在大量三元组约束，因此DML的采样策略必不可少。随着深度学习在分类领域的巨大成功，它已被应用于DML。 当使用深度神经网络（DNN）学习嵌入时，每次迭代仅可获得一小部分数据。三重约束的集合必须在小批次中采样。 由于小批量无法很好地捕
# Python多维特征相关性分析
在数据科学中，多维特征相关性分析是理解不同特征之间关系的重要步骤。简而言之，相关性分析可以帮助我们理解哪些特征在预测目标变量时更为重要。当特征间存在复杂关系时，机器学习模型的效果可能受到影响，因此，了解这些相关性是提升模型性能的关键。
## 1. 相关性分析的意义
特征相关性通常可以回答以下几个问题：
- 哪些特征是冗余的？（即，它们提供的信息是重复的）
CNN的几个特点局部感知参数共享池化池化类型卷积类型单核单通道卷积多核单通道卷积多个卷积核，每个卷积核得到一副特征图像多核多通道卷积使用多个卷积核的原因不同卷积核对应不同特征的响应程度。 如垂直边缘响应、水平边缘响应、倾斜边缘响应、中心斑块响应。感受野参考:感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，换句话说，即为每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映
转载
2024-04-12 14:38:44
70阅读
# Python 高维特征可视化
在机器学习和数据分析领域，特征工程是非常重要的一环。特征工程涉及到对原始数据进行预处理和转换，以提取有用的特征。然而，当数据具有高维度时，理解和可视化特征变得更加困难。在本文中，我们将介绍一些用于可视化高维特征的方法，并使用Python来实现这些方法。
## 1. 降维技术
降维是一种将高维数据转换为低维数据的技术。这种转换可以帮助我们更好地理解和可视化数据
原创
2023-12-31 08:04:38
253阅读
2.1.4 图像教程使用Matplotlib绘制图像的简短教程。启动命令首先，让我们开始IPython。它是对标准Python提示符的最优秀的增强，它与Matplotlib结合得特别好。直接在shell上启动lPython，或者使用Jupyter笔记本(其中IPython作为运行的内核)。启动lPython后，我们现在需要连接到GUI事件循环。这将告诉IPython在哪里(以及如何)显示图形。要连
转载
2024-01-03 08:54:40
9阅读
在目标检测和分割的任务中，我们都喜欢用多尺度 特征融合操作来提高准确率。以语义分割为例，大家在看到U-Net 以后想到的第一个自认为的创新就是加上 ASPP 结构。加上一个特征金字塔结构。然后做实验发现整个效果还是不错的。其实这个特征金字塔的结构就是一个多尺度特征融合的例子。在这里也可以证明了多尺度特征融合在深度学习中的好处。那为什么多尺度融合有效果呢。 &
转载
2024-05-22 15:14:13
29阅读
# 如何实现Android计算人脸128维特征描述符
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(初始化人脸检测器) --> B(拍摄人脸照片)
B --> C(提取人脸特征)
C --> D(计算128维特征描述符)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------|
原创
2024-03-22 07:55:59
87阅读
