loc/iloc函数 loc函数：通过行索引“index”中的具体值来取行数据 iloc函数：通过行号来取行数据import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))
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2024-10-31 14:06:59
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backwards()函数对梯度的操作对于一个新的tensor来说，梯度是空的；但当对这个tensor进行运算操作后，他就会拥有一个梯度：x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)y = x + 2print(y)print(y.grad_fn)输出结果：tensor([[1., 1.],[1., 1.]], r
# 实现pytorch最后一层t-SNE
## 概述
在深度学习中，我们经常需要将高维数据映射到低维空间进行可视化或聚类分析。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的步骤实现对最后一层特征的t-SNE降维。
## 流程概览
下面是实现pytorch最后一层t-SNE的步骤
原创
2024-06-29 06:13:32
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已经两周没有发文了，每天依然有几个粉丝的增量，真的非常感谢大家没有取关。之前一段时间由于一直加班，发文就很少，好不容易工作上忙的差不多了，又出了一些事情，搞得我更加的焦头烂额。之后可能会写成文章跟大家交流一下，之所以说“可能”，是因为写完之后我得多读读，虽然是每个人都会经历的事情，但不想写着写着变成了焦虑文，那我就不发了，尽力不做贩卖焦虑的事。转载文章我发的也少，经历过早期的方向不确定以后，现在转
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2024-10-25 06:43:29
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# PyTorch获取网络的最后一层
在深度学习中，神经网络的最后一层通常是输出层，用于产生模型的预测结果。有时候，我们需要获取网络的最后一层来进行特定的操作，比如特征提取、迁移学习等。在PyTorch中，获取网络的最后一层并不难，下面将介绍如何实现这一操作。
## 获取网络的最后一层
在PyTorch中，我们可以通过`children`属性来获取网络的所有子层，然后从中选择最后一层。下面是
原创
2024-04-22 05:54:10
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# Java 递归算法取最后一层
在编程中，递归算法是一种非常强大的工具，它允许我们通过调用自身来解决问题。递归算法在处理树形结构或需要重复执行相同操作的问题时特别有用。本文将介绍如何使用Java递归算法来获取树的最后一层。
## 递归算法简介
递归算法是一种通过在函数内部调用自身来解决问题的方法。递归算法通常有两个部分：基本情况（base case）和递归情况（recursive case
原创
2024-07-22 06:07:28
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pytorch 中间结果
算法和数据的相互成全数据中，结构化数据的应用和管理相对简单，然而随着非结构化数据的大量涌现，其处理方式和传统的结构化数据有所不同。
其一：处理工具智能化，智能化一方面体现再AI模型的应用，另外一方面也可以说数据具有了独特的情况，可随着模型的不同，数据就有所不同
其二，随着模型的固化，其实也是一种智力方式的固化，不同的模型对数
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2024-07-16 12:31:15
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PyTorch快速入门
PyTorch快速入门1. 安装linux系统安装Anaconda环境从官网下载Linux版本的anaconda，https://www.anaconda.com/download/在终端执行 bash Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装过程中会显示配置路径Prefix=/home/moluo
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2024-10-01 10:33:16
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# 使用 PyTorch 查看网络最后一层输出通道数
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架，由于其灵活性和易用性，特别适合研究和开发。但是，在定义和使用神经网络时，开发者常常需要了解网络各层的输出格式，尤其是最后一层的输出通道数。本篇文章将介绍如何查看 PyTorch 网络模型最后一层的输出通道数，并通过示例代码进行说明。
## PyTorch 网络结构
在 PyT
前言如何在anconda创建Faster-RCNN虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）Faster-RCNN pytorch目标检测1：环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记，确认你已经编译完成部分参考： Faster-RCNN.pytorch的搭建、使用过程详解（适配PyTorch 1.0以上版本\使用Faster RCNN训练自己的数据集_
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2024-01-02 20:14:53
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如何实现Python循环的最后一层
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教导新手如何实现Python循环的最后一层。循环的最后一层是指在循环执行完最后一次之后，执行的特定代码块。在本文中，我将向你展示实现这一功能的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 步骤概述
以下是实现Python循环的最后一层的步骤概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 初始化计数器和循环
原创
2024-02-05 10:42:11
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本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。 递归的定义： 程序调用自身的编程技巧称为递归。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句
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2024-10-13 17:27:39
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1. 开始一个简单的分类器2. 在 MNIST 上实现一个 cnn3. 常用网络层介绍4. tensorboard 可视化5. 以 vgg 为例实现深层网络的一些小技巧6. GPU 加速和保存加载模型7. RNN 和 LSTM 实现分类和回归番外: 一个并行生成数据的例子告诉你，pytorch 未来的路该怎么做这八个步骤，对应了我的八篇学习笔记的文章，本文是从一个串讲的思路来介绍学习路
深度学习中的回归问题，尤其是最后一层的设计，是非常重要的。在这篇博文中，我们将详细介绍如何配置环境、编译模型、调整参数、定制开发、解决常见错误以及进行生态集成。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，相信你都能从中获得有用的信息。
首先，请确保你的环境已经符合要求。你需要安装 Python 及其相关库，例如 TensorFlow、Keras 或 PyTorch。下面是一张思维导图，帮助你快速了解环
# Python去掉目录最后一层
## 简介
在Python编程中，经常会遇到需要处理文件路径的情况。有时候我们需要获取文件路径中的上一级目录，即去掉最后一层目录。本文将介绍如何使用Python来实现这一操作。
## 方法一：使用os.path模块
Python的标准库中包含了os.path模块，它提供了一些用于处理文件路径的函数。其中，os.path.dirname()函数可以用于获取路
原创
2023-10-03 13:39:44
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python练习生｜函数三部曲——再次深造（函数的返回值、递归函数）一.函数中的返回值（return）1. 什么是函数的返回值2.return的简单用法(1).直接打印(2).通过赋值变量打印(3).return后面打印的变量(4).为所欲为的return(5).return与break的区别二.文档字符串（字符串补充）1.help()函数2.文档字符串（长字符串）三.函数的作用域(scope)
Scaling Local Self-Attention For Parameter Efficient Visual Backbones
由于感受野与参数无关的缩放和内容相关的相互作用，与卷积与参数有关的缩放和内容无关的相互作用相反，自我注意有望改善计算机视觉系统。与基线卷积模型(如ResNet-50)相比，自我关注模型最近在精度参数权衡方面有了令人鼓舞的改进。在这项工作中，我们的目标是开发自我
实现了添加元素、前中后序层序遍历、查找、删除等方法import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;
public class BST<E extends Comparable<E>> {
private class Node{
public E
# 从最后一层往第一层进行递归处理的实现
在编程中，递归是一种解决问题的有效方式，尤其是在处理树状结构时（如文件系统、数据解析等）。在Java中实现“从最后一层往第一层进行递归处理”的流程可以分为几个步骤。以下是整个过程的简要概述，包括代码示例以及注释。
## 流程概述
为了从最后一层往第一层进行递归处理，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 08:34:55
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Deep Learning 在形式表现上非常类似多层感知机，甚至可以说是多层感知机的一个发展，但是DL又在神经网络的结构上体现了划时代的思维方式。下面就来看一个具体的例子，DL非常著名的网络模型：卷积神经网络（CNN）。 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知机，并且无论这个二维
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2024-06-04 06:54:42
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