近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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调音师是一部很有看点的电影，在朋友的安利下看了两遍！不错！就是两遍！我觉得我爬完这个数据还可以再来一遍！10分钟的剧情给我反转反转再反转！是一部人性的剧，最后结局导演给大家留下了一个很悬的疑点：“剧中究竟死了多少人？” ！！！确实，这也成为了大家讨论的点。因为有太多的可能性，一个个镜头的暗喻，一颗看似有无的树居然也有那么大的隐含！？我要重新仔细看一遍了！ 现在说说我爬到数据的
FCM算法全名为Fuzzy C-Means，是一种聚类算法。Fuzzy c-means (FCM) is a method of clustering which allows one piece of data to belong to two or more clusters. This method (developed by Dunn in 1973 and improved by Bez
国内的pythoner强烈建议使用豆瓣的pypi源 sudo pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ scrapy
sudo pip install scrapy -i http://pypi.douban.com/simple ;--trusted-host pypi.douban.com 注意后面要有/simple目录
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2023-05-18 11:03:15
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# Python 中的 FM 调制入门
在无线通讯中，调制是一种将信息信号嵌入到载波信号中的过程。频率调制（FM）是最常见的调制方式之一。本文将引导你如何使用 Python 实现 FM 调制，包括必要的步骤和代码示例。
## 整体流程概览
我们将通过以下步骤来实现 FM 调制：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
FM算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
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2024-05-27 17:41:01
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1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
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2024-01-04 19:39:18
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一、Python的创始人谁？ Python之父：吉多·范罗苏姆GuidovanRossum吉多·范罗苏姆是一名荷兰计算机程序员，他作为Python程序设计语言的作者而为人们熟知。在Python社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者（BDFL）”，意思是他仍然关注Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。2002年，在比利时布鲁塞尔举办的自由及开源软件开发者欧洲会议上，吉多·
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2023-07-01 12:35:03
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一、分析背景&目的&竞品选择原因随着移动端的迅猛发展，电台类APP用户大量增长。用户对电台类APP的应用依赖性逐渐增强，电台类APP也在不断发展更新。用户的收听习惯是一直存在的，只是收听的媒介产品在不断变化，从最初的大型收音机、手持式收音机，再到MP3、智能手机。内容形式也从官方广播到人人都可以当主播。由艾瑞数据查得，2018年11月中国移动电台活跃人数已达2.05亿
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2023-11-08 23:18:13
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随着时代的不断进步，我们的产品正在变得越来越先进，记得六七年前那时候，大部分手机都带有调频收音机的功能，用户打开收音机之后，手机会提示用户插上耳机，这是让耳机用作天线接收信号，如今的手机几乎不约而同地都砍掉了收音机这个功能。多人已经忘记FM这个应用是做什么的。首先在回答问题之前有必要了解下什么是FM。 网络收音机分为两种。一种是运行在电脑或移动智能设备上的一种软件，可以收听到网络上的各
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2023-12-19 21:40:57
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主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法 一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐
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2023-07-21 23:50:20
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正弦载波有三个参量：幅度、频率、相位。所以调制信号的信息我们可以载荷于这三个参量的变化之中。在调制时，若载波的频率随调制信号变化，则称之为频率调制(FM)。并把FM和PM(相位调制)统称为角度调制。对于角度调制而言，不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是非线性变换，会产生新的频率成分，所以又称之为非线性调制。 &nbs
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2023-12-21 13:18:01
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小爬怡情，中爬伤身，强爬灰灰。爬虫有风险，使用请谨慎，可能是这两天爬豆瓣电影爬多了，今天早上登录的时候提示号被封了（我用自己帐号爬的，是找死呢还是在找死呢 ...），好在后面发完短信后又解封了，^_^。之前的文章中，已把电影短评数据装进了Mongo中，今天把数据取出来简单分析一下，当下最火的做法是进行词频统计并生成词云，今天说的就是这个。读取 Mongo 中的短评数据，进行中文分词不知道什么原因，
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2024-04-19 18:23:33
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python里面有很多操作都类似于c语言，这里在爬取时主要需要注意用到的是for循环语句和各种库。 个人认为python中主要还是对库的运用比较占大比例。 （这里的软件版本是PyCharm 2020.3.2 x64） 所以，在爬取前先把这里所需要用到的库展示出来：from bs4 import BeautifulSoup #网页解析，获取数据
import sys
import
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2024-06-09 07:35:38
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写在前面本试验通过python爬虫来获取豆瓣评分靠前的图书并下载图书封面。本试验项目代码部分均参考Sunnnnnnnnyin的python:网络爬虫入门经验总结大大大大全一文。配置环境为python v3.6.1。 写在前面思路整理step1downLoadBook对当前页面操作实验代码step2翻页 思路整理完成一项工作，首先是要分步骤。这句话听得多，但是在实际应用却往往忽视，像无头苍蝇到处乱撞
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2023-10-29 19:56:17
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这篇文章主要是用来记录自己用python编写爬虫以及数据分析代码，简单比较《你的名字。》和《超时空同居》两部电影的豆瓣评论。两部电影都是包含穿越元素的爱情片，初次在影院观看都带给笔者蛮多惊喜，不过显然前者在画面、音乐、故事等方面还是要胜过国产片，也成了笔者深夜写代码时又一部背景片。做这个小项目，也是想练习一下python与数据分析相关的几个库，增加一些实战经验。不足之处，日后继续改进。一、主要用到
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2023-09-16 06:31:55
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因为最近在工作比较忙，在学习MYsql和Excel数据分析，所以到今天才更新，闲言少叙，进入今天的学习。在前面的两个爬虫项目我们分别抓取了京东的口红图片和糗百的段子，这种爬虫比较低级，算是练练手，今天的抓取豆瓣个人主页则相对困难一些，然后今天的爬虫我们采用了requests库让大家学习。下面我来总结一下抓取过程中的知识点和难点。1、确定真实的登陆地址。因为在豆瓣的登陆界面并不是真实的登陆地址，所以
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2023-06-30 12:00:23
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