day2int操作方法# bit_length():返回表示该数字时二进制占用最少位数
>>> age = 12
>>> age.bit_length()
# __abs__():返回绝对值
>>> age = -14
>>> age.__abs__()
>>> abs(-16)
# __add__():相加
本文基于Python语言,描述OpenGL的变换
1. 概述本文基于Python语言,描述OpenGL的变换笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节,更详细的文档可以参考:变换 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 导入GLM平移、旋转、缩放等变换主要是使用变换矩阵来实现OpenGL Mathematics
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2023-07-05 13:14:36
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# Python GLM库: 线性回归模型的利器
是一种统计模型,用于建立因变量和自变量之间的关系。在GLM中,因变量的
原创
2023-10-20 10:56:13
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# 使用Python实现加权广义线性模型(GLM)
加权广义线性模型(GLM)是一种用于回归分析的统计模型。它将线性模型与广义线性模型结合,允许对不同观察值施加不同的权重。在本教程中,我将引导你逐步实现加权GLM,使用Python及其相关库。
## 流程概述
下面是实现加权GLM的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
# Generalized Linear Models (GLMs) in Python
## Introduction
Generalized Linear Models (GLMs) are a widely used class of statistical models that extends the linear regression framework to handle var
原创
2024-02-01 05:51:43
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# 如何在Python中实现GLM(广义线性模型)
广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)是一种广泛使用的统计模型。通过使用Python,你可以轻松地实现GLM。在本篇文章中,我们将逐步引导你实现GLM,并在每一步提供详细的代码示例和注释。
## 实现步骤概述
以下是实现GLM的简要流程:
| 步骤 | 描述
# Python 安装glm
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## 1. 简介
在开始之前,我们先了解一下什么是glm。glm是一个强大的Python库,它提供了许多用于线性模型的功能。它可以用于数据分析、机器学习和统计建模等领域。
在本篇文章中,我们将指导你如何安装glm。
## 2. 安装步骤
下面是安装glm的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装
原创
2023-09-01 03:46:13
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计算机图形学初尝这学期学计算机图形学,书对我是懵的我对书也是,查找了很多相关资料与博客,在这里跟大家说道说道这个好玩又有趣又加速头发掉落的东西。1.opengl的安装与配置首先请安装python,版本自订,我是3.8,环境是win10。具体意义上来说,opengl并不是个编译器,而是一个.whl文件。1.1错误安装方式打开pycharm,点击file中的settings点开其中的python in
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2024-01-14 09:34:50
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PyOpenGL安装教程基本介绍安装教程PyOpenGL一般通过运行pip命令安装:pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerate一般通过上述命令就可以,当然出现下面问题也可以下载 .whl 文件进行下载:通过pip安装失败(一般不会出现)对于windows用户出现版本不匹配或者安装后出现问题因此对于windows用户可以通过下载.whl文件进行安装:PyOpen
如果一味的去提高训练数据的预测能力,所选模型的复杂度往往会很高,这种现象称为过拟合,所表现的就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大。指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是训练集上效果好,在测试集上效果差。模型泛化能力弱。过度拟合产生的原因过拟合的第一个原因,就是建模样本抽取错误,包括(但
## 如何在Python中实现泊松回归(GLM)
泊松回归是一种广泛应用于处理计数数据的回归分析模型。在Python中,我们可以使用`statsmodels`库来实现泊松回归(GLM,广义线性模型)。本文将引导你通过分步教程来实现泊松回归的过程。
### 实现流程概述
以下是实现泊松回归的主要步骤:
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-08-04 05:32:54
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ChatGPT已经火了一段时间了,国内也出现了一些平替,其中比较容易使用的是ChatGLM-6B:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ,主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型,接下
下面是我对GLM模型的理解:数据编码的方式在一般统计中,常用的coding方式有dummy,effect和cell.mean,这个在R和python中都可以实现。dummy coding 举例假设有4个组别A, B, C, D,它的自由度是4-1=3,因此它可以用3个不同位置的1来编码代表4个组(有一个组作为reference组,其编码全为0). 假设如下的表格数据: 把g4组作为参考组,使用du
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2023-11-03 18:52:12
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Python中模块’glm’的vec3属性不存在在Python中,在使用第三方模块’glm’的时候,有时会遇到错误提示“module ‘glm‘ has no attribute ‘vec3‘”。这个错误提示通常说明在尝试访问属性vec3时,Python无法在该模块中找到此属性。要正确使用这个模块,我们需要了解更多有关它的信息。首先,让我们看一下glm模块是什么。glm模块是一个针对OpenGL图
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2023-10-07 13:41:00
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文章目录前言一、SGM是什么?1.代价计算2.代价聚合3.视察计算4.视察优化二、基于python实现SGM算法?总结 前言 开始正是入门立体匹配算法啦,会不断更新立体匹配的算法和代码。 水平有限,旨在先了解和读懂别人的代码的实现方式,和大家交流互相学习,自己用代码实现的话,…emmm…水平有限,可能还有点困难,大家一起努力呀。 一、SGM是什么? SGM算法是Heiko Hirsch
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2023-12-17 20:48:06
48阅读
文章目录5 Logistic Regression5.1 Function Set5.2 Goodness of a Function5.3 Find the beat function5.4 局限性6 逻辑回归和线性回归对比7 逻辑回归和高斯函数8 多分类问题案例 5 Logistic Regression我们前面学习了,如何借助Gaussian对数据的分类。 Logistic Regress
网络类型 --- 指根据数据链路层所运行的协议及规则进行划分的。 P2P --- 点到点网络 MA --- 多点接入型网络 &nbs
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2024-09-13 19:54:00
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# Python GLM本地小模型
## 介绍
在数据分析与机器学习领域,广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)是一种常见的统计模型,用于拟合各种类型的数据。GLM在不同的数据集上表现出色,其简单性和可解释性使其成为研究和应用领域中的热门选择。在本文中,我们将讨论如何在Python中使用GLM建立本地小模型,并进行预测。
## GLM基本原理
GLM是线性回归
原创
2024-06-16 05:27:57
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在现代自然语言处理(NLP)领域,llama GLM(General Language Model)效仿了大型预训练语言模型的成功,致力于提供更高效的文本生成与理解能力。随着技术的进步,如何解决与llama GLM相关的问题也日益成为关注的焦点。本文将详细探讨解决这些问题的过程,包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘等方面。
## 背景定位
在应用llama GLM时,我们面临多
GLM 广义线性模型George Box said: “All models are wrong, some are useful”1. 始于 Linear Model作为 GLM 的基础,本节 review 经典的 Linear Regression,并阐述一些基础 term。 我们线性回归的基本如下述公式,本质上是想通过观察 x,然后以一个简单的线性函数 h(x) 来预测 y: y=h(x)
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2023-10-20 16:33:18
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