Pytorch代码—张量Pytorch张量张量的属性:data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function,是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度isleaf:指示是否是叶子结点(张量)dtype:张量的数据类型,如 torch.FloatTensor,torch.cuda.FloatTensorshape:张量的形状,如(
一、前言: 白色系统:指一个系统的的内部特征是完全可以认知的,即系统的信息完全公开。 黑色系统:指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的,只能通过它与外界的来加以观测研究。 灰色系统:一部分的信息是已知的,另一部分是未知的,系统内各因素间有不确定的关系 GM11就是灰色系统,对单调性曲线有较好
转载 2019-12-25 16:47:00
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单项选择号:13334若有如下语句int x=3;do {printf (,,%d\n/,, x-=2) ;}while(! (--x));则上面程序段oA、输出的是1B、输出的是1和-2C、输出的是3和0D、是死循环答案:B解答:循环变量x初值为3. Do-while是先执行循环体,后判断条件。若条 件为假,循环结束。条件为真,执行循环体。第一次循环:循环体printf ("%d\n", x-二
目录一、灰色预测概念二、GM(1,1)模型模型的使用条件1、建立模型的数据不应该少于4组2、已知数据的检验处理三、回归分析四、灰色预测模型的建立五、模型的检验残差检验级比偏差值检验六、2023考研人数预测七、matlab代码一、灰色预测概念1、灰色预测法是一种对含有不确定因素且具有少量数据的系统进行预测的方法。2、灰色系统。白色系统是指,在一个系统中,所有内部特征是全部已知的。而黑色系统与之相反,
转载 2023-12-09 23:32:05
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# 如何使用Python实现Grey Prediction GM(1,1)模型的超参数优化 在数据分析和预测建模中,Grey Prediction (GM)模型是一种非常有效的工具。特别是GM(1,1)模型在时间序列预测中表现优异。然而,为了获得更好的预测结果,通常需要对模型的超参数进行优化。本文将指导您如何使用Python实现GM(1,1)模型的超参数优化,适合刚入行的小白。 ## 流程概述
原创 2024-09-10 03:54:49
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随便写点,保持更新。夏令营给学生讲python,结合code.org课程。code.org中课程3和4内容比较类似,但是课程3不涉及变量内容,课程4则涉及了变量,函数等相对更加复杂的内容。考虑到学生基础薄弱,直接讲解python上手难度比较大,所以让学生先闯关,了解顺序执行、循环、判断、函数以及在循环中使用函数、有参数的函数等内容,然后再对照已经编写的代码块,编写程序。如下图所示:image.pn
# Python与游戏开发 ## 引言 随着计算机技术的不断发展,游戏的市场需求也越来越大。而Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,越来越受到游戏开发者的青睐。本文将介绍Python在游戏开发中的应用,包括游戏引擎、图形库以及一些常用的游戏开发模块。 ## 游戏引擎 游戏引擎是游戏开发的核心部分,它提供了开发者所需的各种功能和工具,使得开发者可以专注于游戏的逻辑设计而不用关心底
原创 2024-01-06 06:35:58
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一、前言        小白将使用的灰色预测模型的Matlab代码贴在下面,代码使用了灰色模型进行两次回归预测,缺点是精度不高,预测后的残差有点大。        灰色预测模型主要内容:GM(1,1)模型(1阶1个影响因素);离散灰色模型(解决GM(1,1)中的理论缺陷);GM(
在对机器学习方法进行分类时,根据样本有无训练标签我们会认为有监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning),以至半监督学习(Semi-supervised Learning)甚至自监督学习(Self-supervised Learning);同样的,根据模型的目标,我们定义了生成模型(Generative Model)与判
当题目数据少且无明显规律的时候,且要求进行短期预测的时候,或许可以考虑另一种预测方法——灰色预测模型GM(1,1),虽然是个比较基础的预测模型,但在美赛O奖论文中登场次数也是比较多的。一预测问题的一般步骤二 灰色预测模型GM(1,1)的步骤三 计算步骤灰色预测模型GIM(1,1): 数据少且无明显规律时,利用微分方程挖掘数据本质规律。1.原始时间序列:假设有一组原始时间序列,记为X(0)n为时间序
# 如何实现 PythonGM11 的最新版本 ## 引言 在 Python 的生态系统中,各种库和工具为开发者提供了丰富的功能。但作为一名新手,了解如何安装和管理这些库可能会感到困惑。本文将通过一个具体的例子,帮助你了解如何安装 PythonGM11 的最新版本,并展示具体的操作步骤和代码示例。 ## 流程概述 下面是安装 PythonGM11 的基本流程: | 步骤
原创 7月前
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torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。为了使用 torch.optim,你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。 构建为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable。然后
转载 2023-09-03 21:26:24
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gm : GraphicsMagick for node.jsaheckmann/gmimgAreaSelect 图片剪裁apt-get install imagemagick执行convert -version,报错Illegal instructionapt-get install Graphi...
转载 2015-03-27 16:14:00
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Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?本文将介绍一些常用的 Python 可视化包,包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图,为下一次讲 3D 图和商业报表(dashboard)留了
# GM模型的Python实现指南 ## 1. 引言 GM(Gerbil Model)模型是一种常用于预测和估计的统计模型。尽管它在许多领域都有广泛应用,但对于刚入行的开发者来说,理解和实现可能会遇到一些挑战。本指南将逐步教会你如何在Python中实现GM模型,并且我们会使用表格、状态图和甘特图来帮助你更好地理解。 ## 2. 流程概述 首先,我们将整个实现过程分解成几个主要步骤: |
原创 2024-10-14 04:55:01
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# 使用Python进行GMSSL GM2加密 在网络通信中,数据的加密是非常重要的一环,可以保护数据的隐私和安全。GMSSL是一款开源的加密算法库,支持GM2国密标准,可以在Python中使用。本文将介绍如何在Python中使用GMSSL进行GM2加密。 ## GMSSL概述 GMSSL是一款基于OpenSSL的加密算法库,支持国密算法。GM2是中国国家密码管理局发布的一套密码算法标准,包
原创 2024-05-02 03:41:46
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安装 ImageMagick 或 GraphicsMagick 文档 http://aheckmann.github.io/gm/docs.html 安装gm yarn add gm eg: var gm = require('gm').subClass({imageMagick: true}) g
转载 2020-12-17 14:08:00
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传奇怎么设置GM帐号GM命令​我们先创建账号进入游戏​进入到服务器里面打开我的电脑​计算机D:\Mirserver\Mir200\Envir打开AdminList.txt文件​退出保存文本,小退一下游戏再次进入就是GM号了​方法二:在任务栏找到M2Server​点击查看-----列表信息一​保存后我们进入游戏看看有没有设置到​进入游戏显示进入管理员模式就没有问题了​怎么刷东西?​其实就是用到我们的
1.查看是否已经安装PythonCentos7默认安装了python2.7.5 因为一些命令要用它比如yum 它使用的是python2.7.5。使用python -V命令查看一下是否安装Python: 然后查看一下Python可执行文件的位置:进入到bin目录:可以看到可执行文件python指向python2,python2又指向python2.7也就是说Python命令执行的系统预装的
转载 2024-03-22 10:41:24
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复制链接 本文参考CSDN大神的博文,并在讲述中引入自己的理解,纯粹理清思路,并将代码改为了Python版本。(在更改的过程中,一方面理清自己对GMM的理解,一方面学习了numpy的应用,不过也许是Python粉指数超标才觉得有必要改(⊙o⊙))一、GMM模型事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还
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