20210203 直接用pycharm 自带的20201215 直接装不上的情况下 先下载安装文件 再安装line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试的函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费的cpu时间以及其他信息就会被记录下来。安装pip3 install Cpython
pip3 install Cython git+https://github            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-21 06:13:26
                            
                                85阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            线性回归学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法的评估标准及其公式知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处应用Ridge实现回归预测应用joblib实现模型的保存与加载2.1 线性回归简介1 线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例:2 什么是线性回归2.1 定义与公式线性回归            
                
         
            
            
            
            RNN神经网络和基于Pytorch的实践本文主要讲述了RNN循环神经网络的基本原理和利用pytorch进行序列生成的实践,原理的部分主要参考 
   ,实践的部分主要参考的
   是《深度学习原理和Pytorch实战》。在这里向作者表示感谢。本文主要包含以下三个部分RNN问题引入RNN基本原理说明基于pytorch实现RNN的序列生成任务1、RNN问题引入1.1 序列生成问题对于一段给定的文本,一            
                
         
            
            
            
            在这篇博文中,我将记录如何使用PyTorch实现线性注意力(Linear Attention)的过程。这是一种可以在减少计算复杂度的同时维持注意力模型效果的方法。
首先,我们理解一下背景。在很多NLP任务中,传统的自注意力机制导致的计算复杂度非常高,尤其是在处理长序列时。为了解决这个问题,我们需要一种更有效的注意力计算方式。这里,我将利用四象限图来展示传统自注意力与线性注意力之间的对比。
``            
                
         
            
            
            
            常用内置函数为了编程的高效和代码的简洁,我们常常会使用一些内置函数。这些函数可以帮助我们减少繁琐的自定义函数、循环、判断等硬编码操作,让代码看起来更简洁舒适,运行效率更高,有牛批克拉斯的感觉。 太过基础的python语法不再赘述,直接操练起来。在学习内置函数之前,先来看一个表达式—— lambda。实际上就是定义一个匿名函数首先定义一个常规的函数# 实现一个简单的线性方程
def linear_e            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-17 13:16:13
                            
                                607阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            首先声明下,这篇博客不是讲解 Pytorch 内部细节的文章,更多的是宏观上的讲解,希望读者可以站在 前人的肩膀上看清 Pytorch框架组成,同时希望读者可以走的更远  文章目录1、Pytorch 核心模块1.1 torch 模块1.2 torch.Storage1.3 torch.Tensor 张量torch.tensor & torch.TensorVariable (已抛弃)1.4            
                
         
            
            
            
            # 实现MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
## 简介
MobileNetV2是一个轻量级的神经网络模型,旨在实现高效的移动端图像分类和目标检测。它采用了Inverted Residuals和Linear Bottlenecks的结构,以减少参数数量和计算量,同时保持良好的性能。本文将介绍如何实现MobileNetV2,并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            <linear-gradient> = linear-gradient([ [ <angle> | to <side-or-corner> ] ,]? <color-stop>[, <color-stop>]+)<side-or-corner> = [left | right] || [top | bottom]<color-stop> = <color> [ <length> | <perce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-03-01 19:18:24
                            
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            函数优化:先进行单线程优化(用line profiler),再进行多进程优化line_profiler的使用关于安装中出现的错误,参见这个lineprofiler安装错误 line_profiler的作用是得到程序每一行执行所使用的时间。from line_profiler import LineProfiler
lp = LineProfiler()# 把函数传递到性能分析器
lp_wrappe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python线性回归与画图基础
线性回归是一种基本的统计分析方法,它用于建立输入特征与输出结果之间的线性关系。无论是在经济学、医学还是机器学习中,线性回归都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python进行线性回归,并通过图形化方式展示结果。
## 1. 什么是线性回归
线性回归试图通过最小化预测值与实际值之间的差异,找到一个线性方程。通常,这个方程的形式为:
$$
y = β_0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-14 03:43:22
                            
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            # 如何实现Python中sRGB转换为linear
## 1. 流程
首先,我们来看一下整个转换的流程,可以用以下表格展示:
| 步骤 | 动作               |
|------|--------------------|
| 1    | 导入必要的库       |
| 2    | 定义sRGB转线性的函数 |
| 3    | 调用函数进行转换   |
## 2.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-28 06:42:56
                            
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            # 实现Python中的linear_kernel函数
## 概述
在本文中,我将教你如何实现Python中的linear_kernel函数。linear_kernel函数是一个用于计算线性核函数的函数,它可以在支持向量机(SVM)等机器学习算法中使用。我将按照以下步骤来教你实现这个函数:
1. 理解线性核函数的概念
2. 导入必要的库和数据
3. 编写linear_kernel函数的代码
4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-12 03:58:27
                            
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            线性回归(Linear Regression with One / Multiple Variable)定义符号(Symbol Definition)m = 数据集中训练样本的数量n = 特征的数量x = 输入变量 / 特征y = 输出变量 / 目标变量(x, y) 表示一个训练样本\(x^{(i)}\)\(x_j^{(i)}\)假设函数(Hypothesis Function)以下所有 \(x_            
                
         
            
            
            
            先看一个例子: >>> ipaddr = 10.122.19.10
 
 
SyntaxError: invalid syntax
 
 
>>> ipaddr = "10.122.19.10"
 
 
>>> ipaddr.strip()
 
 
'10.122.19.10'
 
 
>>> ipaddr = '10.12            
                
         
            
            
            
            # 如何在 Python 中实现线性回归(Linear Regression)
线性回归是一种用于预测和分析的数据建模技术。在这篇文章中,我们将通过一个简单的示例教你如何在 Python 中实现线性回归。我们将使用 `scikit-learn` 库,这是一个非常流行且易于使用的机器学习库。
## 流程概述
在实际操作中,我们可以将实现线性回归的过程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |            
                
         
            
            
            
            Linear Regression总结 作者:洞庭之子(2013年11月) 关于linear regression,Andrew Ng老师的课程中介绍了两种方法:gradient descent(梯度下降法)和normal equation,《机器学习实战》中直接使用的normal equation及其改进方法,本文记录对着两种方法的学习笔记。 第一部分,Gradie            
                
         
            
            
            
            直接就进入代码环节了哈!由于我在pycharm 上写的代码有点长,展示的结果有点很多。为了给各位看的清楚,就分段进行展示程序和结果这是头文件需要的库import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-20 16:14:58
                            
                                122阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # For summarizing a set of vectors into a single vectorclass LinearSelfAttn(nn.Module):    """Self attention over a sequence:    * o_i = softmax(Wx_i) for x_i in X.    """    def __init__(self, input_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-19 12:09:35
                            
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            # AES 具体实现 Python
## 简介
AES(Advanced Encryption Standard)是一种常用的对称加密算法,被广泛应用于保护敏感数据的安全传输和存储。在本篇文章中,我将教会你如何使用Python实现AES算法。
## 整体流程
下面是实现AES算法的大致步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入所需库 | 导入`pycryp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-19 15:24:33
                            
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            前两次呢,已经和大家讨论了关于Python数据可视化的经典库matplotlib相关的东东,已经介绍了plot()、scatter()、xlim()、ylim()、xlabel()、ylabel()和grid()这几个函数哦,下面呢,咱们继续前两节的内容,继续和大家聊matplotlib库相关的函数哦!好啦,那咱们就开始聊聊吧!用matplotlib库的axhline()函数和axvline()函            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-16 07:43:10
                            
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