首先先把数据集的图片路径保存在一个txt文件夹里面import os
def generate(dir, label):
listText = open('list.txt', 'a')
for file in dir:
fileType = os.path.split(file)
if fileType[1] == '.txt':
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2023-07-03 02:42:42
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# 深入了解 MySQL 中的标准差和均值
在数据库管理系统中，数据分析是一个重要的功能模块。MySQL 作为流行的关系型数据库，提供了一系列的统计函数，使得数据分析变得轻而易举。其中，标准差（standard deviation）和均值（mean）是最常用的统计量之一。在本篇文章中，我们将深入探讨标准差和均值在 MySQL 中的用法，并通过代码示例加以说明。同时，我们还将通过图表展示这些概念的
原创
2024-08-04 05:59:22
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## Python求Sharpe Ratio的平均值和标准差
### 引言
在金融领域中，Sharpe Ratio（夏普比率）是衡量投资组合风险和收益之间的关系的一个重要指标。它被广泛用于评估投资策略的优劣，并帮助投资者做出明智的决策。本文将介绍如何使用Python计算一组投资策略的Sharpe Ratio的平均值和标准差。同时，我们还将使用Mermaid语法中的Journey图来展示我们的分
原创
2023-09-12 08:14:18
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# 在PyTorch中计算均值和标准差的详细指南
作为一名初入行的开发者，了解如何在PyTorch中计算张量的均值（mean）和标准差（std）是非常重要的基础知识。在这篇文章中，我将逐步引导你完成这个过程，并解释每一个步骤的意义。
## 整体流程概述
下面是实现“计算均值和标准差”的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
1 简介
RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2011年的一次
投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
RapidMiner提供的数据挖
>>> from sklearn import preprocessing
>>> import numpy as np>>> a=np.array([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,9.0], [20,40.0, 80.0]])
>>> scale(a, axis=0)
array([[-0.87929684
原创
2023-05-31 11:05:27
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综述对于图像的处理有两种思路，一种是对图像本身的直接处理，即空间域处理；另一种是在频率域进行处理。在空间域的处理相对简单，因此首先介绍的是空域处理法。空域中有两种重要处理方法：灰度变换（或亮度变换,主要以对比度和阈值处理为目的）和空间滤波（或邻域处理、空间卷积,涉及改善性能的操作）。----------------------------------------------------------
原博文2018-04-20 16:07 −a=np.array([[[1,1],[2,2],[3,3]],[[4,4],[5,5],[6,6]],[[7,7],[8,8],[9,9]],[[10,10],[11,11],[12,12]]]) print a print a.shape b=a.mean(0).shape c=a.mean(1...相关推荐2019-12-03 19:46 −#创建n
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2024-04-28 16:35:27
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# PyTorch图像Mean和Std自己的数据集
## 引言
在使用深度学习模型处理图像数据时，预处理是不可或缺的一步。其中一项重要的预处理任务是将图像数据标准化为均值和标准差。这个过程可以帮助模型更好地学习图像特征，并提高模型的准确性。
本文将介绍如何使用PyTorch计算图像数据集的均值和标准差，并提供相关代码示例。
## PyTorch中的数据集
首先，我们需要了解PyTorch
原创
2023-08-23 04:22:03
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均值均值（mean value）是针对既有的数值全部加起来,做平均值（除以总个数）,就叫做均值.其条件是一直样本所有的数据和总数，表示样本总体的平均取值.
X−=∑i=1,nXi期望数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,反映随机变量平均取值的大小。其条件是样本不可能所有值都得到，但是可以知道样本的取值以及取该值在样本总体下的概率，得出的是样本的
经常计算不同数据集的均值与方差，于是写了一个用Python + numpy + pytorch计算的例子，源码如下
原创
2022-01-10 15:58:09
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经常计算不同数据集的均值与方差，于是写了一个用Python + numpy + pytorch计算的例子，源码如下，托管：
原创
2021-10-15 11:13:37
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一：背景引入 机器学习领域需要对数据进行操作，其中有两个常见的操作：聚类和分类。聚类属于物以类聚，寻求数据内部的联系，原始的数据是没有任何标记的，仅仅是一堆数据，名曰无监督学习，就是无标签，比如k-means 算法；而分类属于近朱者赤，数据是有标记的，名曰有监督学习，比如KNN算法。正常的步骤是先聚类再分类。二：k-means 原理
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2023-09-15 22:13:31
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1 K-Means算法介绍1.1 K-Means算法推理1.2 K-Means算法流程1.3 K-Means算法特点与K值的确定1.3.1 K-Means算法特点2 K-Means算法Python程序实现3 Scikit-learn实现K-Means++聚类4 总结 # 只需 shift+回车 运行本单元格，就可以让jupyter notebook宽屏显示
from IPython.core.d
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2024-05-14 19:12:15
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Mean-shift概述Mean-shift又称均值迁移算法，它是指在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，为半径，画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值，而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程，直到满足一点的条件结束。Mean-shift向量计算公式为： 其中： 用核函数来衡量每个样本的贡献，计算公式为： 图解过程：
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2023-11-30 18:56:52
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K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法原理： 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将
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2023-11-24 13:15:58
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mean()函数功能：求取均值 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵举例：>>> import numpy as np>>> num1 = n
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2023-05-31 00:00:05
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当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终目标，而且希望使我们的程序高效。在这个教程中，我们将学习一些Ipython的命令，这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用Anaconda。1.分析一行代码要检查一行python代码的执行时间，请使用%timeit。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：#### magics命令%timeit的简单用
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2023-07-06 17:07:21
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# 深度学习中 Mean 和 Std 对结果的影响
在深度学习中，数据的预处理对模型的性能至关重要。其中，Mean（均值）和 Std（标准差）作为数据归一化的关键参数，直接影响模型的收敛速度和最终的效果。这篇文章将教你如何通过实践来理解 Mean 和 Std 在训练深度学习模型中的重要性。
## 流程概述
下面是我们将要进行的工作流程的概述，详细步骤会在后续部分进行具体化说明。
| 步骤
矩阵的加减乘(数乘)除(数除)可以使用符号+ - * / a+b a-b a*b a/b 也可以写add sub mul div torch.add(a,b) torch.sub(a,b) torch.mul(a,b) torch.div(a,b)//表示整除 这样的运算是允许的，它会进行维度扩展矩阵的乘与除torch.matmul或者使用@ mm不推荐，因为它只能处理2*2的对于高维矩阵，@与m
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2024-01-12 09:42:15
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