import json
import os
# 参数保存
class ParamSave(object):
def __init__(self, **kwargs):
# 默认参数
self.default_param = {"user_name": "张三", "age": 20}
# 保存文件路径
self.file_
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2023-06-11 14:31:19
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# Python保存参数的实现流程
## 1. 简介
在Python开发中，我们经常需要使用参数来传递数据。保存参数的目的是为了在程序的不同部分之间传递数据，或者在程序重新启动时恢复之前的状态。本文将介绍如何在Python中保存参数的实现方法。
## 2. 实现步骤
下表展示了保存参数的实现步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义需要保存的参数 |
原创
2023-11-16 08:51:19
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PCA 实现： from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np# matplotlib inl
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2019-08-26 21:05:00
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编程小白最近跑程序，自己读数据集，大大小小的坑踩了无数。。 汇总一下吧~~1. 使用save命令保存图片img.save(img_path, optimize=True)
注：是针对Image格式的图片，数组形式的图片不能这么保存
可以使用 img = Image.fromarray(img) 将数组类型转换成Image格式
0-1之间的浮点数是不能保存成Image格式的2.
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2023-06-30 10:59:48
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本篇文章主要介绍了python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
使用Tensorflow进行深度学习训练的时候，需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存，以便在此基础上继续训练或者使用。介绍这方面的博客有很多，我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍：http://cv-tricks
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2024-01-24 20:56:19
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# DQN参数保存方案
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）通过训练智能体来解决各种复杂任务。其中，深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是强化学习中非常重要的算法之一。在实际应用中，我们需要经常保存和加载模型参数，以便进行训练的中断、模型的迁移与复用等。本文将介绍如何保存DQN的参数，并提供具体的代码示例。
## 项目背景
在强化学
原创
2024-08-09 11:54:40
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# Python保存编辑储存参数实现流程
## 介绍
在Python中保存编辑储存参数是一个常见的任务。本文将指导一位刚入行的小白如何实现这一功能。我们将使用Python的文件操作和json模块来实现参数的保存和读取。
## 实现步骤
下面是实现Python保存编辑储存参数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个参数类 |
| 2 | 初始化参数类
原创
2023-10-03 11:44:15
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一些应用 PCA 的建议 第八周 编程作业
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2020-01-23 12:37:00
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我目前认为的，并不代表正确 pca主要用于降维 图片来源：https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214 例如二维到一维，求协方差矩阵的单位特征向量，得a1和a2，其中一个就为x轴得方向向量，一个为y的 让x和y一个乘a1，一个乘a2 ...
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2021-09-21 18:00:00
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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
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2023-04-12 11:42:18
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理论部分可以看斯坦福大学的那份讲义
原创
2022-01-18 10:31:08
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参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
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2019-04-15 20:31:00
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PCA（Principal Component Analysis),称主成分分析，从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭...
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2013-11-12 20:22:00
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模式识别作业–人脸识别（python+PCA+pytorch）1、实验原理该实验通过PCA降维+BP神经网络的算法实现对人脸数据集中人脸数据的识别2、实验步骤1、图片预处理首先将测试集和训练集图片转化为灰度图，为了减少背景对实验结果的影响，使用OpenCV中继承好的CascadeClassifier级联分类器从原始的灰度图中识别并将人脸切取出来并保存。由于人脸的不规则性所以切取出来的人脸数据图片的
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2023-11-28 11:09:47
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# 如何在 PyTorch 中保存和加载嵌入（Embedding）参数
对于人工智能和深度学习的初学者，使用 PyTorch 进行嵌入参数的保存和加载可能是一项挑战。但只要你清楚整个流程，就会发现这并不复杂。本文将逐步引导你完成这个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下整体流程。以下是实现 PyTorch 保存参数嵌入的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
PCA算法是机器学习与深度学习中很常见的一种算法， 近期看花书的时候看到了这个算法，所以在写完理论之后也想通过一些实例来帮助理解PCA。 python实现PCAPAC步骤原数据D去中心化D’ = D - D^求协方差矩阵C = np.cov(D’)求C的特征值和特征向量特征值从大到小排列取前k个取这k个特征值对应的特征向量构成P降维后的数据Y = D’P二维数据可视化随机产生m条2维数据
pca得
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2023-12-19 21:50:25
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一、降维的基本概念 对于实际分析过程中的高维数据，在进行具体的数据分析和特征建模之前，需要进行数据降维处理。降维是指通过某种方法从原始数据的N个特征中选取K个（K<N）进行数据表示，在减少数据信息丢失的前提下实现原始数据的压缩表示，其主要目的包括以下几点：&n
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2023-11-25 20:39:54
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基本思路：(1)对所有的样本进行demean处理。(2)梯度上升法求系数。注意：和线性回归不同点。 每次求一个单位向量；初始化w不能为0向量；不能使用sklearn进行标准化了。(3)批量和随机梯度同样适用梯度上升法。(4) 第一主成分和后续主成分。先将数据进行改变，将数据在第一主分上的分量去掉。在新的数据上求第二主成分。这是循环往复过程。一、P
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2023-08-31 20:43:16
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Handwritten digits from sklearn.datasets import load_digits digits= load_digits() digits.keys() dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'images', ...
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2021-08-18 17:34:00
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://blog..net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章，文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下。 - pca讲解：://../jerrylead/archive/2011/04/1
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2018-01-13 20:15:00
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