训练keras时遇到了一个问题，就是内存不足，将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张图（我的图片是8192×8192的大图==64M）。于是解决方法是将大图切成小图，把小图扔去训练，跑出来的图再拼成一个大图实验发现我的keras（win10 - 16G内存）只放得下最多4副小图（2048×2048×4==16M），再多就会报错exit ：Allocation
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2024-07-24 06:33:42
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简介组合结构图用来显示组合结构或部分系统的内部构造，包括类、接口、包、组件、端口和连接器等元素，是UML2.0的新增图。组合结构图侧重复合元素的方式展示系统内部结构，包括与其他系统的交互接口和通信端口，各部分的配置和协作，组件相关的服务，以及各服务之间的通信和调用。 组合结构图建模步骤 - 确定系统中的主要组合结构、重要类以及与外部的连接或调用关系
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2023-07-29 23:36:57
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一、多图形组合参数详解plt.subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, **kwargs)shape：指定组合图的框架形状，以元组形式传递，如2×3的矩阵可以表示成(2,3)loc：指定子图所在的位置，如shape中第一行第一列可以表示成(0,0)rowspan：指定某个子图需要跨几行colspan：指定某个子图需要跨几列1 # 读取数据
2
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2023-06-26 14:47:30
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先说需求：需求主要就是：如下可见不同的条件对应不同的值，我需要做的就是将所有的条件用python进行组合。将所有看作是一个字典，每一个key对应一个情况1，情况1中还有不同的条件，例如审核状态为情况1，审核状态中还存在这已审核，未审核等。。。代码如下：from itertools import combinations
from functools import reduce
list1 = [
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2023-09-02 13:08:35
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优化算法数学建模问题总共分为四类： 1. 分类问题 2. 优化问题 3. 评价问题 4. 预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题
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2023-09-16 12:57:23
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# Python组合图坐标
## 1. 引言
在数据可视化中，组合图是一种强大的工具，可以同时展示不同类型的数据。Python提供了多个库来创建组合图，如Matplotlib和Seaborn。本文将介绍如何使用这些库来创建组合图，并展示一些示例代码。
## 2. 组合图的概念
组合图由多个子图组成，每个子图可以是柱状图、线图、散点图等。通过在同一个坐标系中排列这些子图，我们可以同时展示多个
原创
2023-09-27 19:05:29
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# 如何绘制一个Python双组合图
在数据可视化的过程中，双组合图（Dual Combination Chart）是一种非常有效的展示方式，它结合了柱状图和折线图的优势。在本教程中，我们将带领你逐步实现一个Python双组合图。
## 流程概述
在进行数据可视化之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。以下表格展示了绘制双组合图的基本流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:16:27
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# Python Excel组合图
## 介绍
在数据分析和可视化中，Excel是一个广泛使用的工具。而Python作为一种功能强大的编程语言，可以用于处理数据和创建各种类型的图表。本文将介绍如何使用Python和Excel来创建组合图，以更好地展示数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的库。首先，确保你已经安装了Python和pip。然后，使用以下命令安装所需的库：
原创
2024-01-23 04:59:48
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# 如何在Python中输出组合图
在数据分析和可视化的领域，创建组合图是一项非常实用的技能。组合图可以帮助我们同时展示多个数据系列，例如直方图与折线图的结合，以便让读者更直观地理解数据之间的关系。本文将通过详细的步骤，教你如何在Python中实现组合图。
## 步骤概览
在着手创建组合图之前，首先了解整个流程。这是我们实现组合图的步骤：
| 步骤 | 描述
1、加载库import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt 2、绘制图形# 定义数据
np.random.seed(428)
x = np.linspace(0.5, 3.5, 100) # 在 [a, b] 间隔均匀的 100 个数
y1 = np.sin(x)
y2 = np.ra
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2023-06-17 16:38:18
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1 组合优化组合优化是研究工程中存在大量有限个可行解的问题，这些问理论上可以用枚举法实现，但是一般的实际工程规模都很大，可行解的数量非常巨大，所以枚举法并不适用。组合优化中最重要的问题就是如何利用已有知识来减小问题空间，进而有效的处理组合爆炸。目前常用的优化算法有智能优化算法、启发式算法、以及精确算法。精确算法适用于求解小规模问题，所以在实际工程中并不适用。智能优化算法包括遗算法、模拟退火算法等，
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2023-11-25 14:13:54
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# 组合优化算法及其在Python中的应用
组合优化是运筹学中一个重要的研究领域，目的是在给定的约束条件下，从一个组合中找到最佳的解决方案。在处理诸如旅行商问题（TSP）、背包问题等问题时，组合优化算法通常表现出色。本文将讨论组合优化的基本概念，并通过Python示例来演示其实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，描述了一名销售员需要访问一组城市并返回起点
原创
2024-09-24 08:02:59
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↑ 关注 + 星标 ，每天学Python新技能01 实现我们几乎每个人都用过计算器，大家对于计算器应该都是比较熟悉的，计算器整体也是比较简单的，主要包括：显示器、键盘、运算的逻辑处理等，计算器的图形界面我们使用 tkinter 库实现，下面看一下具体实现过程。首先，我们画一个主窗口，代码实现如下：# 创建主窗口tk = tkinter.Tk()
# 设置窗口大小和位置
tk.geometry('3
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2024-08-20 22:22:20
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# 使用 Python 制作组合图的完整指南
在数据分析和可视化领域，组合图是一种有效展示不同类型数据的工具。它将两种或多种图表结合在一起，便于对比和分析数据。本文将带您了解如何使用 Python 制作组合图，并为您提供详细步骤和示例代码。
## 流程概览
在开始之前，我们概述一下制作组合图的整体流程。以下是步骤表：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-11 04:58:51
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探索性数据是一种态度，是对我们相信存在抑或不存在的事物保持灵活的审视。---- EDA 之父 John Tukey
Exploratory data analysis is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe are no
图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP） 又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。这就是我今天要和大家分析的内容。通俗易懂的说，就是：有一张图分为N个区域，给你K种颜色，让你为每个区域着色，要求最终满足相邻区域的颜色不相同。 首先，在编程实现里面应该怎么来表达这张有N个区域的图呢？（借用我以前写过的一道作业题，假设有6个区域），我们可以用一个二维数组来存储
vector<int> temp;void dfs(int cur, int n) { // 剪枝：temp 长度加上区间 [cur, n] 的长度小于 k，不可能构造出长度为 k 的 temp if (temp.size() + (n - cur + 1) < k) { return; } // 记录合法的答案 if (temp.size() == k) { ans.push_back(temp); .
原创
2021-06-01 13:48:45
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优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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网络分析可以用来理解图上节点与节点之间的关系。本章节聚焦于图上的小规模，微观 结构。这类型的结构往往描述了一些特定的节点再整个图上的作用。这类分析往往可以帮助我们找到有影响力的个人，对于聚焦信息或者资源的节点。这类型的特质可以通过计算中心度来得到。中心度可以量化的衡量每个节点的性质。 本章节将会cover以下几个图的性质：Centrality: 用中心度衡量节点的结构化特性。Betweenness
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2023-12-29 05:35:01
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#回溯模板，伪代码
def backtracking(参数):
if (终止条件):
存放结果
return #如果要将数层中间的结果也插入，就不用写return，比如子集问题
for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）):
处理节点
backtracking(参数) // 递归
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2023-12-09 20:28:27
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