目录摘要1. 计算图1.1 用计算图求解1.2 局部计算1.3 为何用计算图解题2. 链式法则2.1 计算图的反向传播2.2 什么是链式法则2.3 链式法则的计算图3. 反向传播3.1 加法节点的反向传播3.2 乘法节点的反向传播3.3 当当商城购买书的例子4. 简单层的实现4.
ObjectData属性是CAD@Map3D专有属性格式，它也是CAD与GIS的连接通道。通过给CAD中点、线、面添加ObjectData属性，可以通过CAD@Map3D自带的转换工具，将.dwg文件转换成.shp文件，从而导入到ArcGIS中进行操作，实在是地理信息行业沟通CAD与GIS的桥梁。 然而，在实际情况中，Map版本的ObjectData属性可能会消失。每一个人电脑上都有多个版本
在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差特性的模型。1 Regularized Linear Regression正则化线性回归在练习的前半部分，您将使用正则化线性回归从流出大坝的水量预测水库中的水位。 在下半部分，您将完成一些调试学习算法的诊断，并检查偏差与方差的影响。1.1 Visualizing the dataset 可视化数据集该数据集分为三个部分：• 您的模型将
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2024-08-19 21:39:41
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# Python 计算偏差
在统计学和数据分析中，偏差是指一个估计量与其真实值之间的差异。在Python中，我们可以通过一些常见的方法来计算偏差，从而评估我们的模型或估计的准确性。本文将介绍如何使用Python计算偏差，并提供相应的代码示例。
## 什么是偏差？
在统计学中，偏差是指估计值与真实值之间的差异。偏差可以衡量一个模型或估计的准确性，即它表征了我们的估计是否偏离了真实值。通常情况下
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2024-06-12 06:38:29
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在本次作业中，我们要完成的是预测水库水位的变化预测大坝流出的水量。已知特征为水库的水位，要预测的y是大坝流出的水量。编程作业 5 - 偏差和方差这次练习我们将会看到如何使用课上的方法改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的的状态判断以及学习曲线的绘制。import numpy as np
import scipy.io as sio
import scipy.optimize as opt
impo
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2023-09-28 13:23:32
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一、总结所谓偏差和方差，可以用打靶来作为比喻。偏差可以用来衡量打中的位置距离靶心的距离（精确度）方差可以用来衡量打中位置的集中程度（若分散则方差比较大）偏差大表现为拟合曲线与实际样本不符。方差大表现为拟合曲线与实际样本过于贴合，当出现新增样本的时候，与其不符合。二、python实现1、代价函数和梯度下降使用的预测模型为线性模型，在前面的练习已经写过，直接上代码：梯度下降：（注意返回的梯度下降为一维
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2024-04-10 18:59:41
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对于任何的科学测量来说，精确计算误差与精确报告测量值基本上同等重要，如果不是更加重要的话。例如，设想我正在使用一些天文物理学观测值来估算哈勃常数，即本地观测的宇宙膨胀系数。我从一些文献中知道这个值大概是 71 (km/s)/Mpc，而我测量得到的值是 74 (km/s)/Mpc,。这两个值是否一致？在仅给定这些数据的情况下，这个问题的答案是，无法回答。Mpc（百万秒差距）参见秒差距[4]如果我们将
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2023-08-24 13:54:38
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“ 本节通过Python + GDAL读取MODIS HDF格式的数据集。”作为一名遥感仁，在接触Python之前，一直使用IDL语言（遥感专业的一门语言）处理遥感数据，从几何校正、辐射定标、图像拼接、矢量裁剪栅格以及几乎所有的遥感图像运算、数据读取与常见格式的存储，无一不是通过IDL来实现的。在读研期间，甚至一度迷上用IDL制作读取与展示遥感数据的小软件界面，在毕业论文里竟然专门有一小
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2024-08-27 11:12:40
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# Python 计算金额导致偏差的原因与解决办法
在日常编程中，处理金额时，很多开发者会遇到精度问题，尤其是在金融领域。Python 中的浮点数运算存在一定的精度限制，从而导致我们在计算金额时出现偏差。本文将介绍这一问题的成因、影响，以及如何通过适当的方式进行解决。
## 1. 问题的成因
Python 使用浮点数来表示小数，每个浮点数是以二进制形式存储的。这就导致了一些小数在计算过程中无
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2024-10-08 06:11:46
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规划质量管理六西格码（降低缺陷）：每一百万个机会中有3.4个出错机会，合格率99.99966%；规划质量管理的工具：数据分析（成本效益分析、质量成本）成本效益分析：考虑成本和效益的关系，最少投入获得最大效益。质量成本：在整个产品生命周期中、与质量相关的所有努力的总成本。分为一致性成本和非一致性成本。
一致性成本：1. 预防成本（培训/流程文档化/设备）；2. 评估成本（测试/破坏性测试损
ntpq -p remote：NTP主机的IP或者是主机名（ntp.conf文件中配置的server和peer主机）如果有『 * 』代表目前正在作用当中的上层 NTP如果是『 + 』代表也有连上线，而且可作为下一个提供时间更新的候选者。refid：参考的上一层 NTP 主机的地址st：st的值表示的是远程主机的层级（NTP采用分层同步方式，一般第n+1级与第n级时钟源进行同步。NTP最多
DXF是Drawing eXchange File的缩写，意思为图形交换文件，在工程制图中有广泛的应用，掌握了DXF文件的读写对编写CAD软件时的图形信息的交换有重要意义。它有两种格式：一种是ASCII DXF格式；一种是二进制DXF格式。ASCII DXF文件格式是ASCII 文字格式的AutoCAD图形的完整表示，这种文件格式易于被其它程序处理。二进制格式的DXF文件与ASCII
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2024-04-18 17:56:35
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昨日回顾1.隐藏:
display:none;
opacity: 0;
2.阴影:
box-shadow: x轴偏移 y轴偏移 虚化 阴影宽度 red;x轴偏移 y轴偏移 虚化 阴影宽度 red;
注:可多个阴影
3.过度:
transition: 0.2s
4.定位:
position: relative| absolute | fixed
1.四个定位方位打开
标准差分进化算法基本原理
差分进化算法（DE）起源于遗传算法（EA），也是一种基于种群进化的算法。通过对种群采取三种进化操作进行反复迭代使得算法的解趋于全局最优解。在所有的进化算法中，每种算法的个体都有其特有的新个体产生方式，差分进化算法利用差分这种变异操作来产生新的个体，借此来产生一个变异种群；在通过交叉操作，对变异种群和原始种群进行交叉，从而得来交叉种群；对原始种群和交叉种群，利用贪婪的
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2024-10-06 18:40:38
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GAN学习笔记（1）：GAN综述生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型，目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向，著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子"。GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的
## Python 中的样本标准偏差计算
在进行数据分析和统计学研究时，标准偏差是一个非常重要的指标。它用来衡量数据集中每个数据点与均值之间的差异程度。简单来说，标准偏差越小，表示数据点越接近均值；反之，则表示数据点分布较为分散。
本篇文章将介绍如何使用 Python 计算样本标准偏差，包括基本思路、代码示例以及相关图表，帮助读者更好地理解这一概念。
### 什么是样本标准偏差？
样本标准
原创
2024-08-06 09:17:26
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# Python压缩DXF文件
在工程设计和制造中，DXF（Drawing Exchange Format）是一种常用的文件格式，用于存储二维和三维CAD数据。有时候，我们需要将DXF文件压缩以节省存储空间或加快文件传输速度。本文将介绍如何使用Python来压缩DXF文件，让您轻松实现这一目标。
## 什么是DXF文件
DXF文件是由AutoCAD开发的一种CAD文件格式，被广泛应用于工程设
原创
2024-04-05 03:29:55
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# Python dxf 模块实现教程
## 介绍
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python dxf模块。这个模块可以帮助你处理DXF（Drawing Exchange Format）文件，这是一种用于CAD（计算机辅助设计）软件的文件格式。我们将按照以下步骤进行教学。
## 整体流程
下表展示了整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装d
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2023-09-13 09:24:38
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# Python操作DXF文件：绘图与数据处理的简易指南
在计算机辅助设计（CAD）和计算机图形学领域，DXF（Drawing Exchange Format）是一种常见的文件格式，用于在各种软件之间交换绘图数据。随着Python的普及，针对DXF文件的操作正变得越来越简单。本篇文章将介绍如何使用Python读取和创建DXF文件，包括具体的代码示例、序列图和状态图，以帮助读者更好地理解DXF格式
原创
2024-08-19 03:42:56
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计算图像的标准偏差是图像处理中的一项基本任务，它有助于我们更好地理解图像的对比度和噪声。通过这篇博文，我将详细记录如何在Python中计算图像的标准偏差，包括所需环境的准备、实现步骤、配置详解、实战案例、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在计算标准偏差之前，我们需要准备好Python环境和相关的依赖库。为了确保兼容性，下面的表格展示了不同操作系统下的版本兼容性矩阵。
| 操作系统 |
