一 python 相关数学函数及使用示例常用的数学函数：ceil(x) 取顶 floor(x) 取底fabs(x) 取绝对值factorial (x) 阶乘hypot(x,y) sqrt(x*x+y*y)pow(x,y) x的y次方sqrt(x) 开平方log(x)log10(x)trunc(x) 
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2023-07-05 12:53:41
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# Python和TensorFlow入门指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于各个领域，包括数据科学、机器学习和人工智能等。TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。本文将介绍Python和TensorFlow的基础知识，并提供一些简单的代码示例。
## Python入门
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言。它具有简洁的语法和丰富的标准库，使得开
原创
2023-07-27 08:41:38
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一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False)
tf.fill(dims, value, name=None)shape, dtype=tf.float32, name=Non
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2023-10-08 06:48:57
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安装TensorFlow中，先学习相关理论（昨天玩塞尔达去了 反思1sTensorFlow是机器学习和深度学习的工具。除了主要的包，还有其他的库TensorBoard——TensorFlow内部图的可视化工具TensorFlow Fold——生成动态计算图表TensorFlow Transform——生成和管理输入数据管道直接这么说也不清楚，首先记录一下TensorFlow（以下简写tf）的基本概
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2023-11-26 16:40:00
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1.首先我们要明白tf-idf计算的数学公式： &nb
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2023-08-27 10:29:27
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本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
142阅读
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
1.2 安装软件
2 TF-IDF基础知识
2.1 TF-IDF概念
2.2 举例说明计算
3 Scikit-Learn中计算TF-IDF
3.1 CountVectorizer
3.2 TfidfTransformer
4 一个迷你的完整例子
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
Scikit-learn是一个用于数
原创
2021-09-09 13:40:57
776阅读
前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d
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2024-07-11 05:48:04
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1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
1.2 安装软件
2 TF-IDF基础知识
2.1 TF-IDF概念
2.2 举例说明计算
3 Scikit-Learn中计算TF-IDF
3.1 CountVectorizer
3.2 TfidfTransformer
4 一个迷你的完整例子
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简
原创
2021-09-08 14:46:14
347阅读
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
1.2 安装软件
2 TF-IDF基础知识
2.1 TF-IDF概念
2.2 举例说明计算
3 Scikit-Learn中计算TF-IDF
3.1 CountVectorizer
3.2 TfidfTransformer
4 一个迷你的完整例子
1 Scikit-learn下载安装
1.1 简介
Scikit-learn
原创
2021-09-08 14:46:17
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tf python 是一个基于 TensorFlow 框架的 Python 库，用于构建和训练机器学习和深度学习模型。它提供了一套丰富的功能，可以帮助开发者快速构建和部署模型，并且具有高度的可扩展性和灵活性。
## 安装和配置
要使用 tf python，首先需要安装 TensorFlow 库。可以通过以下命令来安装 TensorFlow：
```markdown
pip install t
原创
2023-12-15 10:50:43
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# 使用 Python 发布 TensorFlow 模型
在机器学习和深度学习的实践中，使用模型进行推理和预测是非常重要的一步。而为此，我们需要将训练好的模型发布出去，以便其他系统或应用程序能够访问和使用。今天，我将教你如何使用 Python 发布 TensorFlow 模型。整个流程主要分为几个步骤，下面我们将逐步进行详细讲解。
## 流程概览
下表展示了发布 TensorFlow 模型的
问题描写叙述：给定一个大文件，文件里的内容每一行为：文档名，文档内容。input文档名1，word1 Word2 .......文档名2，word1 Word2 .......outputword 文档名 tfidf值package com.elex.mapreduce;import java.io...
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2016-01-13 15:00:00
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静态坐标转换：机器人本体中心到雷达中心的转换。因为激光雷达可能没安装到机器人的中心。动态坐标转换：机器人中心和里程计坐标的变换。机器人从起点出发后，里程计坐标相对于本体就会产生一个偏移，这个偏移随着机器人的运动不断改变。odme:里程计坐标系。base_link :机器人的基体坐标系，与机器人的中心点重合。base_link坐标系原点一般为机器人的旋转中心，base_footprint坐标系原点为
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2024-08-15 00:51:54
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文章来自于我的个人博客：python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是：首先读取一些文档，然后通过jieba来分词，将分词存入文件，然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值，再将文档排序输入一个大文件里 依赖包： sklearn jieba 注：此程序參考了一位
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2017-04-17 13:22:00
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前言：前面在介绍使用tensorflow进行data pipeline的时候，遇到了一些问题，特意整理了两篇文章，请参见：本系列文章将深入详解这是哪个函数，即tf.py_function()、tf.py_func、tf.numpy_function()，其中tf.py_function()、tf.numpy_function()是tensorflow2.x版本的，我使用的版本是tensorflow
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2024-01-29 10:43:03
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一.引言py_func 与 py_function 是 Python 与 Tensorflow 沟通的桥梁，一些复杂的自定义操作而 tf 又没有实现 API 时，可以使用 py_func 或 py_function 实现自己的功能。日常最常使用的例如 if else，判断 tensor 形状等操作，就可以使用 py_func / py_function。二.TF1.x tf.py_func1.函数
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2024-06-20 12:22:32
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python TF-IDF
原创
2023-01-16 08:25:23
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生成器能够计算，2.返回值生成器产生及元素方式"""
产生生成器的方式：
1. 生成器推导式 : g1 = (x for x in range(5))
2. 在函数中使用 yield 关键字
"""
def test():
""" 迭代器 """
for i in range(3):
yield i
p
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。浅入 举个例子理解一下有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，
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2024-05-19 15:54:31
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