Python0006】爬楼梯【题目描述】假设一段楼梯共n(n>1)个台阶，小朋友一步最多能上3个台阶，那么小朋友上这段楼梯一共有多少种方法。【源代码程序】def Pa(n):
if n == 1:
return 1
elif n == 2:
return 2
elif n == 3:
return 4
else:
DNN技术与Python的结合正日益成为深度学习领域的一个热门话题。通过使用DNN（深度神经网络），开发者能够轻松地处理复杂的数据任务，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。本文将探讨如何有效运用DNN代码与Python解决问题，并详细分析其技术原理和应用案例。
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### 背景描述
在2010年代中期，DNN技术逐渐成熟。在此期间，很多开发者使用Python作为主要编程语言，构建深度学
# DNN代码实现Python：深度神经网络的探索
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域的一个重要分支。它通过多层非线性变换来学习数据的特征，并且在诸多领域中得到了广泛的应用，例如图像分类、自然语言处理和推荐系统。本文将用Python语言介绍如何实现一个简单的深度神经网络，并通过可视化工具来帮助理解。
## DNN的基础知识
深度神经网络由多个层组成，每一层有多个节点（或神经元），
原创
2024-10-30 04:59:24
108阅读
# 教你实现 DNN 模型的 Python 代码
深度神经网络（DNN）是机器学习中的一种重要模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白，学习如何实现 DNN 模型可能会觉得有些复杂。接下来，我将为你提供一个详细的指南，帮助你理解 DNN 模型的实现过程，并通过 Python 代码展示。
## 整体流程
在实现 DNN 模型时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤编号 |
原创
2024-10-22 04:26:36
211阅读
DNN（深度神经网络）分类Python代码实施过程
在本博文中，我们将详细记录实施DNN分类的Python代码的完整过程。其中涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及版本管理等方面的内容。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境设置的兼容性与标准。通过四象限图和思维导图，我们可以更清晰地了解所需环境的需求和限制。
```mermaid
quadrantChart
GMM-HMM建模能力有限，无法准确的表征语音内部复杂的结构，所以识别率低。随着深度学习的崛起，研究人员将其逐步应用于语音识别中。最开始便是DNN代替了GMM来进行观察状态概率的输出，实现DNN-HMM声学模型框架，大大提高了识别率。1 GMM-HMM与DNN-HMM对比DNN-HMM用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设，同一帧元
classification_BPNeuralNetwork
本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3 分类），特征即为圆的半径。 输入层 12 节点，一个 6 节点的隐藏层，输出层 3 个节点。
1.目标通过 BP 算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) P
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2023-10-14 20:20:43
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In [227]:import numpy as npIn [ ]:# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
# 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计
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2023-09-14 21:15:31
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# DNN图像分类：Python入门指南
在当今的人工智能（AI）时代，深度神经网络（DNN）和图像分类技术正在变得越来越重要。这些技术被广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶、社交媒体等诸多领域。本文将介绍如何使用Python来实现简单的图像分类，同时提供代码示例，以及整个过程的序列图。
## 什么是图像分类？
图像分类是将图像分配到一个或多个类别中的任务。典型的例子包括识别图片中的动物、物体、
利用 python 实现 KNN 算法（自己实现 和 sklearn）创作背景思路讲解了解算法作业思路（自己实现）第一步第二步第三步第四步第五步第六步（The Final Step）使用 `sklearn` 实现结尾 创作背景昨天有个朋友请我帮他做一个 python 的作业，作业要求如下图（翻译过） 也就是：给定了数据集，使用 KNN 算法完成下列目标编写 自己的 代码实现 KNN 并且用绘制图
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2023-09-25 10:21:46
45阅读
今天小编给大家写一个机器学习的算法——KNN算法。首先介绍一下KNN的思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上的样本特性。该方法在确定分类决策上只一句最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。总而言之呢，就是那之前的数据来做个比较，看哪个最相似，那么它的值就是什么，思路简单明了，代码也不算复杂，适和小白&nbs
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2023-09-27 18:42:12
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文章目录一、数学模型1、由来2、unigram3、bigram4、trigram5、概率计算二、文本生成案例 一、数学模型1、由来语言模型起初是为了计算句子的合理性。在我们看来一句话是否合理主要还是判断其是否合乎语法，表达清晰，通俗的来讲就是：说的是不是人话。人为地判断虽然具有可行性，但是对于计算机来说，这无疑是对牛弹琴！于是自然语言处理界殿堂级缔造者贾里尼克提出使用概率来判断句子合理性，即：一
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2024-04-29 21:59:00
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# NLP 课程与 RPA 的结合：自动化与语言处理的完美融合
在当今数字化的时代，自然语言处理（NLP）和机器人流程自动化（RPA）在各个行业中越来越受到重视。两者的结合能够极大地提升工作效率，减少人为错误。本文将介绍NLP和RPA的基本概念，并通过一个简单的代码示例来展示如何将两者结合起来。
## 什么是 NLP 和 RPA？
### 自然语言处理 (NLP)
自然语言处理是计算机科学
原创
2024-09-08 04:08:17
20阅读
# NLP课程实验：探索自然语言处理的奥秘
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。随着近年来深度学习技术的迅猛发展，NLP领域取得了显著的进展。本文将结合代码示例，解读一些基本的NLP概念，并阐述一个简单的NLP课程实验过程。
## 一、文本处理基础
在NLP的研究中，文本预处理是一个基
基于Tensorflow 2.x手动复现BERTWhat’s I can’t create, I don’t understand. —— Richard Feynman这次来造一个NLP领域的大轮子——BERT。当然，以我的硬件条件（GTX1660Ti）并不允许完完全全的“复刻”谷歌的模型，所以这边下调了模型和词嵌入的维度。并且使用了网友们喜闻乐见的英雄联盟语料库来训练。所以我给自己复现的模型起
关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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第一部分为基本概念（自然语言处理的基础）：Overview，介绍课程的整体框架，NLP是什么、NLP研究的主要对象、为什么要以机器学习的角度去研究NLP。Counting frequencies，介绍数数的基本统计方法和数学建模的思想，这里的模型基本上都是通过统计意义上的频率、相对数量来对概率进行建模。Feature vectors，介绍判别式模型的自然语言处理建模方法，其中最重要的统计知识
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2023-08-18 15:33:32
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,act='relu')
self.hidden2 = Linear(65,65,act=
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2023-09-09 15:21:43
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基于Matlab/Simulink 的太阳能电池特性仿真朱丽摘要：本文介绍了一种以太阳能电池数学模型为基础，结合 buck 变换电路[1]，在MATLAB/SIMULINK 环境下建立了光伏电池模拟器的仿真模型。它能模拟光伏阵列在任意太阳辐射强度、环境温度、光伏模块参数、光伏阵列串并连方式组合下的输出特性。并在该仿真模型的基础上利用在光伏电池的最大功率点0/=dv dp ，提出了一种新的最大功率点
