python很重要的的那几个数据类型：字符串，列表，字典，元组，他们之间重要的区别的是什么？能否举几个例子来说明下！共同点：1、它们都是py的核心类型，是py语言自身的一部分。核心类型与非核心类型多数核心类型可通过特定语法来生成其对象，比如"spam"就是创建字符串类型的对象的表达式；非核心类型需要内置函数来创建，比如文件类型需要调用内置函数open()来创建。类也可以理解成自定义的非核心类型。2
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2023-11-28 10:26:50
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# 如何实现LLM模型核心代码的Python示例
在现代的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）已成为一个热门话题。这篇文章将逐步引导你实现一个简单的LLM核心代码示例，使用Python完成。我们首先介绍整个流程，然后详细说明每一步的实现细节和所需代码。
## 流程概览
下面是实现LLM模型的整体流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------
抑制过拟合：四个方法1.添加正则项L1正则项 （作为特征选择器，模型稀疏）尽可能是余项（w相关项）为0 ，（说明细胞是死掉的，模型就变得稀疏，这个细胞就没用，在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩）， w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的，J(w)是lossL2正则项（连续可导，易于训练）2.Dropout$$
X \sim b(n, p)
$$以2算式丢弃神经网络的节点。
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2023-12-12 16:26:18
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PyTorch 预训练模型，保存，读取和更新模型参数以及多 GPU 训练模型转载 极市平台 9月10日目录1. PyTorch 预训练模型2.保存模型参数3.读取模型参数4. 冻结部分模型参数，进行 fine-tuning方法一：方法二：5. 模型训练与测试的设置训练时，应调用 model.train() ；测试时，应调用 model.eval()，以及 with torch.no_grad()
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2024-08-05 14:48:40
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参数化人体模型.pdf摘 要由三维信息重构三维物体是计算机辅助设计研究的热点问题。它在地形重构、服装设计、医学CT图像三维重建等领域有着广阔的应用前景。本课题的研究以国家自然科学基金项目 三《维服装动力模型研究》为背景，是其中的一个子模块。本文主要研究人体模型的重建方法，提出了一种基于三维扫描点云的人体重建方案。在综述该方案的同时，给出了流程设计的总体框架、文件存储格式、每个步骤的具体实现方法及细
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2024-01-05 17:48:26
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近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。t = -60:0.1:60;
S = 1./(1+e.^(-0.2*t));
plot(t,S)
xlabel('x')
ylabel('S(x)')
title('Sigmoid')可是今天我学到了电机上电，电机有一个加速度，让速度达到一个值。而这个加速度，
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2024-07-11 10:16:32
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1、什么是参数量参数量就相当于之前的空间复杂度。 2、如何计算参数量对于卷积层，参数量为：(kernel*kernel) *channel_input*channel_output
kernel*kernel 就是 weight * weight
其中kernel*kernel ＝ 1个feature的参数量对于池化层，无参数。对于全连接层，参数量为：weight_in * weight
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2023-07-06 17:42:27
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# 如何使用Python实现LightGBM模型参数设置
在数据科学和机器学习的领域，了解如何使用机器学习库是每个开发者必须掌握的技能之一。特别是在处理大数据集时，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其出色的性能而备受青睐。本篇文章将详细介绍如何在Python环境中进行LightGBM模型的参数设置，以及整个流程的具体操作步骤。
## 整体流程概
# Python读取模型参数指南
在机器学习和深度学习的开发过程中，我们通常需要将模型训练后的参数保存到文件中，或者从文件中读取这些参数。这篇文章将帮助你理解如何在Python中实现“读取模型参数”的过程，不论你是刚入行的小白还是一个有经验的开发者。
## 整体流程概述
下面是整个工作流程的步骤总结：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-23 04:50:56
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除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：
在机器学习的过程中，尤其是在使用Python进行建模时，查看和优化模型参数是非常重要的一步。无论是调试模型表现，还是进行模型优化，理解和修改参数配置都是必不可少的。本篇文章将详细阐述如何在Python中查看模型参数，并通过分析、调试步骤、性能调优以及最佳实践提供一套完整的方法论，帮助你优化模型表现。
## 背景定位
在机器学习项目中，模型的性能往往取决于其参数的选择和调整。参数的设定不当可能导
，并且学习器也针对问题进行了很好调整(学习率通常是需要固定的关键参数)。无论如何，仔细检查这些成果，相对于批线性模型，计算结
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2024-06-13 17:01:52
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一、sklearn实现决策树分类#导包
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
impor
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2023-10-21 07:58:39
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遇到一个问题def aa(a):
a['a'] =34
dict_01 = {'a':2}
print(dict_01)
aa(dict_01)
print(dict_01)
b= 2
def bb(b):
b+=1
print(b)
bb(b)
print(b)同样是作为参数被传入函数内,在函数内修改参数，整数a的值没有被改变，但是字典的值被改变了。（这是因为前者是不
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2023-05-28 19:09:04
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摘录自《水文模型参数估计方法及参数估计不确定性研究》，王书功。第1章 水文模型与参数估计流域水文模拟流程：水文模型的结构：参数估计分为两类：
参数估计
优化方法
成熟 代表方法 SCE-UA 代表人物 段青云
Bayes统计
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2024-01-17 12:21:06
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1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得到子节点。 d 在还未被选择的特征中迭代b和c，直到无特征可分或信
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2024-01-20 15:19:39
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