文章目录1.LOOKUP函数2.VLOOKUP函数3.HLOOKUP函数4.INDEX函数5.MATCH函数6.OFFSET函数7.FIND函数8.SEARCH函数通配符 1.LOOKUP函数9个LOOKUP函数经典用法,学会秒变EXCEL达人?功能: 1、反向查询能手 2、多条件查询 3、配合FIND高级用法语法: =LOOKUP(查找的值,查找的范围,返回值的范围)例子1、查找相应的工龄注意
一.理论部分 由于网上很多都讲过马尔科夫的直接求解,但其时间复杂度太高了,在实际基本上不用,在这里,我就直入主题,了解我们最常用的算法。 (1)部分概率下面这张图表示了一个观察序列(dry,damp,soggy)的一阶转移 我们可以通过计算到达某个状态的所有路径的概率和来计算到达某个中间状态的概率。比如说,t=2时刻,cloudy的概率用三条路径的概率之和来表示: 我
# Python 字符串的和后向匹配 在编程中,字符串处理是一项基本技能。而在字符串的处理过程中,匹配字符串是一个常见而重要的任务。本篇文章将讨论在 Python 中如何进行前和后向匹配,并通过示例代码进行说明。 ## 匹配 匹配是指从字符串的开始位置向后搜索目标子字符串。如果找到匹配项,则返回其起始位置。 ### 示例代码 ```python def forward_ma
原创 2024-10-10 04:50:12
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全网惟一面向软件测试人员的Python基础教程起点:《python软件测试实战宝典》介绍第一章 为什么软件测试人员要学习Python第二章 学Python之前要搞懂的道理 第三章 你知道Python代码是怎样运行的吗? 文章目录全网惟一面向软件测试人员的Python基础教程1. Python代码运行的顺序是怎样的?2. 变量的输入与输出是什么?总结 1. Python代码运行的顺序是怎样的?  
代码与教程此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码:教程为:https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html 代码如下:import torch dtype = torch.FloatTensor # dtype = t
## Python 否定 ### 引言 在编程语言中,条件语句是非常常见的语法结构之一。条件语句的目的是根据某个条件的真假来执行不同的代码块。Python 中的条件语句可以通过使用 if 语句来实现。 在条件语句中,我们经常需要使用逻辑运算符来组合多个条件。逻辑运算符包括与运算符(and)、或运算符(or)和非运算符(not)。本文将重点介绍非运算符的使用,即否定。 ### 什么是
原创 2023-08-12 12:31:14
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# Python界定(Forward Declaration)教学指南 ## 引言 在Python编程中,"界定"通常不是一个常见的术语。但我们可以结合上下文,有效理解为在类和函数之间尽早地定义引用。界定有助于避免在相互依赖的类或函数之间产生循环引用的问题。在本教程中,我们将详细探讨如何在Python中实现界定,并给出示例代码以及状态图和序列图,以帮助小白开发者更全面地理解这
原创 7月前
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在这篇博文中,我们将深入探讨“传播”在 Python 中的应用,通过不同的技术解析和结合实际案例,展示其在 IT 技术中的重要性。传播常常用于机器学习和深度学习中,理解这一过程对于任何希望在这些领域深入探索的人来说都是至关重要的。 ### 协议背景 传播的基础可以归纳为两个重要方面:算法本身和通信协议的演变。不同的算法会影响传播的方式,而协议的演变则是数据交换和处理的标志。
算法Python 在我学习概率图模型和隐马尔可夫模型(HMM)的过程中,算法成为我解决这类问题的重要工具。算法用于计算在给定模型参数和观测序列的情况下,某个状态序列发生的概率。它的应用不仅限于HMM,在许多其他领域,如语音识别、自然语言处理等,算法也起着重要作用。 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B{是否获取观测序列} B -
原创 5月前
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七、-后向算法(Forward-backward algorithm)1、后向算法(Backward algorithm)   其实如果理解了算法,后向算法也是比较好理解的,这里首先重新定义一下算法中的局部概率at(i),称其为变量,这也是为-后向算法做点准备:       相似地,我们也可以定义一个后向变量Bt(i)(同样可以理解为一个局部概率):       后向变量(局
虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.传播如图所示,这里讲得已经很清楚了,传播的思想比较简单。  举个例子,假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接
前言定义网络如前所述,我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里,我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中,我们添加了以下类:class Darknet(nn.Module): def __init__(self, cfgfile): super(Darknet, self).__init__() self
转载 2023-07-05 12:43:09
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文章目录传播反向传播一个复杂的例子Patterns in Backward Flow神经网络中的 BP 算法 BP 算法是一种参数学习方法,一般分为两个过程:传播(求误差),反向传播(误差回传)。那么什么是传播、反向传播呢?这里先说结论:传播是为反向传播准备好要用到的数值,反向传播本质上是一种求梯度的高效方法。求梯度是为了什么呢?就是为了更新模型的参数(权重 W 和偏置 b)。所
        做课题主要用到的工具为pytorch,虽然本人是python小白,不过之前有C++的基础,python代码看起来并不费劲,pytorch在暑假就安装好了,只是一直放着没有用,并且安装的gpu版(1650的显卡在瑟瑟发抖)。最近开始学习pytorch的使用方法,准备用它搭建几个神经网络,于是就去网上搜了各种教程,在此实现一个最简单的部分----
# Python前缀匹配 Python是一种简单易用、功能强大的编程语言。在Python中,我们常常需要对字符串进行处理和匹配。其中,前缀匹配是一种常见的操作,用于判断一个字符串是否以某个特定的前缀开头。本文将介绍如何使用Python进行前缀匹配的操作,并提供相应的代码示例。 ## 前缀匹配的定义 前缀匹配是指判断一个字符串是否以另一个字符串作为前缀。例如,字符串"Hello, World!
原创 2023-12-31 07:58:10
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# Python 声明类的实现 ## 1. 简介 在Python中,如果需要在类定义之前引用一个类,我们可以使用声明来解决问题。声明是指在使用类之前先声明该类的存在。 本文将详细介绍如何在Python中实现声明类,并提供了相应的代码示例和解释。 ## 2. 实现流程 下表列出了整个实现声明类的流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建第
原创 2023-09-19 18:00:39
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1.2 Python Hello World 1.2.1 执行 python 三种方式 1.2.1.1 文本模式 Python 代码 保存在文件 中,解释器对文件逐行解释执行,在终端中输入解释器名, 再输入要执行的文件名: # 使用 python 2.x 以文本模式执行 python 程序 $ python xxx.py 1.2
转载 2024-10-28 22:40:11
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作者:Paul-Louis Pröve         我试着定期阅读ML和AI的论文,这是保持不掉队的唯一的方法。作为一个计算机科学家,我常常会在看科学性的文字描述或者是数据公式的时候遇到麻烦。我发现通过代码来理解会好很多。所以,在这篇文章中,我会通过Keras实现的方式,带领大家回顾一下最近的一些文章中的重要的卷积块。当你在GitHub上寻找热
文章目录一、传播与反向传播二、代码演示 一、传播与反向传播“”" 反向传播算法包含两阶段: 1.传播,我们的输入通过网络,得到的输出预测(也称为传播阶段)。 2.反向传播,我们计算网络的最后一层的损失函数的梯度,并使用这个梯度应用链规则来更新我们网络中的权重(也称为权重更新阶段)。1.传播: 1)初始化网络权重值 2)计算:每个神经元 输入与权重点积,然后应用激活
和其它程序设计语言(如 Java、C 语言)采用大括号“{}”分隔代码块不同,Python 采用代码缩进和冒号( : )来区分代码块之间的层次。在 Python 中,对于类定义、函数定义、流程控制语句、异常处理语句等,行尾的冒号和下一行的缩进,表示下一个代码块的开始,而缩进的结束则表示此代码块的结束。注意,Python 中实现对代码的缩进,可以使用空格或者 Tab 键实现。但无论是手动敲空格,还是
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