处理缺失值过滤缺失值补全缺失值 pandas使用NaN来表示一个缺失值，常用的处理缺失值的方法如下表所示： 方法名描述dropna根据每个标签的值是否是缺失数据来删选标签，并根据允许丢失的数据来确定阈值fillna用某些值填充确实的数据或使用插值方法（如’ffill’或者’bfill’）isnull返回表明哪些值是缺失值的布尔值notnullisnull的反函数过滤缺失值在Series对象上使
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2024-04-23 08:22:08
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当训练样本比较少时，为了防止过拟合，可以丢掉一些节点的连接，让某些隐含层结点不工作（即停止更新权值），采用部分连接的方式。 参考：://blog..net/on2way/article/details/50525548 和://../tornadom
原创
2022-01-17 17:58:37
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# 在PyTorch中实现Dropout于卷积网络
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像处理和计算机视觉中的一种重要工具。然而，在训练过程中，模型容易出现过拟合的现象，此时Dropout技术可以有效地缓解这一问题。在这篇文章中，我们将一步步走过在PyTorch中实现Dropout于卷积神经网络的流程。
## 实现流程概览
以下是实现Dropout在卷积网络中的主要步骤：
在深度学习模型中，正则化技术的关键之一是Dropout，特别是在使用PyTorch进行模型训练时。本文将深入探讨在PyTorch中使用Dropout的作用，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等内容。
## 背景定位
在训练深度神经网络时，过拟合是一个常见问题。当模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现差时，即为过拟合。为了解决这一问题，我们引入了Dropout。
首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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参考知乎的讨论：https://.zhihu./question/29021768 1、计算简单，反向传播时涉及除法，sigmod求导要比Relu复杂； 2、对于深层网络，sigmod反向传播时，容易出现梯度消失的情况（在sigmod接近饱和区），造成信息丢失； 3、Relu会使一些输出
原创
2022-01-17 17:30:20
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Dropout作用在hinton的论文Improving neural networks by preventing coadaptation提出的，主要作用就是为了防止模型过拟合。当模型参数较多，训练数据较少时候，根据线性代数相关知识可以知道，当前模型可以非常完美的拟合我们的曲线。但该模型对测试数据集可能就没有很好的表现了，也就是说训练出的模型泛化能力很弱，我们称之为过拟合。从文章题目通过阻止特
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2024-08-12 12:06:22
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本文章为学习MATLAB机器学习时所整理的内容，本篇文章是该系列第一篇，介绍了BP神经网络的基本原理及其MATLAB实现所需的代码，并且增加了一些个人理解的内容。目录人工神经网络概述什么是人工神经网络？人工神经元模型 神经网络可以分为哪些？BP神经网络概述BP神经网络两大步骤BP神经网络图示MATLAB实现所需掌握的知识 数据归一化常用重点函数BP神经网络MATLAB仿真过程1
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2023-11-03 16:30:01
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# Python中的`with`语句及其应用
在Python编程中，资源管理是一个不可忽视的重要课题。我们在进行文件操作、数据库连接或网络请求时，常常需要手动管理资源的申请和释放。然而，手动管理资源容易出错，若不小心可能会造成资源泄露。为了解决这个问题，Python提供了`with`语句，它利用上下文管理器来简化资源管理。
## `with`语句的基本用法
`with`语句的主要作用是在代码
# 实现均值滤波的 Python 教程
均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像噪声并平滑图像。对于刚入行的小白来说，了解均值滤波的基本概念及其在 Python 中的实现会是一个不错的起点。本文将引导你完成均值滤波的实现。
## 流程概述
首先，让我们了解实现均值滤波的整个流程。我们可以用以下表格表示关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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在Python中可以使用提供的sort排序法对list实现排序。 Python提供两种内置排序的函数分别是sort()和sorted()，这两种
原创
2022-07-31 00:51:00
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小方法，在这里共享一下。[root@web-02 dist-packages]# pythonPython 2.7.5 (default, Jun 17 2014, 18:11:42) [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for
原创
2015-11-26 17:56:52
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import sys
import socket
import getopt
import threading
import subprocess
listen = False
command = False
upload = False
execute = ""
ta
原创
2016-04-12 22:51:39
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2017-05-15 09:53:42
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Python实现堆栈
原创
2018-01-10 17:16:04
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Python实现队列
原创
2018-01-10 20:44:56
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https://ac.nowcoder.com/acm/contest/338/G 链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/338/G来源：牛客网 题目描述 This is a very simple problem! Your only job is to c
原创
2021-08-03 09:28:27
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在介绍python实现栈的一些简单例子前，我们先了解下栈的基本知识。
1.什么是栈
栈（有时称为“后进先出栈”）是一个项的有序集合，其中添加移除新项总发生在同一端。这一端通常称为“顶部”。与顶部对应的端称为“底部”。
和栈相关的最有用的想法之一来自对它的观察。假设从一个干净的桌面开始，现在把书一本本叠起来，你在构造一个栈。考虑下移除一本书会发生什么。移除的顺序跟刚刚被放置的顺序相
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2017-12-18 12:07:00
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