应用场景：我们常常会遇到--数据集不平衡--问题，举个最简单的例子：猫狗分类，你有10000张狗的图片，却只有1000张猫的图片。这时如果直接利用整个数据集训练就很容易导致网络对‘狗’这个类别过拟合，在猫的识别任务上表现很差。解决方法：使用pytorch的WeightedRandomSampler，每个epoch根据每个类别的数量赋予权重，对每个类别样本进行采样。例如：每个epoch使用1600张
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2024-06-23 06:54:09
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# Python 快速打乱序列的方法
在编写程序的过程中，我们常常需要打乱一个序列，例如在游戏中随机选择元素、在机器学习中进行数据增强等。Python 提供了多种方法来实现这一功能。在本文中，我将向你解释如何使用 Python 快速打乱一个序列，以及逐步展示实现的代码。
## 整体流程
以下是实现“打乱序列”的整体流程：
| 步骤 | 说明
Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。因为python简单和易用性让他它如此的流行。我将会介绍 10 个超简单的代码案例，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。python资源群：11564658131.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表
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2023-12-24 14:19:33
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打乱 给空列 添加函数 =RAND() ，下拉，排序，即可打乱 添加双引号：=""""&C1&""""&"," 需要四个双引号 """" 才可以显示出来一个 "，
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2019-03-07 12:15:00
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索引是一种排好序的数据结构，帮助MySQL提高查询效率查看索引创建索引删除索引索引类型索引方法聚簇索引组合索引索引失效索引覆盖索引下推（ICP）强制索引 查看索引SHOW INDEX FROM `table_name`;创建索引-- create index 必须声明索引名，而alter table未声明索引名则会以第一个索引字段命名
-- create index 无法创建主键索引，并且一次只
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2024-06-06 04:56:01
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Python数据分析--------numpy数据打乱 一、shuffle函数:
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2018-05-21 18:11:00
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# PyTorch中的乱序排列：概述与实践
在深度学习中，数据的排列方式会对训练模型的效果产生重要影响。特别是在处理时间序列数据或其他顺序相关的数据时，如何有效地打乱数据的排列是一个值得关注的问题。本文将介绍如何在PyTorch中实现数据的乱序排列，并通过代码示例来帮助理解。
## 1. 什么是乱序排列？
乱序排列是指将数据按照随机顺序重新排列的过程。在机器学习和深度学习中，打乱数据通常是为
# 使用 PyTorch 打乱列表的深度解析
在机器学习和深度学习中，经常需要对数据进行处理，尤其是打乱数据的顺序，以避免模型在训练过程中出现偏差。本篇文章将通过一系列步骤来学习如何使用 PyTorch 打乱列表数据，特别适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们需要一个清晰的流程图，来展示打乱列表的各个步骤。下面是整个过程的表格：
| 步骤 | 描述
重排序重排序是编译器和处理器为了优化性能而对指令执行的顺序进行重排序。大多数现代处理器都会采用将指令乱序执行的方法，在条件允许的情况下，直接运行当前有能力立即执行的后续指令，避开获取下一条指令所需数据时造成的等待。通过乱序执行的技术，处理器可以大大提高执行效率。也就是说程序的执行，并不是严格按照程序语句编写的顺序执行，在运行期间可能是被打乱的。重排序发生位置编译器重排序指令级并行重排序内存系统重排
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2023-09-17 15:20:47
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public class test {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
Random random=new Random();
for (int i = 0; i < 15; i++)
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2023-06-16 22:50:14
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cat函数：是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。 >>> C=torch.cat((A,B),0) #按维数0（行）拼接 1就是按列拼接的。这是二维张量一起拼接。大部分我们要处理的是图像，不同的，具体查。判断是几维的张量，用数[]这个的个数，四维度就算四个张量>>> permut
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2023-12-14 11:31:03
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在深度学习和数据处理的过程中，打乱数组常常是数据预处理的一部分。对于使用 PyTorch 的开发者来说，打乱数组是确保在训练和测试模型时数据随机分布的重要步骤。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 来打乱数组，并在这一过程中进行环境准备、步骤指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了必要的依赖库，包括 PyTorch 和 NumPy。
作者：Yuval Greenfield导读这4个错误，我敢说大部分人都犯过，希望能给大家一点提醒。最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？????这篇文章将逐点分析这些错
# PyTorch数组打乱顺序的方法
在深度学习和机器学习中，经常需要对数据集进行随机化处理，以提高模型的泛化能力。在PyTorch中，我们可以利用其强大的工具和函数来对数组进行打乱顺序操作。本文将介绍如何使用PyTorch来实现数组的打乱操作，并且通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 打乱数组的方法
在PyTorch中，我们可以利用`torch.randperm()`函数来生成一个随机
原创
2024-03-30 05:13:28
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由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。全部设置可以分为三部分：1. CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要
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2023-12-29 19:54:12
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参考博客：博客一：Address class imbalance easily with Pytorch | by Mastafa Foufa | Analytics Vidhya | Medium播客二：Address class imbalance easily with Pytorch Part 2 | by Mastafa Foufa | Towards Data Science类不平衡如
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2024-08-16 13:43:03
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func Random2(strings []string) string { //字符串数组 for i := len(strings) - 1; i > 0; i-- { num := rand.Intn(i + 1) strings[i], strings[num] = strings[num
原创
2021-05-27 11:10:02
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作者 | 李理）Tensor和TensorFlow 类似，PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码：x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)对应的下标是5，那么在这个下标的值为1，而其余的值为0，因此一个词只有一个位置不为0，所以叫作one-hot 的表示方法。这种表示方法的缺点是它是一种“稀疏”的表示方法，两个词，不论语义是相似还是不同，
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2023-10-17 17:20:43
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1.pandas打乱数据的顺序from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df) #使用sklearn打乱
df.sample(frac=1) #使用pandas自带的方法，frac是要返回的比例，为1是全部打乱并返回
#由于打乱数据后的索引是乱序的，有时候，我们可能需要打混后数据集的index（索引）还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
“要成为绝世高手，并非一朝一夕，除非是天生武学奇才，但是这种人…万中无一” ——包租婆
这道理放在Java语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从java语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。
那么如何学习呢？
当然是每天都要学习java知识！！
作者韩大宾白天搬砖，晚上做梦。我有故事，你有酒么？1Collection集合
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2024-06-14 08:07:24
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