这篇博文主要介绍 PyTorch 的 MaxPooling 和 MAxUnPooling 函数中涉及到的 indices 参数。indices 是“索引”的意思，对于一些结构对称的网络模型，上采样和下采样的结构往往是对称的，我们可以在下采样做 MaxPooling 的时候记录下来最大值所在的位置，当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置，然后其余的位置补 0 。indices 参数的作用就是保存
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2024-09-03 12:50:52
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在数据科学和机器学习的应用中，分层抽取样本是一项重要的技术。本文将详细记录如何使用 Python 实现分层抽取样本的过程，内容包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署。
### 环境预检
在进行 Python 分层抽取样本之前，首先需要确保环境的合理配置。为了清晰地展示环境医学状态，我准备了一个思维导图，展现出所需的硬件和软件架构。
```mermaid
mindma
# Python随机抽取样本
## 简介
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要从数据集中随机抽取一部分数据样本进行分析和建模。Python提供了多种方法来实现随机抽取样本的功能，本文将介绍一种常用的方法。
## 流程
下面是实现“Python随机抽取样本”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 加载数据集 |
|
原创
2023-11-10 09:44:46
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前言看完《Java并发编程的艺术》整本书之后，再次回顾并发编程中的Java内存模型，有了一写自己见解，这里接着前两次的文章继续做一个总结。final域的内存语义关于Java的final修饰符的一些基础知识可以参考我的这篇文章Java final关键字小结。今天要介绍的就是final在并发编程中，Java内存模型如何保证final的线程同步。1. final域的重排序规则在构造函数内对一个final
在使用SPSS进行单样本T检验时，很多人都会问，如果数据不符合正太分布，那还能够进行T检验吗？而大样本，我们一般会认为它是符合正太分布的，在鈡型图看来，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差，即：N(p, Q) 如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多，我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了
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2024-07-31 16:28:30
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文章目录前言一、任务介绍1.任务描述2.运行结果3.任务目标4.实现思路二、程序实现1.代码2.实验结果（包括输入数据和输出结果）总结 前言记录第二个Java实验提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、任务介绍1.任务描述在一些节目活动中，经常会有抽取幸运观众环节。本案例要求编写程序实现幸运观众的抽取，在指定人群中随机抽取一名幸运观众。 案例功能要求如下： （1） 从键盘输入3名观众。
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2023-07-22 07:39:55
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一、实验内容1. 初步掌握单元测试和TDD2. 理解并掌握面向对象三要素：封装、继承、多态3. 初步掌握UML建模4. 熟悉S.O.L.I.D原则5. 了解设计模式二、实验过程(本次试验都是在自己电脑上完成，没有使用实验楼)(一)单元测试用程序解决问题时，要会写三种码：伪代码、产品代码、测试代码这种先写测试代码，然后再写产品代码的开发方法叫“测试驱
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2024-06-07 21:18:14
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## 随机分层抽样在数据集划分中的应用
### 引言
在进行数据分析和机器学习任务时，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。为了保证模型的泛化能力，并避免由于样本的偏差而导致的错误结论，我们需要确保训练集和测试集的分布相似，并且能够充分代表整个数据集。在这种情况下，我们可以使用随机分层抽样来划分数据集，以确保样本的随机性和代表性。
### 实
原创
2023-08-15 12:12:34
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，获取样本的标签（labels）是一个基本的步骤。标签不仅用于监督学习中的训练过程，也是模型评估和测试中的重要组成部分。然而，初学者在使用PyTorch时常常会遇到如何正确提取和使用样本标签的问题。本文将逐步分析这一问题，旨在帮助用户解决在PyTorch中获取样本标签的疑惑。
### 问题背景
在构建深度学习模型时，样本的标签是指示模型学习目标的输出。
实验四 类与对象（二） 一、 实验目的1、 理解引用变量与对象实例之间的关系与区别；2、 理解方法调用时引用类型参数的传递过程；3、 理解Java语言中包的概念以及package、import语句的使用；4、 掌握private、protected、public等关键的使用场合与使用方法；5、 掌握对象组合的方式与方法；6、&n
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2023-09-23 14:38:18
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数据抽样方式可分为概率抽样和非概率抽样，抽样的目的是减少数据量，以小群体样本来进行分析，得出针对全体或某一类的适用结论。抽样样本的好坏需要依据研究的具体问题而定，不同的研究问题，对抽样样本的要求会有所差异，样本的抽样方式也有所不同。概率抽样定义：采用随机的方式，在所有样本中，每个样本都有可能被采样到。这里注意随机与随便的区别，随机是没有主观意识存在的，每个样本都有一定概率被抽中，而随便抽样，则带有
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2024-01-21 09:39:41
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实验目的：A.实验任务题目：利用贝叶斯算法进行数据分类操作，并统计其预测正确率。随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样
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2023-10-27 13:15:51
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抽样调——分层随机抽样。
第2部分：分层随机抽样目录第2部分：分层随机抽样概述简单估计量简单估计量的性质无偏性方差总值的相关推论比例的相关推论比率估计量比率估计量的性质期望与均方误差分别比估计和联合比估计的比较回归估计量分别回归估计联合回归估计样本量分配比例分配最优分配与Neyman分配总样本量的确定指定方差上限给定总费用概述分层随机抽样的思路：当\(N
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2023-07-07 19:06:43
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ABtest作为互联网量化策略和ROI的黄金准则，常用来验证一个产品功能是否能够上线的手段。ABtest原理：假设检验 简化理解，即存在两组随机均匀分布的用户，对其中一组进行某种改动，实验结束后分析两组用户行为数据，通过显著性检验，判断这个改动对于我们所关注的核心指标是否有显著的影响。ABtest实验流程 ① 实验开始之前，分析业务数据，明确产品改动点。 ② 确认改动点之后，设计需要观测实验数据的
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2024-05-15 10:42:55
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在PCL的VoxelGridCovariance类的getDisplayCloud方法中采用了Cholesky分解采样的方法。1 template<typename PointT> void 2 pcl::VoxelGridCovariance<PointT>::getDisplayCloud (pcl::PointCloud<PointXYZ>& ce
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2016-06-14 08:48:00
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一、实验内容1. 初步掌握单元测试和TDD2. 理解并掌握面向对象三要素：封装、继承、多态3. 初步掌握UML建模4. 熟悉S.O.L.I.D原则5. 了解设计模式 二、实验过程（本次试验都是在自己电脑上完成，没有使用实验楼）（一）单元测试用程序解决问题时，要会写三种码：伪代码、产品代码、测试代码TDD的一般步骤如下：1.明确当前要完成的
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2023-11-01 16:53:10
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文章目录1. 上采样与下采样1.1 上采样1.2 下采样2. 卷积函数——Conv2d2.1 卷积函数说明2.2 卷积操作可视化与举例（1）举例一：padding=0,stride=1,kernel_size=3（2）举例二：padding=2,stride=1,kernel_size=43. 反卷积(转置卷积)——convTranspose2d3.1 反卷积原理3.2 反卷积函数说明3.3 反
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2023-11-08 21:08:13
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#第12章 重抽样与自助法 library(coin)
install.packages(file.choose(),repos = NULL,type = "source")
library(lmPerm)
#为什么选择置换检验 数据呈正态分布不太合适 或者担心离群点
#又或者对标准的参数方法来说数据集太小
#当样本量较大时 可以使用蒙特卡洛模拟 进行抽样 获得一个近似的检验
#c
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2023-06-20 14:16:53
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现在有一组数，不知道这组数的总量有多少，请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数，使得每个数被取出来的概率相等。如果这组数有n个，那么每个数字取到的概率就是k/n，但是这个问题的难点在于不知道这组数的总数，也就是不知道n，那么该怎么计算每个数取到的概率呢？蓄水池算法游泳池(蓄水池)大家都不陌生，有些游泳池中的水是活的，有入水管也有出水管，那么和泳池体积相当的水流过之后，是不是泳池中所有的水都会
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2024-08-11 10:10:50
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# Python随机获取样本的实现方法
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python编程语言来实现随机获取样本的功能。随机获取样本是指从一个给定的数据集中随机选择一定数量的样本。对于初学者来说，这是一个常见但又非常有用的需求。
在这个例子中，我们将使用Python的random模块来实现随机获取样本的功能。首先，我们将介绍实现的整个流程，并通过表格展示具体步骤。
## 2. 实现流程
原创
2023-11-05 12:13:13
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