学习过Java 编程语言的小伙伴，应该都知道在Java 语言学习过程中会学到类属性的getter & setter 方法。那么在Python 中是否也有类似的方法呢？答案是，有的。今天的分享内容是：如何使用@property 装饰器去实现Python 中的getter & setter 方法。在代码实操之前，先来了解下@property 装饰器相关的小知识。有利于更好地理解以下实操
小学生python游戏编程arcade----坦克换色前言坦克换色1、RGB颜色1.1 RGB1.2 PIL 模块中的image1.3 效果图1.4 代码实现1.5 总结2、RGB转换为HSV2.1 RGB2.2 HSV2.3 python RGB 转HSV colorsys.rgb_to_hsv2.4 效果2.4 代码实现3 转换为函数，以便游戏中调用总结源码获取 前言接上篇文章继续解绍arc
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2024-05-17 00:57:57
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本教程通过自包含的例子介绍 PyTorch 的基本概念。要查看格式更加优美的图文并茂的教程，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/pytorch_with_examples.html
PyTorch的核心是提供了两个主要特性:n维Tensor，类似于numpy，但可以在GPU上运行。
建立和训练神经网络的自动微分我们将使用一个完全连接的relu网络
文章目录1.预创建的Estimator2.线性模型3.提升树4.提升树模型理解5.从Keras model到Estimator model 1.预创建的EstimatorEstimator 是 Tensorflow 完整模型的高级表示，它被设计用于轻松扩展和异步训练。在 Tensorflow 2.0 中，Keras API 可以完成许多相同的任务，而且被认为是一个更易学习的API。Tensorf
VAE实现 PyTorch 记录
近年来，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）作为生成模型的一个重要方法，逐渐在自动编码、数据生成等领域得到了广泛应用。随着深度学习技术的发展和开源框架的普及，使用 PyTorch 实现 VAE 的需求日益增加。以下是我对 VAE 在 PyTorch 中实现的过程整理的复盘记录。
### 背景描述
在 2013 年，Kingm
# PyTorch VAE实现
## 介绍
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，可用于从高维数据中学习潜在表示，并生成具有相似特征的新样本。在本文中，我们将使用PyTorch实现一个简单的VAE模型。
## 变分自编码器
VAE是一种概率生成模型，由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，而解码器则从潜在空
原创
2023-10-17 16:07:32
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if name:
return {'state':'error','data':'名称不可为空'}类似这种验证写多了后来发不仅不美观规范，而且后期修改和添加验证也很麻烦 ，就产生了写个类似Django里面的form那种表单验证，不过比那个简陋多啦。我的习惯是用捕获异常的方式处理这种验证先明确代码的层次关系 MinLengthValidate MaxLengthValidate MaxVal
总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
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2024-05-14 22:57:35
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【深度学习】【python】vae变分自编码器实现 中文注释版“你的代码很不错,不过下一秒就是我的了.” 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0运行结果:本程序只需要tensorflow. 程序如下:#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
变分自编码器
reference: https://j
文章目录前言数据的处理数据集的下载数据集的划分AlexNet介绍程序的实现model.pyDropout()函数train.py数据预处理导入数据集train_tool.pypredict.py模型的部署 前言搭建AlexNet来进行分类模型的训练，大致训练流程和图像分类：Pytorch图像分类之–LetNet模型差不多，两者最大的不同就是，读取训练数据的方式不同，前者读取是通过torchvis
概述VAE（Variational Auto-Encoders，变分自编码器）属于一种生成式模型，希望可以将一个低维向量映射到一个高维的真实数据，常将其与GAN对比以突出后者。VAE属于Auto-Encoder的变体，通过对code引入噪声，使其具备一定的生成能力。直观理解 图左展示的是Auto-Encoder（AE），可以看出AE只会把输入编码到低维空间的一个点，然后通过这个点解码出原输入。如输
文章目录绪论1. PyTorch基础2. 人工神经网络和反向传播3. 动态计算图（dynamic computational graph）4. 反向函数（Backward()）5. 数学：雅可比和向量 绪论本人在学PyTorch，对它的计算图产生疑惑。后学习国外一篇博文后，感觉收获颇丰，故转载翻译而来。本文将会主要关注PyTorch计算图相关和autograd类的backward等方面。 图1
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2024-03-04 21:24:03
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近期看论文要用到VAE，看了很多资料，有这样一种感觉，要么过度过于偏向数学原理，要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合，以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。1 解决问题VAE是变分推断（variational inference ）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型，其概率图模型和深度学习有机结合，近年来比较火热。VAE可以用于但不局限于降维信息检索等任务
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2023-11-24 21:30:43
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一、为什么需要建立数据模型数据模型是组织和存储数据的方法；适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下几点好处：性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐；成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复用，降低数据系统中的存储和计算成本；效率：改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率； 质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性； 二、关系数
# 变分自编码器(VAE)训练与测试
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据的潜在分布。与传统自编码器不同，VAE采用了概率推断的方式，使得生成的数据更加多样化。本文将通过Python代码示例来详细讲解如何训练和测试一个简单的VAE模型。
## VAE的基本原理
VAE的核心思想是将输入数据映射到潜在空间，然后从潜在空间中生
## Python中的VAE与KL散度
### 什么是VAE？
VAE是一种生成模型，用于从潜在空间中学习数据的分布。它结合了自动编码器（Encoder）和生成器（Decoder）的概念，能够生成具有良好连续性的数据。
### 什么是KL散度？
KL散度（Kullback-Leibler divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间差异的指标。在VAE中，KL散度用来度量潜在变量的分布
原创
2024-06-06 06:06:08
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目录一、python矩阵1.python矩阵操作2.python矩阵乘法3.python矩阵转置4.python求方程的迹5.python方阵的行列式计算方法6.python求逆矩阵/伴随矩阵7.python解多元一次方程二、梯度下降法三、最小二乘法 实验目的： 1.练习Python矩阵 2.解释微分、梯度的含义？ 什么是梯度下降法？并用用梯度下降法手工求解参考，在Excel里用牛顿法、或者梯度
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2024-07-07 12:38:46
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要使用两个工具：pyenv和virtualenv。前者用于管理不同的Python版本，后者用于管理不同的工作环境。1 pyenvpyenv是一个Python版本管理工具，它能够进行全局的Python版本切换，也可以为单个项目提供对应的Python版本。使用pyenv以后，可以在服务器上安装多个不同的Python版本，也可以安装不同的Python实现。不同Python版本之间的切换也非常简单。pye
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2024-06-19 08:41:14
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先看tflearn 官方的：from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import tensorflow as tf
import tflearn
原创
2023-05-31 10:37:42
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由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之
