设计模式(GOF): 每一个设计模式系统地命名、解释和评价了面向对象系统中一个重要的和重复出现的设计设计模式四个基本要素:模式名称、问题、解决方法、效果设计模式前戏: 对象/类 封装、继承、多态 接口:一个特殊的类，声明了若干方法，要求继承该接口的类必须实现这些方法 作用:限制继承接口的类的方法的名称及调用方式；隐藏了类的内部实现 接口就是一种抽象的基类(父类),限制
转载
2024-07-01 21:39:38
34阅读
一、什么是预训练？目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识 ；2
转载
2023-12-17 17:11:47
182阅读
在本章中，我们将深度学习与不同的图书馆和框架联系起来。深度学习和Theano如果我们想开始编码一个深度神经网络，最好我们有一个想法，不同的框架如Theano，TensorFlow，Keras，PyTorch等是如何工作的。Theano是一个python库，它提供了一套用于构建在我们的机器上快速培训的深层网络的功能。Theano由加拿大蒙特利尔大学在Yoshua Bengio领导下发展成为一位深度网
转载
2023-11-27 21:52:51
59阅读
手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型一、前言 搭建TensorFlow开发环境一直是初学者头疼的问题，为了帮忙初学者快速使用TensorFlow框架训练出自己的模型，作者开发了一款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具AiSuperTool，可以一键加载数据集训练出模型，支持导出h5、tflite格式的模型文件。二、软件简介 2.1 双击AiSuperTool.exe文件即
转载
2023-11-20 18:55:14
204阅读
本文主要介绍 Python 字节码、Python 虚拟机内幕以及 dis 模块的简单应用。阅读本文预计 10 min. 初探Python字节码和dis模块1. 前言2. Python 字节码2.1 汇编与反汇编2.2 什么是 Python 字节码呢？2.3 为什么需要 Python 字节码？3. Python 虚拟机内幕4. dis 模块4.1 访问和理解 Python 字节码4.2 dis()
转载
2024-05-13 12:48:35
41阅读
线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性BP检验 本文介绍的是线性回归方程的预测模型的学习笔记，将重点记录python的实现过程，对于线性模型的数学推导将不
转载
2023-09-25 10:19:56
248阅读
# 使用Hadoop进行模型训练
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模的数据集。在机器学习领域，Hadoop的强大能力使其成为数据预处理与模型训练的理想选择。本文将介绍如何利用Hadoop进行模型训练，并提供代码示例。
## Hadoop的核心组件
Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。HDFS用于存储数据，MapR
学python的人都知道，python中一切皆是对象，如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码。怎么用Python数学建模本人对Python的基础知识，一些模块(如爬虫，pygame等)有一些了解，最数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言
转载
2023-08-28 18:33:53
78阅读
正如matth所指出的，最干净的方法可能是使用模板引擎。但首先，简单的python字符串格式也可以。在但是，问题或多或少是复杂的，这取决于您是要更新现有模型的一部分，还是只是从头开始创建新模型。在创建新模型下面是一个简单的Modelica模型的示例，如果参数、变量和方程已经在Python中可用，那么可以如何从这些参数、变量和方程中创建它们：name = 'myModel'parameters =
转载
2023-10-10 22:35:36
204阅读
如何使用Python实现简单的数据可视化准备工作数据准备绘制线图绘制散点图绘制柱状图统计分析总结 本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库和Pandas库来实现简单的数据可视化。通过本文的学习，你将会学会如何绘制线图、散点图和柱状图，并且能够对数据进行简单的统计分析。准备工作在开始之前，我们需要确保你已经安装了Python，并且安装了Matplotlib库和Pandas库。如果你
转载
2023-08-08 09:08:25
31阅读
这个年纪的我们 爱情跟不上分开的节奏 这个年纪的我们 更珍惜难得的自由 这个年纪的我们 比起从前更容易感动 这个年纪的我们 徘徊在理想与现实之中 ?
# 用Python做预测模型
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步步完成使用Python构建预测模型的过程。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 使用Python构建预测模型的过程
section 数据准备
section 特征选择
section 模型训练
section 模型评估
section 模型
原创
2023-09-17 06:06:38
321阅读
哪些支持PyTorch-Transformers（此前叫做pytorch-pretrained-bert）是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具：1、谷歌的 BERT论文：“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langu
转载
2023-11-23 17:49:56
35阅读
本文讲的是用 Python 实现一个最简单的对象模型， 一个简单的对象模型Carl Friedrich Bolz 是一位在伦敦国王大学任职的研究员，他沉迷于动态语言的实现及优化等领域而不可自拔。他是 PyPy/RPython 的核心开发者之一，于此同时，他也在为 Prolog, Racket, Smalltalk, PHP 和 Ruby 等语言贡献代码。这是他的 Twitter @cf
转载
2023-08-24 10:30:00
76阅读
# 使用PaddlePaddle训练模型的项目方案
## 项目背景
在当今数据驱动的世界中，机器学习和深度学习已成为算法驱动决策的重要工具。PaddlePaddle（飞桨）是由百度开发的一个开源深度学习框架，因其易用性和灵活性而受到广泛关注。本项目旨在使用PaddlePaddle训练一个分类模型，以解决图像分类问题。
## 项目目标
1. 使用PaddlePaddle构建一个简单的卷积神经
感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震荡，无法形成一个收敛网络。因而DNN的训练中可以形成很多tricks。。1、初始化权重起初
转载
2023-09-14 18:35:32
150阅读
数据的构建在这张表中我们可以发现这里有5个数据，这里有三个特征（评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000）来划分这5本书是否选择阅读。现在我们要做的就是是要根据第一个特征，第二个特征还是第三个特征来划分数据，进行分类。计算给定数据的信息熵根据信息论的方法找到最合适的特征来划分数据集。在这里，我们首先要计算所有类别的所有可能值的香农熵，根据香农熵来我们按照取最大信息增益的方
转载
2023-08-11 09:57:01
59阅读
灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。特点用灰色数学处理不确定量，使之量化。充分利用已知信息寻求系统的运动规律。灰色系统理论能处理贫信息系统。直接上代码首先引入所需要的库import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
转载
2023-08-21 03:16:56
178阅读
Python 是一门 面向对象 语言，实现了一个完整的面向对象体系，简洁而优雅。与其他面向对象编程语言相比， Python 有自己独特的一面。 这让很多开发人员在学习 Python 时，多少有些无所适从。 那么，Python 对象模型都有哪些特色呢？一切皆对象首先，在 Python 世界， 
转载
2023-12-04 16:21:19
125阅读
链路预测是一种机器学习任务，它的目的是根据已知的过去的数据预测未来的结果。在 Python 中，你可以使用 scikit-learn 库来进行链路预测。首先，你需要准备好用于训练和测试的数据。这些数据通常包含过去的观测值和对应的预测值。然后，你可以使用 scikit-learn 中的回归模型，如线性回归或决策树回归来训练模型。使用 fit() 方法可以将训练数据拟合到模型中。最后，你可以使用测试数
转载
2023-05-26 10:15:09
289阅读
