命令行指定显卡GPU运行python脚本在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
方法介绍1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。2.Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法，最初由Ma
Kmeans算法中K值的确定是很重要的。下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择数据集自制数据集，格式如下：维度为3。①手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚
确定 K 值是 K-means 聚类分析的一个重要步骤。不同的 K 值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的 K 值非常重要。以下是一些常见的方法来选择 K 值：手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与 K 值之间的关系图。随着 K 值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到 SSE 下降的速度开始变慢的“拐点”，这个点就是最佳的 K 值。轮廓系数法：该方法基
类和类的六种关系类和类之间存在六种关系，分别是泛化，实现关系，依赖关系，关联关系，聚合关系，组合关系。泛化关系(Generalization)语义：类和子类的关系，接口和子接口的关系；一个类（称为子类、子接口）继承另外的一个类（称为父类、父接口）的功能，并可以增加它自己的新功能语法：extends符号：一条带空心三角箭头的实线，从子类指向父类，或者子接口指向父接口。实现关系(Realization
1、pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度，一方面增加了特征的整合度。2、pooling是用更高层的抽象表示图像特征，至于pooling为什么可以这样做，是因为：我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。 1. 卷积层常见的卷积操作如下：卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均分为 x 组，然后对每一组进行常规卷积，最后再进行合并。空洞卷积为扩大感受野，在卷积核里
在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类
在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。一、数据与标签没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？没有对数据进行归一化。由于不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数
命令行指定显卡GPU运行python脚本在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 p
在机器学习中，我们的模型建立完成后，通常要根据评估指标来对模型进行评估，以此来判断模型的可用性。而评估指标主要的目的是让模型在未知数据上的预测能力最好。因此，我们在模型训练之前，要对训练集和测试集进行划分。一般数据集划分的方法有四种：留出法、交叉验证法、留一法、自助法。 注：数据集D划分为两个互斥的的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T。数据集的具体划分方法1.留出法 留出法直接将数
1. 概念简述 线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。
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