以上图片画得不够好,请见谅,主要为了说明两个坐标轴的角度和默认方向。 2.角度旋转主要涉及到两个函数,一个是right函数,一个是setheading函数。这里必须要注意的是setheading函数的角度旋转默认是按照坐标系的方向来的,而right函数是按照实际前进方向的左右来的,right函数跟坐标系没有关系了,因为right已经决定了方向是向右的,类似的向左旋转就使用left函数了。
选自Github 机器之心编译 参与:朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量(Tensor)。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述,以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题: 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型? 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库? 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
在想使用Python之前需先安装Python,以及Python IDE和Python的库,而用Anaconda就可以一键安装。
验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎,而其花样也是层出不穷:图片验证、滑块验证、交互式验证、行为验证等。随着OCR技术的成熟,图片验证已经渐渐淡出主流,而「滑块验证」越来越多地出现在大众视野。“这么厉害,这小子长啥样呢?”没错,它就长这损sai:
最近想为 SQLAlchemy 封装一套类似 Django ORM 的 Model Manager,于是捡起了「流畅的 Python」开始看被我遗留的「元编程」部分。在阅读的过程中,我慢慢发现自己并没有像想象的那样对 Python 类了如指掌,在很多概念的划分上我都是模棱两可的。因此特地总结这样一篇文章,希望能够由浅至深对 Python 类进行一次全面解剖手术。
二、对象体系 pythoner有句话常说:“一切皆对象”,说是这么说,但是理解吗? 首先,我们来看看对象的定义:就是数据和基于这些数据的操作的集合。 python是用C编写,C里面可没有对象的概念,那这个究竟是什么呢? 在python中,对象实际是为C的结构体在堆上申请的一片内存。这里的堆是Heap的概念。 让我们还是从object.h这个头文件一窥究竟吧 在文件开头,有一长串注释,在里面有下面几个要点: 1.Objects are structures allocated on the heap.这就是
机器学习和数据科学在解决复杂问题时,经常需要评估模型的性能。其中,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种非常有用的工具,被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史,而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。
可能这对初次接触编程的人有用——我不是不想切入正题,我只是想强调根本没什么正题,我可能在其他文章里提过这一点。“编程语言就是语法糖”,可能你不知道什么是语法糖,但是知道的人也未必认同我。我不保证你们能听懂……python的教程有很多,但是我对很多都不满意,所以这算是我的尝试吧。
对于一个学C++的朋友来说,Python类中,哪些是私有成员,哪些是共有成员,估计一直傻傻分不清。
ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具,是由二战中的电子和雷达工程师发明的,发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰,后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
CPython 中基本的数据结构是 Object,所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问,CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。
CAN是控制器区域网络(Controller Area Network, CAN)的简称,是国际上应用最广泛的现场总线之一。在北美和西欧,CAN总线协议已经成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线。 前特斯拉员工Eric Evenchick在今年Black Hat Asia 2015大会发布了一款CAN总线协议的安全工具CANard,通过硬件抽象实现对多种CAN适配器的支持,向上提供统一的调用接口。还支持CAN-TP、OBD-II、UDS多种上层协议的通信。针对CAN总线协议设备的模糊测试
作者:小屋子大侠,目前主要从事于python后端相关工作,使用使用python大概2年半的时间,平常喜欢分析工作中使用的工具的源码,如supervisor,gunicorn,django等,并编写了相应的源码分析博客,除了使用工具的分析外,对python的底层实现也有相应兴趣并编写过python源码有关的博客,目前主要学习于操作系统相关内容。个人博客地址:https://blog.csdn.net/qq_33339479/
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是后向传播的第一篇,介绍调用流程:如何从 Python 代码进入到 C++ autograd 引擎。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第一篇,介绍自动微分(梯度计算)所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多(1万两千字),所以拆分成上下两篇。
机器学习和数据科学中一个经常被忽视,但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型,但如果没有合适的评估机制,你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵(Confusion Matrix)派上用场的地方。
IEG 自研引擎 CE 最早支持的脚本是 Lua, 在性能方面, Lua是有一定优势的. 但除此之外的工程组织, 以及现在即将面临的 AI 时代的语料问题, Lua 都很难很好的解决. 在这种情况下, 支持工程组织和语料更丰富的 Python, 就成了优先级较高的任务了. 由于Python的虚拟机以及相关的C API较复杂, 我们选择的方式是将 pybind11 - 一个Python社区知名度比较高, 实现质量也比较高的 Python 导出库与我们引擎的 C++ 反射适配的整合方式, 这样可以在工作量较小的情况下, 支持好 Python 脚本, 同时也能比较好的利用上引擎的C++反射实现. 在做好整合工作前, 我们肯定需要先较深入的了解 pybind11 的相关实现机制, 这也是本篇主要讲述的内容.
This knowledge base article shows you how to calculate daily total precipitation using ERA5 data.
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标,区分了准确率和精确率的区别,并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法,即混淆矩阵(confusion_matrix)。
Python操作MySQL数据库 前几天数据库课程的一个小project,需要接入MySQL数据库,导入数据,写了个脚本,做简单的CRUD操作,用Python实现,简单地记录一下。 依赖 可以用MySQL-python来连MySQL,安装很简单,pip install MySQL-python,然后在脚本里引入import MySQLdb即可。有不止一个库实现类似的功能,API大同小异。 连接 首先要做的是链接数据库,当然要确保你MySQL Server是安装运行的,用homebrew安装的话brew in
目录: 列表 列表基本操作 列表的操作符 列表的函数和方法 元组 介绍: 列表是一种可变的有序集合,可以进行访问、添加和删除操作。 元组是一种不可变的有序集合,可以访问。 1、列表的基本操作 创建列表 1 ls = ['mary', 'tom', 'kate'] 2 ['mary', 'tom', 'kate'] 注意:列表中的元素可以为不同类型,且可以为列表 1 In [29]: ls2=[1,2,'d','fairy',[1,4]] 2 In [30]: ls2 3 Out[30]: [1, 2
function 的参数传递 python的变量是一个对象的引用,变量与变量之间的赋值是对同一个对象的引用,当变量重新赋值对象的时候,是将变量指向一个新的对象。 python实参向形参传送数据的方式是值传递。 def change(a,b): """ python交换2 个值 """ a,b=b,a >>> a,b=2,3 >>> change(a,b) >>> print("a={} b={}".format(a,b)) a=2 b=3 python可以通过,可变
在机器学习领域中,用于评价一个模型的性能有多种指标,其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。这里我们就对这块内容做一个集中的理解。分为一和二,5分钟。
在之前的博文 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 中,博主提及过恶意文件静态检测的一种方法,并因此训练了模型,由于样本量巨大以及资源有限,训练一个 epoch 就需要一周多的时间,因此就先拿训练过一个 epoch 的模型来进行测试;
KeyBERT Taipy Kenneth Leung 数据科学 机器学习 由Marylou Fortier拍摄的照片(Unsplash) 随着来自社交媒体、客户评论和在线平台等来源的文本数据数量呈指数级增长,我们必须能够理解这些非结构化数据。
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
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以下是本人阅读此书时理解的一些笔记,包含一些影响文义的笔误修正,当然不一定正确,贴出来一起讨论。 注:此书剖析的源码是2.5版本,在python.org 可以找到源码。纸质书阅读,pdf 贴图。 文章
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 元组 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 元组 1.创建元组 1.1 tuple 函数 1.2 圆括号 2.多重赋值 3.元组特性 3.1 单个元素的元组 3.2 可以省略的圆括号 3.3 不可变性 4.为什么需要
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php是世界上最好的语言。thinkphp是最流行的php框架。thinkphp6版本是最新最前沿的版本。屏幕前学习的你,嗯,是最好看的.
train_test_split()可以将数据按比例随机分为训练集和测试集;参数如下:
在性能测试领域,JMeter已经成为测试专业人士的首选工具,用于模拟用户行为、测量响应时间、评估系统性能。而现在大部分接口都会涉及到验签、签名、加密等操作,为了满足特定需求,我们需要更多的灵活性,比如引入Python来进行特定操作或处理复杂逻辑。(特别是针对一些只会Python编程, 不擅长Java的)
源码地址:http://www.thinkphp.cn/download/610.html
从安装Flask,pipenv 到路由实现,Blueprint、SQLAlchemy,一次简单实践,github地址,https://github.com/stark0824/smartAdmin
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差。
首先,这是一篇面向新人的教程导向的分析文章,(by the way其实我也是新手,从比赛开始才学的Pandas库,这也是我的一篇学习笔记),所以会包含很多函数的基础用法,解题思路等等, 流程会比较详细。
https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation
数据测试环境只有一套,平时只用于日常的数据需求测试,无法满足用户 UAT 要求,因此需要重新搭建一套数据测试系统,作为用户的 UAT 环境。
在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些 很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑,或者是业务模型考虑,往往难以估量长期的业务变化发展,尤其是数据库的扩容,项目的设计成员往往会单纯得以为,等到数据量膨胀以后,直接扩容数据库的规格,通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看,这样的思想几乎是行业的“主流思想”,这也无可厚非,从业务角度,底层做得越透明,往往是越成功的。但从数据库的角度来看,单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候,使用了8C 16G的RDS规格,以支撑1w Q
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变量的作用是用来记录状态变化,变量名:“门牌号”,变量值:内存中开辟一个“小房间“”,存在里面。
注意事项 收集一些自用的shell脚本,可以放心使用。 服务器TCP回程路由测试 curl https://www.coorw.com/speedtest/test.sh|bash #来自李子博客,适用于centos6/7,测试服务器TCP回程是否为CN2或联通移动直连线路。 VPS一键测速脚本整合版。 📷 使用方法: wget vpstest.cn/it && bash it 或 wget git.io/vpstest && bash vpstest 或 wget -O it vpstest.cn &&
1 引入pytest使用assert进行断言,如果有多个断言,第一个失败了,那么后续的断言将不会执行;那么如果第一个断言失败了,还想继续保持执行后边的断言,那如何做?我们可以使用pytest-assume来解决这个问题,即使用多重断言插件。2 pytest-assume安装pip3 install pytest-assumeC:\Users\Administrator>pip3 install pytest-assumeLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsingh
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
在数据处理和分析的过程中,数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差,影响决策的准确性。通过数据去重,我们可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的,从而提高分析结果的可靠性,Python提供了多种方法和技巧来实现数据去重和数据处理,使得这些任务变得简单、高效。
查准率,表示所有被预测为正类的样本(TP+FP)是真正类(TP)的比例: P = T P T P + F P P= \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 查全率,表示所有真正类的样本(TP+FN)中被预测为真正类(TP)的比例: R = T P T P + F N R= \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP
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