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函數技術

如何使用Python通過函數式編程完成excel中的數據處理及分析工作

我們在創建數據表的時候在 price 字段中故意設置了幾個 NA 值。對于空值的處理方式有很多種，可以直接刪除包含空值的數據，也可以對空值進行填充，比如...

2019-05-06 標簽：函數數據處理 python 6416 0

基于GANs的新型自拍卡通化方法

此外由于卡通圖像具有高度簡化的特征和均勻的顏色，需要在像素級損失上進行引導。研究人員觀察到畫師的作品（左）僅僅在邊緣具有較大的梯度變化，而大多數區域中梯...

2019-05-06 標簽：圖像函數數據集 7463 0

三種常見的損失函數和兩種常用的激活函數介紹和可視化

從上面闡釋的步驟可以看出，神經網絡中的權重由損失函數的導數而不是損失函數本身來進行更新或反向傳播。因此，損失函數本身對反向傳播并沒有影響。下面對各類損失...

2019-05-05 標簽：函數梯度可視化 7641 0

為什么PySnooper能從其他智能調試工具中脫穎而出？

因為你可以在不需要進行任何設置的情況下將其用于糟糕的、龐大的企業代碼庫中。只需打開裝飾器（如下示例所示），并將輸出重定向到一個專用的日志文件，將日志文件...

2019-04-29 標簽：二進制函數 python 3056 0

TensorFlow 的功能以及在其他編程語言中的應用

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2018-04-27 標簽：編程語言函數 3103 0

HLS Stream案例分析

第二步，不設置任何directive，直接執行C綜合，此時會顯示如下錯誤信息。該信息表明，在非dataflow區域使用默認的FIFO規模（這個FIFO是...

2019-04-24 標簽：函數代碼 HLS 1.0萬 0

仿真算法介紹：矩量法！如何自動建立3D電磁模型？

仿真結束后可以點擊 View Models按鈕查看SP模型參數。同時3D區域和SP模型被儲存在項目文件夾中。最后利用電磁仿真器所抽取的SP模型就可以使P...

2019-04-24 標簽：電磁函數仿真算法 7748 0

Python中五種略高級特征的使用方法

Python 多好用不用多說，大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎？本文中，作者列舉了 Python 中五...

2019-04-24 標簽：模塊函數 python 3373 0

一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失，可用于學習更準確的目標定位

目標檢測是一種多任務學習問題，包含目標定位和目標分類。當前最佳的目標檢測器（比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...

2019-04-23 標簽：函數計算機視覺數據集 6803 0

談談Python那些不為人知的冷知識

因為當你在同一行里，同時給兩個變量賦同一值時，解釋器知道這個對象已經生成，那么它就會引用到同一個對象。如果分成兩成的話，解釋器并不知道這個對象已經存在了...

2019-04-22 標簽：函數 for python 3213 0

以線性回歸算法來對三種梯度下降法進行比較

從上面公式可以注意到，它得到的是一個全局最優解，但是每迭代一步，都要用到訓練集所有的數據，如果樣本數目 m 很大，那么可想而知這種方法的迭代速度！所以，...

2019-04-19 標簽：函數梯度機器學習 4354 0

圖像噪聲的分類！圖像噪聲的模型

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2019-04-19 標簽：噪聲圖像函數 2.1萬 0

PCA類在降維和數據重構的簡單用法

sklearn.decomposition.SparsePCA和sklearn.decomposition.MiniBatchSparsePCA：Spa...

2019-04-17 標簽：函數數據集 PCA算法 1.3萬 0

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后來發現，其電視劇鏈接都是在文章里面，然后文章url后面有個數字編號，就像這樣的http://cn163.net/archives/24016/，所以機...

2019-04-16 標簽：函數 python 爬蟲 2969 0

講述Nordic nRF5 SDK的主要調試手段，以幫助大家快速定位問題

nRF5 SDK日志打印功能是通過nRF_Log模塊實現的（上面展示的日志都是通過nRF_Log打印出來的），SDK包含的大部分例子都自帶打印功能，也就...

2019-04-15 標簽：串口 uart 函數 1.3萬 0

為什么損失函數可以是這個形式？機器學習的終極目標是什么？

不過，當事件還沒有發生的時候，就不是直接去求信息量了，而應該是求信息量的期望值，所以這個時候，我們要求的是信息熵，需要在信息量前面乘以該事件發生的概率，...

2019-04-08 標簽：信息函數機器學習 3671 0

一種不同于雙線性插值的上采樣方法

我們可以看到，該網絡將傳統的非線性插值替換成 DUpsample，同時在 feature fuse 方面，不同于之前方法將 Decoder 中的特征上采...

2019-04-08 標簽：函數梯度數據集 6796 0

語義表征的無監督對比學習：一個新理論框架

首先，是否存在良好且廣泛適用的表征呢？在計算機視覺等領域，答案是肯定的，因為深度卷積神經網絡 (CNN) 在大型含多類別標簽數據集 (如 ImageNe...

2019-04-04 標簽：神經網絡圖像函數 3121 0

不直接使用C標準庫中的內存管理函數的原因

STM32 在上電啟動之后默認從 Flash 啟動，啟動之后會將 RW 段中的 RW-data（初始化的全局變量）搬運到 RAM 中，但不會搬運 RO ...

2019-04-05 標簽：函數內存管理 RT-Thread 5906 0

遞歸的三大要素！有關遞歸的一些優化思路

如何優化？一般我們可以把我們計算的結果保證起來，例如把 f(4) 的計算結果保證起來，當再次要計算 f(4) 的時候，我們先判斷一下，之前是否計算過，如...

2019-04-03 標簽：函數遞歸 9740 0

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