【torch.argmax与torch.max详解】
方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函
Python中RabbitMQ的使用
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NumPy数据分析基础：ndarray数组运算基本操作及切片索引迭代
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起
[数据结构] 链表(图文超详解讲解)
根据本文对链表的介绍后大家能对链表有更深的理解相信大家在过后时间能够保持求学的态度,我们一起加油!offer拿到手软!对博主感兴趣可以关注博主,我会继续更新博客,努力完善我的文章内容不会辜负大家的期待!
Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测
《Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测》假如我们已经有了一个经过文字高亮的图片，我们想提取其中的文字，让我们可以快速的找到重点，并将其中的内容存入.csv文件当中。
【深度学习100例】—— 使用PyTorch实现验证码识别 | 第4例
这里我们需要重写DataSet类，加载我们的验证码数据和label标签文件。# 加载数据集，自己重写DataSet类 class dataset(Dataset) : # root_dir为数据目录，label_file，为标签文件 def __init__(self , root_dir , la
【国庆特辑文章】时间序列~动态时间规整(Dynamic Time Wraping)
解决的问题：测量两端时间序列的相似性
【XGBoost】第 7 章：使用 XGBoost 发现系外行星
在本章中，您将穿越星星，尝试以为向导发现系外行星。本章的原因是双重的。首先是使用 XGBoost 在自上而下的研究中获得实践非常重要，因为出于所有实际目的，这就是您通常使用 XGBoost 所做的事情。尽管您可能无法自己发现带有 XGBoost 的系外行星，但您在此处实施的策略（包括选择正确的评分指
softmax回归与交叉熵损失
回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出
【Python数据科学快速入门系列 | 09】Matplotlib数据关系图表应用总结
本篇文章总结常用的数据关系图表。数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。曲线图、散点图、散点矩阵图在机器学习和深度学习中应用到也较多，除了matplotlib可以绘制以外，pandas也带有很
贝叶斯回归：使用 PyMC3 实现贝叶斯回归
在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyMC3包实现贝叶斯线性回归，并快速介绍它与普通线性回归的区别。
[大数据]数据可视化 -- 练习卷（下）
一、简述数据可视化的概念？数据可视化将各种数据用图形的方式展示给人们，是人们理解数据、诠释数据的重要手段和途径，数据可视化是帮助用户通过认识数据，进而发现这些数据所反映的实质。二、简述数据可视化的类型？科学可视化、信息可视化、可视化分析三、简述数据可视化的标准？实用性、完整性、真实性、艺术性、交互性
基于Python的视频中的人脸识别系统设计与实现
所以我们想到如果说我们可以找到这个视频的镜头切换点或者说剪辑点，对于一个视频而言后期剪辑会将不同机位拍摄的视频剪辑在一起，而这个剪辑点是很好找的，所以只要找到这视频的剪辑点就相当于找到了这个视频的镜头切换点，就可以将一段视频分段，分成一段只有一个主持人的样子，并且将每一段所对应的时间记录下来生成一个
OpenAi multi-agent 多智能体环境搭建
open-ai Multi-Agent多智能体深度强化学习环境搭建
跟我学Python图像处理丨傅里叶变换之高通滤波和低通滤波
本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波。
毕业设计 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩大数据全国疫情数据分析与3D可视化🥇学长
【毕业设计】基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化 - python 大数据 可视化
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化🥇
基于Python的人脸互换系统设计与实现
在获取人脸关键点集合后，我们需要计算这些关键点的凸包（convex hull）（凸包是一个计算几何（图形学）中的概念：在一个实数向量空间 V 中，对于给定集合 X，所有包含X 的凸集的交集 S 被称为 X 的凸包。在上述人脸仿射变换后，我们得到人脸结构和位置的变换，但我们没有对人脸区域亮度进行调整，
爬取疫情数据并存到mysql数据库
因为我做的项目需要一些疫情数据，因此在这里总结一下数据获取以及将其保存到数据库，对网络爬虫学习者还是有帮助的。
