机器学习入门-01快速学会使用Matplotlib绘图
快速学会使用Matplotlib绘图使用Matplotlib的基本功能实现图形显示使用Matplotlib实现多图显示使用Matplotlib实现不同画图种类1. Matplotlib之HelloWorld1.1 什么是MatplotlibMatplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用
入门opencv安装和读取图片
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结一.opencv包的安装 首先是使用软件：我用的是Anaconda 与pycharm配置第一步：下载Anaconda 下载地址：Anaconda
利用opencv带你玩转人脸识别-上篇（读取图片，灰度转换，尺寸修改，绘制矩形快速入门）
🐚作者简介：苏凉（专注于网络爬虫，数据分析）🐳博客主页：苏凉.py的博客🌐系列专栏：python-opencv快速入门👑名言警句：海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。📰要是觉得博主文章写的不错的话，还望大家三连支持一下呀！！！👉关注✨点赞👍收藏📂文章目录前言安装opencv导入模块1.读取图片（
万物皆可GAN之初试pytorch神经网络
文章目录前言2.1MNIST图像数据集2.2获取MNIST数据集2.3数据预览2.4简单的神经网络2.5可视化训练2.6MNIST数据集类2.7训练分类器2.8查询神经网络2.9简易分类器的性能前言在上节中，我主要是讲了梯度这么一回事。讲了它是怎么样的一个东西，以及它对以后的工作会产生怎么样的一个影
【Python实战】有趣的代码百里挑一：这款“水波特效”脚本送给你，绝版哦~（建议保留）
前言你的心要如溪水般柔软，你的眼波要像春天般明媚。 ——余光中似乎很少看见湍急的溪流，多数时候，溪水总是潺潺地流着，不疾不徐，有自己的节奏；也似乎很少看见污浊的溪流，多数时候，溪水总是澄澈见底，偶尔拔起沙石，也很快能静置溪底，重归明净。一个像溪水
人工智能基础-作业1
1.安装pycharm-链接安装pycharm教程-安装成功页面安装pytorch链接微软官方安装pytorch教程安装中…安装成功python实现反向传播模型为w1xx+w2*x+b参考代码import torchx_data = [1, 2, 3]y_data = [2, 4, 6]# 三个te
万物皆可GAN之pytorch和神经网络
适用于小白的学习。
两种方法教你一行代码实现探索性数据分析报告
探索性数据分析（EDA） 是使用可视化方法总结和分析数据集主要特征的过程。EDA是数据科学家要做的第一部分，如果我们不懂得如何进行EDA，那么无法对数据进行进一步的建模。上一篇文章我以泰坦尼克号数据为例，介绍了如何使用python详细的进行探索性数据分析，但有时这是很耗费时间的，现在，我介绍两种方法
YOLOv5-6.0 源码解析 —— 卷积神经单元
YOLOv5 源码中，模型是依靠 yaml 文件建立的。而 yaml 文件中涉及到的卷积神经网络单元都是在 models 文件夹中的 common.py 声明的，所以自行设计网络结构之前有必要详解这个文件。这个文件很细节，就算不学 YOLOv5 也建议 copy 收藏通用参数c1 c2 c_
OpenCV学习笔记12-图像金字塔的原理及代码实现
1 图像金字塔介绍图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图
卷积神经网络 一些参数计算
次数，参数，输出张量的size
飞猪平台用户行为分析—python
文章目录一、项目背景1.1数据来源1.2数据介绍二、分析目的三、分析思路四、数据分析3.1数据清洗3.2用户分析3.2.1用户维度3.2.1.1浏览量pv、访客量uv、成交量分析五、总结提示：本项目分析仅用来学习使用一、项目背景作为中国最受欢迎的在线旅游平台（OTP）之一，阿里巴巴集团旗下的飞猪通过
Python知识点，Python requests 模块
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pandas将多个Series对象合并起来形成dataframe、当索引不一致时会产生缺失值NaN
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Paper Reading - Loss系列 - 深度学习中各种常见Loss与组合综述[WIP]
目录回归误差交叉熵 CEBCECEFocal LossDice LossLovasz-Softmax Loss更多可见计算机视觉-Paper&Code - 知乎本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点回归误差两种loss不同位置的梯度情况MAE mean ave
在python中读取和写入CSV文件（你真的会吗？）
csv文件的读取
Keras深度学习实战（3）——神经网络性能优化技术详解
在神经网络训练过程中，有多种超参数可以影响神经网络的准确性。在本节中，我们将详细介绍神经网络中各种超参数的作用，通过使用不同的超参数来优化神经网络性能，以 MNIST 手写数字分类模型为例应用多种神经网络优化技术提高模型准确率。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题python实现
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