反射填充详解ReflectionPad2d(padding)
这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴，以设定的padding大小为步长，将输入向量的边界内padding大小的元素，对称填充。1）当padding=(2,2,1,1)时，表示向量以左、右、上、下边界为对称轴，左、右、上、下分别填充宽度为2,2,1,1的元素。1）当padding=(1,2)时，表示
【数据挖掘竞赛】零基础入门数据挖掘-二手汽车价格预测
数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果.notRepairedDamage 中存在空缺值，但空缺值用“-”表示，所以数据查看发现不了空缺值，将“-”替换成NaN。图中可以看出，seller,offerT
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
学习笔记3 | 高维数据处理——Xarray
高维数据处理笔记包括：Xarray数据结构、数据读取、索引、坐标系统、统计、可视化和掩膜
零基础用一百行代码完成动态的人脸识别（opencv+python）
用opencv来进行动态的人脸识别
【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）
Imagenet是计算机视觉的经典分类比赛，但是Imagenet数据集本身太大了，我们穷学生没有这么大的算力，2016年google DeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分（大小约3GB）制作了Mini-Imagenet数据集（也就是Imagenet的子集），共有100个类别，每
ChatGPT最强对手Claude使用教程
Cladue最近很火，作为ChatGPT4的平替版，它无需付费，使用方便，很多网友通过效果对比，发现它的性能要好于ChatGPT3.5，可以媲美ChatGPT4。最主要是使用很方便，十分钟就可以轻松部署，下面记录一下自己的使用历程，希望能给大家一点帮助。
真的不能再详细了，2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别
2w6k字，真的不能再详细了！！！几乎每一行代码都有注释！！！本教程包括MNIST数据集的下载与保存与加载、卷积神经网路的构建、模型的训练、模型的测试、模型的保存、模型的加载与继续训练和测试、模型训练过程、测试过程的可视化、模型的使用。
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Opencv项目实战：07 人脸识别和考勤系统
我们将学习如何以高精度执行面部识别，首先简要介绍理论并学习基本实现。然后我们将创建一个考勤项目，该项目将使用网络摄像头检测人脸并在 Excel 表中实时记录考勤情况。
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记录一下今天的机器学习——白噪声检验和平稳性检验
时间序列模型SCINet（代码解析）
基于因果神经网络改进的SCINet长时间序列预测模型，在公共数据集上表现仅次于Nlinear
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从傅里叶变换到小波变换详细解释(含代码)
本文包含从傅里叶变换到小波变换的详细解释，有小波变换，小波的分类，离散小波变换和线性小波变换以及有对应的程序和代码
全国一等奖，F题：智能送药小车。
大家好，我是张巧龙，今天给大家继续带来电赛F题的分享：智能送药小车。今天这个车也获得了全国一等奖，这次获奖队伍和上次获奖队伍，都是我赛前指导的学生做的。上次的文章链接：做个全国一等奖的小车...
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体验了一下new bing，很不错，但是最近觉得这种模型还是搭建在自己电脑上最好，看了下github上的chatGLM项目，这个项目在致力于将一个大语言模型搭建在个人机上，我对此惊叹不已，就按照其流程下载下来搭建在自己电脑上了，这种模型运行在自己电脑上的感觉不会有那种隐私被偷窥的感觉，同时自己可以对
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Python实现的基于蒙特卡洛树搜索的完整代码最终效果：在控制台输入输出，实现3种玩家（AI或者人类或者随机）的对弈
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毕业设计-基于深度学习的人脸识别方法：人脸识别与虹膜识别、指纹识别、步态识别等其它生物特征识别技术相比，具有自然、便捷、用户体验友好等独特优势，因而受到了学术界和工业界的广泛关注．近年来，在深度学习技术的驱动下，人脸识别技术取得了突破性进展，在面对表情、姿态、光照、遮挡等外在干扰因素时，仍表现出较好
