专注于深度学习、PyTorch/JAX、Python 核心进阶、数据挖掘与算法理论的技术归档。
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Grain用于读取和处理用于训练和评估 JAX 模型的数据
Grain介绍 Grain官方Docs 用户可以带来任意的 Python 转换。 Grain 被设计为模块化。如果需要,用户可以使用自己的实现轻松覆盖 Grain 组件。 同一管道的多次运行将产生相同的输出。 Grain 的设计使得检查点的大小最小。抢占后,Grain 可以从中断
LeNet(Jax/Flax)实现
LeNet LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别图像 (LeCun et al., 1998)中的手写数字。 当
LeNet(PyTorch)实现
LeNet LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别图像 (LeCun et al., 1998)中的手写数字。 当
数据挖掘第6次作业
电子商务网站用户行为分析及服务推荐 一、背景与挖掘目标 本章通过对用户访问的网页日志数据进行分析与处理,采用基于物品的协同过滤算法对处理后的数据进行建模分析,并应用模型实现智能推荐,进行个性化推荐,帮助用户更加便捷地获取信息。 某法律网站是北京一家电子商务类的大型法律资讯网站,致
数据挖掘作业5
家用热水器用户行为分析与事件识别 一、背景与挖掘目标 居民在使用家用热水器的过程中,会因为地区气候、不同区域和用户年龄性别差异等原因形成不同的使用习惯。家电企业若能深入了解其产品在不同用户群中的使用习惯,开发符合客户需求和使用习惯的功能,就能开拓新市场。 本案例将依据BP神经网络
数据挖掘作业4
商品零售购物篮分析 一、背景与挖掘目标 购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一,也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本章使用Apriori
航空公司客户价值分析
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn data=pd.read_csv('../air_data.csv') data
Python数据分析之财政收入影响因素分析及预测模型
-- coding: utf-8 -- # 代码6-1 import numpy as np import pandas as pd inputfile = '../data/data.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(i
数据探索
数据探索 缺失值分析及箱型图 数据:catering_sale.xls(餐饮日销额数) 缺失值使用函数:describe()函数,能算出数据集的八个统计量 import pandas as pd import numpy as np import warnings warning
VisualStudio2022+Opencv配置
下载OpenCV OpenCV官网下载下来的是一个exe可执行文件,运行后是一个解压程序,解压路径设置为找得到的就可以了。添加系统路径 VisualStudio安装 选择使用C++的桌面开发就可以了。 运行VisualStudio 创建新项目 配置OpenCV 找到之前解压的目录