240 發(fā)簡信
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    TASK02

    虛擬地址空間 每個(gè)程序被運(yùn)行起來后姥敛,都將擁有自己的獨(dú)立虛擬地址空間,虛擬地址空間的大小由CPU的位數(shù)決定的烹卒。 比如32位的硬件平臺(tái)決定了虛擬地址空間為4GB大小,對(duì)于一個(gè)字長...

  • Sklearn_datawhale筆記_Task01

    線性回歸 模型定義 從sklearn庫中導(dǎo)入類LinearRegression盾计,創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象model搞糕,自變量和因變量傳給LinearRegression的fit方法,定義好...

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    TASK01

    編譯系統(tǒng)的工作流程 這個(gè)過程雖然是通過一條命令完成的蜂科,然而實(shí)際上編譯系統(tǒng)的處理過程卻是非常復(fù) 雜的顽决,大致可以分為四個(gè)階段,分別為預(yù)處理导匣、編譯才菠、匯編以及鏈接。 預(yù)處理預(yù)處理器器...

  • 常用時(shí)間序列模型_task3_Datawhale

    差分指數(shù)平滑法 在運(yùn)用指數(shù)平滑法以前先對(duì)數(shù)據(jù)作一些技術(shù)上的處理贡定,使之能適合于一次指數(shù)平滑模型赋访,以后再對(duì)輸出結(jié)果作技術(shù)上的返回處理,使之恢復(fù)為原變量的形態(tài)。差分方法是改變數(shù)據(jù)變...

  • 手算時(shí)間序列_task2_Datawhale

    簡單移動(dòng)平均法 加權(quán)移動(dòng)平均法 趨勢移動(dòng)平均法 指數(shù)平滑法

  • 樹模型與集成學(xué)習(xí)task0_Datawhale

    信息論基礎(chǔ) 決策樹的思想是用節(jié)點(diǎn)代表樣本集合蚓耽,通過某些判定條件來對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的樣本進(jìn)行分配渠牲,將它們劃分到該節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn),并且要求各個(gè)子節(jié)點(diǎn)中類別的純度之和應(yīng)高于該節(jié)點(diǎn)中的類別純...

  • Task0 時(shí)間序列分析

    R語言基礎(chǔ)[https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/stat-tsa.html] 數(shù)...

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    Matplotlib學(xué)習(xí)筆記-day1

    一. 初識(shí)Matplotlib Matplotlib是一個(gè)Python 2D繪圖庫步悠,能夠以多種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版物質(zhì)量的圖形嘱兼,用來繪制各種靜態(tài),動(dòng)態(tài)贤徒,交互...

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    動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task06/07/08

    深層次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練瓶頸:梯度消失接奈,網(wǎng)絡(luò)退化 深度卷積網(wǎng)絡(luò)自然的整合了低中高不同層次的特征踢涌,特征的層次可以靠加深網(wǎng)絡(luò)的層次來豐富。從而序宦,在構(gòu)建卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)睁壁,網(wǎng)絡(luò)的深度越高,可抽取的特...

  • 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-機(jī)器翻譯

    1. 詞嵌入(word2vec) 自然語言是一套用來表達(dá)含義的復(fù)雜系統(tǒng)互捌。在這套系統(tǒng)中潘明,詞是表義的基本單元。顧名思義秕噪,詞向量是用來表示詞的向量钳降,也可被認(rèn)為是詞的特征向量或表征。...

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    動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task03/Task04/Task05

    過擬合腌巾、欠擬合及其解決方案 模型復(fù)雜度 為了解釋模型復(fù)雜度遂填,我們以多項(xiàng)式函數(shù)擬合為例。給定一個(gè)由標(biāo)量數(shù)據(jù)特征和對(duì)應(yīng)的標(biāo)量標(biāo)簽組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集澈蝙,多項(xiàng)式函數(shù)擬合的目標(biāo)是找一個(gè)階多...

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    動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task01/Task02

    1. 線性回歸 (僅供學(xué)習(xí)班打卡使用) 損失函數(shù) 在模型訓(xùn)練中吓坚,我們需要衡量價(jià)格預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差。通常我們會(huì)選取一個(gè)非負(fù)數(shù)作為誤差灯荧,且數(shù)值越小表示誤差越小礁击。一個(gè)常用的...

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