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R語言常用命令集合_R語言_腳本之家
>rnorm(5,0,1) 以N(0,1)的正態(tài)分布,分別列出5個(gè)值。r 這列代表隨機(jī),可以替換成dnorm, pnorm, qnorm 作不同計(jì)算norm=正態(tài)分布,r = random = 隨機(jī), d= density = 密度, p= probability = 概率 , q =quantile = 分位 布朗運(yùn)動(dòng) cumsum//#累計(jì)求和 cumprod//#連乘積 cummin//按照降序排列 cummax/...
www.dbjr.com.cn/article/2076...htm 2025-6-4
Pytorch介紹與安裝過程_python_腳本之家
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊 (torch.nn):該模塊提供了構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的所有基礎(chǔ)構(gòu)件: 層(Layers):預(yù)定義了各種層(如 Linear, Conv2d, RNN, LSTM, Transformer, Dropout, BatchNorm 等)。 損失函數(shù) (Loss Functions):如 MSE, CrossEntropyLoss 等。 優(yōu)化器 (Optimizers):如 SGD, Adam, RMSprop 等,用于更新模型參數(shù)以最小...
www.dbjr.com.cn/python/342755q...htm 2025-6-3
Python OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像傅里葉變換_python_腳本之家
NORM_MINMAX:線性縮放,常用類型 dtype:可選項(xiàng),默認(rèn)值 -1,表示輸出矩陣與輸入圖像類型相同 mask:掩模遮罩,可選項(xiàng),默認(rèn)無遮罩 傅里葉變換在理論上需要O(MN)2次運(yùn)算,非常耗時(shí);快速傅里葉變換只需要O(MN㏒(MN)) 次運(yùn)算就可以完成。 OpenCV 中的傅里葉變換函數(shù) cv.dft() 對(duì)于行數(shù)和列數(shù)都可以分解為2^p*3...
www.dbjr.com.cn/article/2354...htm 2025-6-7
OpenManus安裝與部署中的常見問題解決方案與避坑指南_其它綜合_腳本之...
return os.path.normpath(path).replace('\\', '/') 二、大語言模型API配置問題 API配置是我遇到的最繁瑣的問題,也是GitHub Issues中反映最多的部分。 1. 我的模型配置經(jīng)驗(yàn) 在嘗試了多個(gè)模型后,我總結(jié)出以下配置是效果最好的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22...
www.dbjr.com.cn/program/3379912...htm 2025-6-14
Python人工智能實(shí)戰(zhàn)之以圖搜圖的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
norm_feat = model.vgg_extract_feat(img_path) # 修改此處改變提取特征的網(wǎng)絡(luò) img_name = os.path.split(img_path)[1] feats.append(norm_feat) names.append(img_name) print("extracting feature from image No. %d , %d images in total" % ((i + 1), len(img_list))) feats = np.array(fe...
www.dbjr.com.cn/article/2480...htm 2025-5-30
關(guān)于Python下的Matlab函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系(Numpy)_python_腳本之家
decimate(x, q) scipy.signal.resample(x, len(x)/q) unique(a) unique(a) squeeze(a) a.squeeze() 以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。 您可能感興趣的文章: Python numpy下幾種fft函數(shù)的使用方式 實(shí)例詳解Python中的numpy.abs和abs函數(shù) Python數(shù)據(jù)分析Numpy中常用相關(guān)性函數(shù)...
www.dbjr.com.cn/article/2551...htm 2025-5-26