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原创 在Kaggle上实现照片修复:从零搭建AI图像超分辨率模型
我们的目标是构建一个能够将128x128低分辨率图像修复为512x512高清图像的深度学习模型。数据预处理:图像加载、裁剪、增强模型架构:基于残差网络的超分辨率模型损失函数:结合L1损失、SSIM损失和梯度损失交互界面:使用ipywidgets构建可视化测试界面为了让修复效果更符合人眼感知,设计了混合损失函数:python# L1损失# SSIM损失(结构相似性)# 梯度损失(边缘保持)这种组合损失能同时保证像素精度、结构相似性和边缘清晰度。
2026-06-27 16:11:23
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原创 一文搞懂K-means 聚类算法
K-means 是一种无监督学习的聚类算法,核心是通过迭代将数据划分为 K 个簇,使每个簇内数据的 “距离平方和” 最小(簇内相似度高、簇间差异大)作为无监督学习的 “入门级明星算法”,K-means 的优势在于原理简单、运行高效、落地成本低,尤其适合数据维度不高、簇分布相对集中的场景。但它也有明显的局限:需要提前指定簇数、对异常值敏感、对非球形簇的聚类效果较差。不过在实际工作中,K-means 往往是 “快速探索数据结构” 的首选工具 —— 比如先通过它初步划分用户群体,再结合业务经验细化标签。
2025-12-23 20:13:59
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原创 Flask的安装与测试运行
Flask 的核心价值是 “轻量且灵活” —— 既降低了 Web 开发的入门门槛,又能通过扩展适配复杂业务需求,是 Python 生态中最受欢迎的 Web 框架之一,尤其适合快速开发、小型项目或需要高度定制化的场景。
2025-12-11 11:18:14
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原创 Matplotlib 基础绘图
熟练掌握Matplotlib 基础绘图对数据分析、科研、工程等领域具有重要意义。它能大幅提升数据可视化能力,提高我们的工作效率。能为科研与工程应用提供数据模型,辅助验证假设或快速定位系统问题。提升自身核心素养,增强我们职业竞争力等。
2025-06-05 11:17:19
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原创 Python的应用
new_year_activity_info={"time":"2025年1月1日 19:00-22:00","place":"学校大礼堂","people_num":"300",a=int(input("请输入要做幂函数的第1个数:"))a=int(input("请输入要做加法的第1个数:"))a=int(input("请输入要做减法的第1个数:"))a=int(input("请输入要做乘法的第1个数:"))a=int(input("请输入要做除法的第1个数:"))
2024-12-23 15:46:38
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原创 Python知识汇总
student_dict={"小红":20240200002,"小李":20240300003}avg_score=float("请输入你的第一学年的课程平均分:")data=[{"红楼梦":"曹雪芹","西游记":"吴承恩"}](('红楼梦', '曹雪芹'), ('西游记', '吴承恩'))student_list=["小红","小李","小明"]college=input("请输入你就读的大学全称:")studentName="小红"StudentName="小华"a=input("图书编号:")
2024-12-21 11:44:05
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原创 字符串和内置方法,新书登记程序以及元组的应用
2024-9-1 09:36:24 2022010020 刘明小明是9点36分进行注册的。str4="2024-9-1 09:36:24 2022010020 刘明"data=[{"三国演义":"罗贯中"},{"西游记":"吴承恩"}](('三国演义', '罗贯中'), ('西游记', '吴承恩'))str5="小明是9点36分进行注册的"str2="noon是否是回文字符串"#书名:西游记 这是一部经典名著。a=input("图书编号:")noon是否是回文字符串是。
2024-12-14 11:09:29
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原创 利用函数进行简单的加减乘除和幂函数
a=int(input("请输入要做幂函数的第一个数:"))b=int(input("请输入要做幂函数的第二个数:"))a=int(input("请输入要做加法的第一个数:"))b=int(input("请输入要做加法的第二个数:"))a=int(input("请输入要做减法的第一个数:"))b=int(input("请输入要做减法的第二个数:"))a=int(input("请输入要做乘法的第一个数:"))b=int(input("请输入要做乘法的第二个数:"))请输入要做幂函数的第一个数:4。
2024-12-14 09:43:16
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