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RSS订阅原创 pycharm连接unix服务器
很多小伙伴在刚刚加入课题组后遇到的首要的问题就是如何使用课题组的一些高端设备，例如服务器等，现在深度学习发展迅速，搭建的模型也越来越深，这就需要更高的计算资源，很多小伙伴因为不会使用服务器而一直使用自己的笔记本电脑跑深度学习模型，电脑有GPU的还凑合，没有GPU的小伙伴就遭殃了，跑一次都好几个小时，本文章将教大家如何用pycharm连接服务器，以及远程传输文件到服务器。
2025-04-07 22:06:13
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原创 pandas中的groupby分组
groupby()方法，基于某一列或者多列进行分组，对某一列进行分组的话，会将这一列的值变成索引，并对其它列进行操作。
2025-03-29 19:23:43
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原创 python虚拟环境搭建YOLO并训练自己的数据集
最近在网上看到YOLO目标检测，感觉很有意思，就尝试去搭建了一下YOLO的环境并训练了自己的一个猫狗的数据集，还是挺有意思的，下面从环境搭建到训练模型进行详细的介绍，由于是第一次接触YOLO，如果有不正确的地方，望指出。
2025-03-29 18:51:36
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原创 pandas字符串的处理
采用字符串操作.replace()，可以对一些全是字符串的列进行操作，对字符串进行替换或者删除,且返回一个新的Series,不会改变元数据。可以看到，是字符串的列全部都显示object，所以我们在进行字符串操作的时候，需要将object类型转变为str类型。运行结果如下，可以看到，整个“MSZoning”这一列，中所有字符串中的‘R’都被换成‘r’。用上述函数也可以同时删除或者替换多个字符。
2025-03-28 17:52:27
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原创 pandas实现数据排序
依然可以用.sort_values()对整个Dataframe进行排序，同过by参数指定按照哪一列进行排序，也可以用ascending参数指定是正序排列还是倒叙排列。可以看到，一个正序排列，一个倒叙排列，且前面的index还是原来数据对应的index。可以看到整个Dataframe就按照指定的那一列进行排序了。
2025-03-23 21:48:44
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原创 Pytorch实现一元线性回归和多元线性回归
由于我们是为了拟合一元线性方程，也就是Y = W * X + B，我先用随机数生成了1000个数，然后设置好权重W和偏置B，这样根据方程就可以得到标Y，然后在标签上加上一个服从正太分布的随机噪声。多元线性回归原理和一元线性回归一样，不同点在于一元线性回归只需要一个神经元，而多元线性回归则需要多个神经元，代码我放下面，有需要的小伙伴可以自行理解。运行的结果如下，只列出了一部分，可以看到，Loss下降到23.88左右时几乎不再变化，说明其已达到最优点。分别是第i个样本和第i个标签。其中，N为样本的个数，
2025-03-22 20:57:51
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原创 pandas缺失值的处理
利用.dropna函数，这样就可以把空行和空列全部删除，其中axis参数表示按行还是按列，how参数指定是全部删除还是删除任意删除，iplace参数用来指定是否在源数据上更改。在实际的工程中，我们得到的数据一般都是不完整的都会有一些缺失值，上述我们读取的房价数据就有很多的缺失值，我们在处理数据前，要先对这些缺失值进行填充处理。可以看到，excel数据中前三行数据和前三列数据为空，所以在读取的时候要前三行不进行读取。运行结果如下，可以看到，前三列自动生成了列标，而且其值全为空，也就是缺失值NaN。
2025-03-21 20:35:01
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原创 pandas添加新列
df.apply()，需要传入一个函数，根据函数的内容生成新的列，函数的参数默认传入所有的行,直接在原数据中更改，不生成新的Dataframe。由运行结果可知，df.assign()方法确实在结尾处新加了"new_1"和"new_2"两列。df.assign()方法，可以同时添加多列,但是返回了一个新的对象，其使用方法如下代码。利用pandas中的.loc方法，选中所有行，创建一个新的column。可以看到在最后一列创建了一个新的列标为“new”的新列。由运行的结果可以看到，确实在最后一排创建了一个新列。
2025-03-20 19:20:40
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原创 pandas读取CSV文件
首先导入pandas包，并用pd.read_csv()来读取csv文件。返回了所有的列标，每个列标都是一个字符串，数据一共有多少列，就有多少个列标。现象如下所示，返回了整个表格数据的前三行。可以看到，索引默认为从0到1460的整数。现象如下所示，返回了每列的类型。
2025-03-19 18:17:16
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原创 pip安装tensorflow-cpu详细过程
在安装好之后，我们还需要将其加载到pycharm里面进行使用，下面我们打开pycharm,我们最好在我们刚才创建的文件夹下再创建一个文件夹来放我们的代码，然后在pycharm里打开创建的这个文件夹，然后我们更改环境，打开pycharm后，点击右上角的设置，然后再点击项目，python解释器，进入环境页面。我们再点击添加解释器，添加本地解释器，点击现有，再点击右边的三个点，找到我们刚才创建的文件夹里面的venv/script/python.exe,然后选择，点击确定，环境就配置成功了。这样就会很快安装好了！
2025-03-18 18:24:50
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原创 openCV基本命令与一些图像的基本操作处理
cv2.putText()在指定位置绘制文本，只能绘制数字和英文，不能绘制中文；绘制中文要使用外部库pillow。（2）使用cv2.findContours（）函数，提取出每一层轮廓。（1）使用cv2.Canny（）函数，提取出完整的轮廓。
2025-03-17 20:03:01
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原创 pycharm加载已经安装好的python虚拟环境踩坑（已解决）
python虚拟环境是一个非常方便的环境，可以将不同的工程配置不同的python环境，前段时间发表了一个python虚拟环境的搭建博客，有需要的小伙伴可以去看一下。而我今天再一次搭建虚拟环境的时候却遇到了一个很奇怪的问题，就是自己搭建好的python虚拟环境加载不到工程里面，这也与自己的一些坏习惯有关，下面说一下我遇到的问题以及如何解决的。而且在这之前还遇到过一直加载不进去，可以点击确定按钮，但是咋都加载不进去，后来自己就好了，可能是pycharm卡了。
2025-03-11 19:41:32
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原创 python虚拟环境搭建
虚拟环境可以为不同的项目设置独立的python环境，每个项目可以有不同版本的库或者依赖，使不同的项目之间不会相互影响（可能不同项目需要使用的库的版本不一样）；在配置好pycharm环境后，之后就可以在pycharm里面直接打开终端，在环境里面下载所需要的函数库了。（2）下载virtualenv(一个创建独立虚拟python环境的工具),这个工具下载一次即可，之后再创建虚拟环境时不用再下载。可以看到，前面有个括号，里面是环境名称，表示我们已经成功进入到虚拟环境了。venv是给创建的虚拟环境起了个名字。
2025-02-08 10:44:19
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原创 浅谈神经网络中的注意力机制
而且，你上课时的注意力会集中在你感兴趣的东西上面，比如你对科学方面的东西感兴趣，那么当老师讲到关于科学方面的知识时，你就会集中注意力去听，但是如果老师讲的是你不感兴趣的东西，那么你就不会把注意力放到这上面。在神经网络训练时，他所提取的特征是随机的，也就是说，神经网络提取的特征，有的重要有的不重要，而我们想要的是那些重要的特征，所以我们就要用一个方法去增强哪些重要的特征，削弱那些不重要的特征，而这个方法就是添加注意力机制。这就是本文的全部内容，只是简单的谈一下注意力机制的原理，希望对你有帮助。
2023-07-25 22:44:05
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空空如也
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