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最新推荐文章于 2024-10-25 16:08:21 发布
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Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
仙魁XAN
06-05 1149
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
机器学习numpy库
06-09
Numpy是Python的一个科学计算的库 主要提供矩阵运算 的功能，而矩阵运算在机器学习领域应用非常广泛 Numpy一般与Scipy、matplotlib一起使用。 虽然python中的list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
机器学习三剑客之Numpy
weixin_33849215的博客
12-31 383
Numpy NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 import numpy as ...
关于机器学习的Numpy
Bridge
08-08 351
本文主要介绍一下在机器学习上经常会用到的Numpy的一些知识。供刚入门的研究者参考。 Numpy的数据格式 import numpy as np num1 = np.array([1,2,3,4,5]) print(type(num1)) print(num1) print(num1.shape) 输出为： <class 'numpy.ndarray'> [1...
机器学习之numpy和matplotlib学习（一）
Sundaycoder--俊勇的博客
06-28 1959
整个教程有参考网上其他一些大牛的看法，总体的教学应该是从numpy和matplotlib开始教学，然后最后进入SK-learn学习，整个课程的代码之后会推送到github上面去。对于教程，采用代码注释的方式，有不知道和有错的问题的话可以在下面评论，我尽量保证每天一更，勿喷！ 你没有学过Numpy？没关系 你没有学过matplotlib？没关系 一起学习机器学习系列 今天先来
机器学习之numpy库
m0_74228185的博客
01-23 1390
Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。Numpy开源免费。
【机器学习】——numpy教程
qq_59702185的博客
10-25 3142
numpy是一个开源的Python库，也就是相当于Python中的列表，即多维数组。那么为什么有了列表，我们还需要使用numpy呢？numpy可以计算大型的多维数组和矩阵操作，他的计算能力更强，运行的速度更快。其实，Python中的列表，要想找到列表中对应的元素需要先通过寻找该元素的地址才可以访问到元素，因此，速度自然会慢一些。而Python中的numpy是存储在一片连续的地址空间上的，因此访问元素速度更快，类似于c++中的数组，物理空间是连续的。
NumPy如何应用于机器学习算法？
QuinnWalsh的博客
04-20 438
NumPy（Numerical Python的简称）是Python的一个开源数值计算库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。对于机器学习算法来说，NumPy是一个极其重要的工具，因为它能高效地处理大型多维数组和矩阵运算，这是许多机器学习算法的核心。NumPy的核心功能是ndarray对象，这是一个快速、灵活的大数据容器，可以进行矢量化运算和高级的广播功能。对于机器学习算法，我们经常需要处理大量的数据，并且进行复杂的数学运算，NumPy可以大大提高这些运算的效率。
numpy库的使用
oyqho的博客
11-12 1728
可以看到，a和a3的输出结果是一样的，可当我想要改变a3中[0][0]这个位置的值的时候，却连a的值也一起改变了，这说明用a和a3根本就是同一个东西，只不过a3相当于是a的别名，但它们所代表的都是同一个东西。而int和uint则是有符号和无符号的区别，其实说白了，int型会出现负数，而uint只有正数，上面表中就可以看到，int的范围类型都是在负数到正数之间，而uint则是大于等于0。首先是第一列，0和3输出了3，第二列10和4输出了10，而第三列2和5输出了5，所以共同组成了[3,10,5]进行输出。
机器学习中numPy库
12-16
科学计算库，windows平台下python3.4平台，如果不是会报错。安装祝顺利。
python学习笔记-机器学习库numpy
08-19
本篇笔记将深入探讨Numpy在机器学习中的应用。 一、Numpy简介 Numpy，全称为Numeric Python，是Python科学计算的核心库。它的主要功能是提供高效的数据结构——ndarray（n-dimensional array），这种数据结构能够...
【CTF-Misc领域】文件隐写、内存取证与数据修复技术应用：安全竞赛核心技能解析
最新发布
05-17
内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
CSAPP程序人生大作业
05-17
CSAPP程序人生大作业
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-17
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用 特征融合
05-17
内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。 阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。
SYN.SHX
05-17
拷贝到Auto CAD的Fonts下
单级蜗轮蜗杆减速器的设计.rar
05-17
单级蜗轮蜗杆减速器的设计.rar
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