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原创 模糊集理论
模糊集理论是一种基于模糊数学的数学理论,它用于描述不确定、模糊或信息不完整的事物。在传统的数学中,一个元素只能属于一个集合,但在模糊集理论中,一个元素可以属于多个集合,并且其隶属程度可以用一个介于0和1之间的实数来表示。模糊集合的概念直观而灵活,可以很好地处理现实中存在的模糊性和不确定性问题,因此在工程领域、人工智能、控制系统等领域得到了广泛应用。
2023-03-31 10:37:31
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原创 Pytorch:Dataset和DatasetLoader
数据加载Dataset和DataLoader 数据集:torch.utils.data.Dataset 表示数据集的抽象类,任何自定义的数据集都要继承这个类,并重写相关方法。 Pytorch支持两种不同类型的数据集:所有映射类型数据集子类都应该重写__getitem__(self, index) ,支持获取给定键的数据样本。重写__len__(self) ,返回数据集的大小;表示索引到数据样本的映射。 迭代类型数据集MarkPyTorch提供的也可以自己定义采样器:自定义时...
2022-07-06 16:30:31
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原创 Pytorch: cat()和stack() 拼接方法
torch.cat((a,b), dim=0) 在张量(tensor)的基础维度上拼接在一起 torch.stack([a,b], dim=0) 创造一个新的维度
2022-07-02 09:19:05
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原创 HTML基础知识
目录 基本标签 图像标签 链接标签 列表 表格 页面结构 内联框架 表单相关 基本标签 标题标签 段落标签 换行标签 花样字体标签 特殊符号标签 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>网页基本标签</title> </head> <body> <!--标题标签--> <
2021-05-28 18:55:47
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空空如也
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