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RSS订阅原创 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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1原创 HTML基础知识
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2021-05-28 18:55:47
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空空如也
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