第0.0天：GoogleColab/Kaggle的简单使用

最新推荐文章于 2025-11-22 15:41:58 发布
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#深度学习

这篇博客介绍了如何在国内通过Kaggle免费使用GPU资源，尽管速度较慢，但适合轻量级计算。用户需注册账号并创建Notebook，开启GPU加速。注意关闭GPU会导致未保存的工作丢失。文件上传可通过GitHub或Gitee仓库克隆实现。博客还提供了使用Jupyter Notebook的提示。

这节课主要是介绍了GoogleColab Kaggle的使用
因为在国内无法正常访问Google旗下的网站(如果你有办法那你是真强 ),所以推荐上Kaggle，虽然速度和国内的网站没法比(特别是无法上传文件)，但免费的东西要什么自行车，因为那个里面和GoogleColab可以起到的作用是一样(甚至同样可以白嫖GPU)
网址就是这个了

  • 首先你需要创建一个帐号(没有帐号是无法使用GPU的哦)
  • 然后点击左边的加号，建立一个新的Notebook
    新建一个Notebook
    然后就可以快乐的使用免费的GPU和CPU了(GPU的开关在右边的Accelerator那里)
    一般每个人的使用时长至少有35个小时，如果你长时间不用，那个时间会变小(亲身体验)
    不过要注意如果你将GPU关了，相当于重新打开了一次网站，它是不会保存你的临时结果的
    开GPU
    之后就是像用Jupyter一样了~~
    Tips:
    如果你想上传文件，可以直接在gitee或者github上新建一个仓库，把东西传上去，再利用如下命令
!git clone https://xxxxxxxx

将整个仓库clone下来，算是曲线解决了

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请帮我把这三个链接里面关于SOM的内容都单独列出来。1.https://github.com/JustGlowing/minisom/tree/master/examples。2.https://www.kaggle.com/datasets/vjchoudhary7/customer-segmentation-tutorial-in-python。3.https://xenabrowser.net/datapages/
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12-24
### 链接1: https://github.com/JustGlowing/minisom/tree/master/examples 该链接是 `minisom` 项目的示例代码页面，`minisom` 是一个用于实现自组织映射（SOM）的Python库。页面中包含了多个使用 `minisom` 进行 SOM 相关操作的示例代码文件，如 `iris_example.py` 等，这些代码展示了如何使用 `minisom` 库进行数据的聚类、可视化等基于 SOM 的操作。 ```python # 以 iris_example.py 为例，简单展示可能的代码结构 from minisom import MiniSom import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = np.genfromtxt('iris.csv', delimiter=',', usecols=(0, 1, 2, 3)) data = np.apply_along_axis(lambda x: x/np.linalg.norm(x), 1, data) # 初始化 SOM som = MiniSom(7, 7, 4, sigma=1.0, learning_rate=0.5) som.train_random(data, 100) # 后续可以进行可视化等操作 ``` ### 链接2: https://www.kaggle.com/datasets/vjchoudhary7/customer-segmentation-tutorial-in-python 该链接是一个关于客户细分的 Kaggle 数据集页面，页面本身未直接提及 SOM 相关内容，但在客户细分的场景下，SOM 可以作为一种聚类方法用于对客户进行分组。在使用 Python 进行客户细分的教程中，可能会使用 SOM 来发现数据中的潜在模式和结构，实现客户的有效分组。 ### 链接3: https://xenabrowser.net/datapages/ 该链接是 Xena 浏览器的数据页面，页面本身未明确展示与 SOM 相关的内容。不过，在生物医学数据挖掘等领域，SOM 常被用于对基因表达数据等进行分析和可视化，该平台的数据可能可以使用 SOM 方法进行处理和分析。
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