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（1）面向对象利用对象、类、封装、继承、多态等概念来组织和实现代码程序，对象是指有特定属性和行为的实体，同一类的对象可以共享属性和方法，类定义了对象的通用属性和方法，因此可以方便地创建新的对象。map的底层实现是通过迭代器来完成的。深拷贝会创建一个新的对象，该对象递归的复制其包含的所有对象，这意味着新对象和原始对象之间没有任何的关联，修改其中一个对象的值不会影响另一个对象。使用浅拷贝时，会创建一个新的对象，该对象和原对象共享内存中的一部分数据甚至是全部数据，所以修改其中一个对象的值会影响另一个对象。
2023-06-10 23:17:52
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原创 《深度学习》学习笔记（十二）
本篇博文主要介绍神经网络压缩（network compression）文章目录network pruningknowledge distillationparameter quantizationarchitecture designdynamic computationnetwork pruning把network里面的一些参数剪掉，一次先剪掉一点参数，修剪的单位可以用参数，也可以用神经元。两种单位的区别如下：以参数为单位的pruning以神经元为单位的pruning大的networ
2022-04-30 18:08:03
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原创 时间序列分析基础总结
时间序列分析校内课程总结文章目录时序的一些基本定义特征统计量平稳序列平稳时间序列的统计性质平稳时间序列的检验白噪声序列白噪声序列的性质白噪声检验（纯随机性检验）时间序列预处理平稳序列建模
2022-04-27 13:07:07
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原创 《深度学习》学习笔记（九）
本篇博文主要介绍机器学习模型的可解释性（Explainable ML）和领域自适应（domain adaptation）
2022-04-23 21:37:55
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原创 《深度学习》学习笔记（七）
本篇博文主要介绍AUTO-ENCODER。文章目录self-supervised learning FrameworkBasic Idea of Auto-encoderWhy Auto-encoder?Feature DisentanglementDiscrete Latent Representationself-supervised learning FrameworkBasic Idea of Auto-encoderold feature通过NN Encoder高维变为低维，new f
2022-04-20 15:58:26
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原创 解决qcut报错ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges
qcut这个函数就挺迷的，今天运行之前的代码居然报错了，报错信息如下：ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges原本的代码如下：pd.qcut(data,4,duplicates="drop")解决办法： pd.qcut(data.rank(method="first"),4)然后就欧克了。...
2022-04-16 20:14:18
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原创 画词云图（pyecharts和wordcloud）
本篇文章讲pyecharts和wordcloud两种方式画词云图，代码如下：因为pyecharts的输入数据类型是列表中嵌套元组：[('REX', 54), ('CASH+CARRY', 54), ('JUMBO', 824), ('SHOPPER', 147), ('BAG', 1951), ('VINTAGE', 1325), ('LEAF', 134), ('PEACE', 11), ('WOODEN', 507), ('BLOCK', 109)]所以先把字符串describe_documen
2022-04-16 19:58:12
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原创 《深度学习》学习笔记（四）
本篇文章对应的是自注意力机制（上和下）文章目录self-attentionoutputsequence labelingprocess in detailmulti-head self-attentionpositional encodingSelf-attention v.s. CNNSelf-attention v.s. RNNself-attentionVector Set as Input.声音讯号、Graph等都可以看作是一组向量。output上面的输出与输入是一样的：词性标注PO
2022-04-14 15:55:14
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原创 《深度学习》学习笔记（三）
文章目录Classification & RegressionLoss of ClassificationBatch NormalizationBatch normalization -TestingCNN for imageplaying goClassification & Regression分类和回归是数据分析问题中特别常见的两类问题。softmax函数当有两个class时，直接用sigmoid函数就可。其数学形式：f(x)=11+e−xf(x) = \frac{1}{1
2022-04-13 22:15:11
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原创 《深度学习》学习笔记（二）
文章目录critical pointbatchGradient Descent + Momentumadaptive learning ratelearning rate schedulingsummary of optimizationcritical pointgradient是0的点可以称为critical point如何区分local minima和saddle point根据红色框来区分三类点：local minima、local maxima、saddle point这一块涉及
2022-04-12 20:57:30
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原创 an example of time series regression analysis
This passage will introduce an example of time series regression analysis.
2022-04-11 21:54:00
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