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RSS订阅原创 Romberg算法代码实现
基于函数F(x)的求积函数，利用龙贝格方法进行求解：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Jul 4 14:05:58 2021@author: wu"""## 利用Romberg方法给定求解精度求解积分，并进行按行展示import pandas as pdimport torchimport mathimport numpy as np# 被积函数f(x)def fx(x): return 2*math.pi*x*
2021-07-04 14:10:00
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原创 Pytorch（GPU--cuda版本）安装避难踩坑
诶，真的难搞，头疼，搞了好长时间，喵的，这版本兼容很考验眼力一、 走的弯路：1、我之前先下载的是高版本pytorch(1.8),当时用的美滋滋，现在欲哭无泪，喵的，不支持GPU哇，做个数据运算，搭建个网络还可以；干个其他的就不行。2、找了好多，然后在1.8版本还在的情况下载了下图的版本，然后奇迹般的安装成功了；然并卵，还是不能调用GPU；（资源已上传到我的资源，直接下载去，不要积分啥的）3、如果没得梯子，不建议直接下载相应版本pytorch(CPU/GPU),下载速度慢的一批；但是哇，就是加个镜像
2021-05-10 19:08:44
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原创 python3.8 check_hostname requires server_hostname
这个error我查了下，在多个方面运行程序时都会报错，本人是在安装下面的轮子时报的错，查了好多，大部分是修改某一包的版本但，有一个方法贼简单，分享下：将 使用代理服务器 设置为 关 ，然后在运行程序，没有报错...
2021-05-09 10:42:14
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原创 Python中size和shape区别
在numpy里面，两个是不相同的，size: 所有元素的个数和， shape: 数组类型大小（3，2） ，但在pytorch里面，两个是一样的,表达的都是数组类型import torchimport numpy as npa = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])x = torch.tensor(a)print("numpy:")print("Shape of a:",a.shape)print("Type of a.shape:",
2021-01-22 14:53:37
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原创 Numpy数组常见的基本操作（数据类型、排序、计算、复制、拆分与拼接）
最近学习了一波视频课，对Numpy中对于array的一些操作进行了汇总，感觉还是比较有用的，其中包括（数据类型、排序、计算、复制、拆分与拼接）这对于之后神经网络写代码过程中有一些值得注意的点，例如：数组复制过程浅和深复制的差异性…四、1. np.array() ##给定数组矩阵或向量（注意：vector_1的shape为（5，），这是Python中秩为1的数组，它既不是行向量，也不是列向量，进行神经网络构建时一定注意，大部分就是报错在类型不一致）2. Numpy里面shape、dtype、ty
2021-01-19 22:12:15
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原创 Newton法求解一元多次函数极小点python代码
Python注释版Newton法Newton法基本计算步骤如下：算法特点Python开源代码##定义待运算的目标函数，给他整成一元四次的类型，参数可自己通过键盘键入##定义目标函数，全局没啥用，主要是方便导函数的调取def face(x): return a0*x**5+a1*x**4+b1*x**3+c1*x**2+d1*x+e1##定义一阶及二阶导函数def sympy_derivative(): x=symbols('x')
2020-10-30 18:15:28
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原创 0.618（黄金分割法）求解极值点开源代码
0.618方法（黄金分割法）作为单峰函数寻找极值点的简单常用方法，其特点：简单，易上手，缺点：迭代速度慢，耗时长，所以写个代码快速解决
2020-10-29 09:21:23
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空空如也
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