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RSS订阅原创 A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild 翻译
A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip GenerationIn The Wild
2022-06-15 22:38:28
2560
2
原创 逻辑回归处理数据分类
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport matplotlib.patches as mpaches%matplotlib inlinefrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom skl
2022-05-20 10:14:23
447
1
原创 高级回归处理销售与广告
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import Lasso , Ridge #拉萨回归，铃回归from sklearn.model_selection import train_test_split #自动切割from sklearn.model_se
2022-05-20 09:18:58
209
原创 广告与销售回归
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\D
2022-05-18 21:43:27
231
原创 逻辑回归预测收入
# 导入库：KNeighborsClassifierimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormap%matplotlib inline# 导入sklearn自带数据集from sklearn import datasetsimport pandas as
2022-05-18 10:30:21
446
1
原创 KNN近邻算法与手写识别
# 导入库：KNeighborsClassifierimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormap%matplotlib inline# 导入sklearn自带数据集from sklearn import datasetsimport pandas as
2022-05-15 22:51:12
518
1
原创 KNN近邻算法的一系列实践
简单KNN案例先选择需要的库import numpyimport matplotlibimport sklearnfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #KNN分类型我们写入需要的训练数据，x_train和y_train一一对应的x_train=[[185,80,43],[170,70,41],[163,45,36], [165,55,39],[156,41,35]] #身高，体重，鞋码y_train=[
2022-05-14 00:26:29
927
原创 股票数据走势图
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdateimport datetime设置最后画图时候的参数# do all our graphics inline%matplotlib inline# Set some pandas optionspd.set_option('display.notebook_repr_html', False
2022-05-11 12:35:05
314
原创 分析美帝的投票
import numpy as npimport pandas as pdpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\SZday74"pop=pd.read_csv(path+"\\"+"state-population.csv")areas=pd.read_csv(path+"\\"+"state-areas.csv")abbrevs=pd.read_csv(path+"\\"+"state-abbrevs.csv")pop.head(5)are
2022-05-10 00:35:33
143
原创 Numpy总结(上)
Numpy简介NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。Numpy操作使用NumPy，开发人员可以执行以下操
2022-04-26 21:51:36
244
3
原创 GUI界面高级实战
制作一个最基本界面import tkinterclass BaseWindowShow: def __init__(self): self.win=tkinter.Tk() self.win.geometry("900x800+0+0") def show(self): self.win.mainloop()做一个可以滚动的界面import BigData.OutputViewimport tkinterclass OutputV
2022-04-20 23:47:22
885
原创 GUI界面（包含一个轻量级界面）
消息循环与窗体会出现一个方框，可以设置大小import tkinter #界面库# win1 = tkinter.Tk()# win1.title("513")# win1.geometry("800x600")#设置大小# win1.minsize(400,400)#窗体最小的范围# win1.maxsize(800,800)#窗体最大的范围# win1.mainloop()## win2 = tkinter.Tk()# win2.title("514")# win2.geo
2022-04-17 22:30:02
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原创 语音控制游戏
语音合成需要安装win32import win32com.clientsp=win32com.client.Dispatch("SAPI.SPVOICE") #打开语音播放的接口for i in range(3): sp.Speak("我是凤姐，我爱王毅,wangyi is lovely") #声音组建else: sp.Speak("老娘喊了那么久，还不从了老娘")语音识别框架安装完win32直接运行会报错，需要再打一个文件(百度一下那个报错，我忘掉了~)，我们把需要的内
2022-04-14 00:03:56
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2
原创 类的复习总结
枚举类重载的定义概念对象构造与销毁1.构造 init2.销毁 del算数运算符1.+:add默认加法+=:iadd右边加法:radd2.- * /:&:__ add __:加运算__ sub __:减运算__ mul __:乘运算__ div __:除运算__ mod __:求余运算__ pow __:乘方 3.类描述运算符:__ str __:默认是地址,修改显示类的信息__ repr __默认是地址,修改类的信息,repr4.逻辑运算符:1.__
2022-04-12 14:41:54
112
原创 类的重载与枚举类
##类的重载class 色魔: def __init__(self,name): self.name=name def __str__(self): #重载了，转化为str打印的函数 print("str call") return "我是一个色魔，我的名字叫%s" % self.namelianghuafeng=色魔("lianghuafeng") #对象的本质是一个地址print(lianghuafeng)mylist=[
2022-04-11 00:01:44
188
原创 类的总复习
类的封装一.用途与意义1.数据的重用2.数据的封装权限二.属性1.私有属性：私有设计密码权限三.私有方法1.私有设计密码权限2.方法小结：class 色狼: def __init__(self,name): #各自独有，不加@classmethod #类属性方法 self.name=name print(self.name) def setname(self,name): #类属性方法 self.name=name
2022-04-08 23:55:58
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原创 类属性方法
类的动态绑定属性我们可以发现我们直接对王毅增加了属性，这就是动态绑定class 王毅: passwangyi=王毅()wangyi.tall=2.92 #动态增加属性,仅仅适用于当前对象wangyi.love=lambda :print("喜欢泡妞") #属性，类方法包含selfprint(wangyi.tall)wangyi.love()xiaowangyi=王毅()#print(xiaowangyi.tall)#xiaowangyi.love()动态绑定类的方
2022-04-08 00:01:54
108
原创 数据索引与多态延伸
为什么要使用类封装，数据的重用都得用到，下划线为私有变量'''def add(num1,num2): return num1+num2#封装,数据的重用num1=10num2=20print(add(num1,num2))str1="aaa"str2="bbbb"print(add(str1,str2))'''#1.数据的重用 2数据的封装权限class Addclass: def __init__(self,num1,num2): se
2022-04-06 23:56:09
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原创 数据检索二分查找法
硬盘快速搜索第一步文件排序import timedef getuser(line): #二进制行，取出user line=line.decode("gbk",errors="ignore") linelist=line.split(" # ") return linelist[0] csdnfile=open(r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\data索引\csdn.txt","rb")csdnlist=csdnfile.readl
2022-04-05 23:36:36
290
原创 数据检索二分查找法
测试时间主要是利用time这个包，并不复杂import timestart=time.time()#开始时间doubledata=0.0for i in range(1000000): doubledata+=iprint(doubledata)end=time.time()#结束时间print("cost time一共用了",end-start)装饰器我有一点点不明白，costtime里调用的func为啥是下面的函数func，但是装饰器的定义是把函数当做参数，所以我认为就是co
2022-04-04 22:54:57
625
原创 数据切割与归并排序
提取程序先看需要提取的数据，将其切割，先需要做两件事，读取与写入文件，经历循环把每一个数据写入，写入完就关闭文件。import os'''mystr="mishuai4023~|^mishuai4023@163.com~|^a918873cf55f44dd8fc1aafdad42ef78:zjliyr~|^112.238.125.43"mylist=mystr.split("~|^")print(mylist)print(mylist[1])'''class GetMail: de
2022-03-31 23:39:54
315
原创 文件的深度遍历与广度遍历
stack栈就是先进后出mystack=[] #列表mystack.append(1)mystack.append(2)mystack.append(3)while len(mystack)!=0: #胃不空，继续吐 value=mystack.pop() #获取吐出的值 print(value)queue队列先进先出#print("queue")import collectionsmyqueue=collections.deque([])#空队列myqu
2022-03-30 23:45:02
451
原创 数据库密码破解与异常
异常安装了sql数据库，如何测试密码，利用异常，这是第一步。import pymysqldef CheckPassword(passwordstr): try: db=pymysql.connect("127.0.0.1","root",passwordstr) db.close() print("密码正确",passwordstr) except: print("密码错误",passwordstr)CheckPa
2022-03-29 23:56:29
634
原创 二进制数据处理
获取编码的分隔符我们解码的时候使用gbk格式readpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\yinchengDay4\nasa.txt"readfile=open(readpath,"rb") #二进制无需忽略错误，没有解码mylist=readfile.readlines()for line in mylist: print(line) line=line.decode("gbk",errors="ignore")#手动解码 p
2022-03-28 00:42:13
288
原创 数据处理与内存优化
复习之前学的可以看出来这是读取邮箱跟用户，跟之前的方法是一样的userpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\yinchengDay3Down\user.txt"emailpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\yinchengDay3Down\email.txt"CTOpath=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\yinchengDay3Down\51cto.txt"re
2022-03-26 23:54:45
351
原创 文件读写与网站密码破解
认识一下reprstr是转化成人能看懂得符号，repr是转成机器能看懂的符号mystr=str(1.34)print(type(mystr)) #字符串类型print(str(1)+"1") #str()转化为字符串x= str("1+2.5") #repr打印的时候是计算机看懂,str人可以看懂print(type(x))print(x) #repr '1+2.5' str 1+2.5print(repr(1)) #str无法区分类型，统一转换字符串print(rep
2022-03-25 22:41:28
673
原创 密码字典生成
先看如何生成密码itertools用来生成密码的import itertoolsmylist=("".join(x) for x in itertools.product("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ",repeat=16))如何提取密码利用昨天所学的框架，先写好文件路径跟读入写入以及关闭，遍历文件写入第二个数据（密码）优快云filepath=r"C:\Users\Tsinghua-yin
2022-03-25 00:16:33
525
原创 QQ的数据清洗
按照昨天的find，先去在数据里去找到qq跟密码：class Filefind: def __init__(self,path):#构造 self.path=path self.file = open(self.path, "r", errors="ignore")#打开文件 self.mylist=[] def memload(self): self.mylist=self.file.readlines()#载入文件到
2022-03-24 00:14:07
939
原创 开房数据的数据清洗
find使用举例子:pos="hellos world".find("gogogo")#找不到=-1pos="hellos world".find("llo")# 2初始h的位置为-1，e为0，l为1以此类推find找到符合的位置后的第一个字符开始算接下来对开房的数据进行数据进行切割，在windows里有两个快捷键一个table可以查看所有数据，一个more可以看当前数据的百分比针对下面这个图里面的曹阳这个信息进行切割mystr="曹阳,32010619720506042x,F,1972
2022-03-22 23:49:20
604
1
原创 LSTM如何解决梯度消失
哪些问题？梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。在循环神经网络（RNN）中，梯度爆炸会导致网络不稳定，使得网络无法从训练数据中得到很好的学习，最好的结果是网络不能在长输入数据序列上学习。原因何在？举个例子如上图，是一个每层只有一个神经元的神经网络，且每一层的激活函数
2022-03-21 23:56:57
1336
原创 时间序列表示、梯度爆炸以及梯度消失以及梯度压缩
import numpy as np #科学计算import torch #深度学习import torch.nn as nn #RNN 循环神经网络import torch.optim as optim #优化参数from matplotlib import pyplot as plt #绘图num_time_steps = 50 #每次的步数input_size = 1 #输入大小hidden_size = 16 #隐藏层output_size = 1 #输出层
2022-03-20 22:57:51
574
原创 数据增强、随机种子、cifar图像识别
数据增强主要是这部分代码，transform的一些列api，def load_data(batch_size): train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transfo
2022-03-20 00:13:06
1486
原创 pytorch-CNN、BatchNorm、残差网络
import torchfrom torch.nn import functional as F #导入函数from torch import nn #神经网络layer = nn.Conv2d(1, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=0)layerx = torch.rand(1, 1, 28, 28)xout = layer.forward(x)print("stride=1,padding=0:out.shape = ",out.shap
2022-03-18 21:29:10
1070
原创 文件读取等操作
模式描述“r”为了读取打开一个文件“w”为了写入打开一个文件，如果文件已存在，他的内容就被销毁“a”打开一个文件从文件末尾追加数据“rb”为读取二进制数据打开文件“wb”为写入二进制数据打开文件例子#myfile文件,open函数,第一个参数路径,第二个参数读取myfile = open("C:\\xxx\xxx\\1.txt","r")mylist = myfile.readlines()读取每一行到每一个列表print(myfile)#...
2022-03-17 20:31:23
1022
原创 Pytorch-Gan
import torch #导入深度学习from torch import nn, optim, autograd #神经网络，优化，自动推导import numpy as np #科学计算import visdom #可视化from torch.nn import functional as F #导入函数from matplotlib import pyplot as plt #绘图import random #随机数h_dim = 400 #400层bat
2022-03-16 20:16:50
67
原创 pytorch-多分类 、 全连接层
多分类import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transforms#导入数据集batch_size = 200 #一次输入200次图片learning_rate = 0.01 #学习率0.01epochs = 10 #迭代10次#导入数据，训练数据，测试数据train_loa
2022-03-07 21:01:19
1648
原创 2D函数优化、逻辑回归
def hime1blau(x): return (x[0] ** 2 + x[1]-11) ** 2 + (x[0] + x[1] ** 2 - 7) ** 2import numpy as npx = np.arange(-6,6,0.1)#相隔0.1y = np.arange(-6,6,0.1)x,yx.shape,y.shapeX,Y=np.meshgrid(x,y)#延伸X.shape,Y.shapeZ=hime1blau([X,Y])#函数Z=hime1blau([
2022-03-06 22:03:27
172
原创 MLP的两种实现（不同在于forward）
import numpy as npfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapdef sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))def dsigmoid(y): return y * (1 - y)def tanh(x): return np.tanh(x)def d
2022-03-06 20:40:30
600
原创 pytorch-损失函数、梯度(续)跟感知机、链式法则、MLP反向传播
a=torch.rand(3)a.requires_grad_()p=F.softmax(a,dim=0)p.backward()结果报错了，原因在哪里呢p=F.softmax(a,dim=0)torch.autograd.gard(p[1],[a],retain_graph=True)#默认 retain_graph=False,也就是反向传播之后这个计算图的内存会释放，这样就没办法进行第二次方向传播了，所以我们需要设置retain_graph=Truetorch.autograd.ga
2022-03-06 00:25:33
322
原创 激活函数、loss
激活函数import torcha = torch.linspace(-100,100,10)atorch.sigmoid(a)#激活函数a=torch.linsapce(-1,1,10)torch.tanh(a)torch.relu(a)from torch.nn import function as FF.relu(a)lossimport torchx=torch.ones(1)xw=torch.full([1],2)wfrom torch.nn import
2022-03-05 00:18:19
472
A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation
2022-06-16
空空如也
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