全网最适合入门的面向对象编程教程:20 类和对象的 Python 实现-组合关系的实现与 CSV 文件保存

本文主要介绍了在使用Python面向对象编程时,如何实现组合关系,同时对比了组合关系和继承关系的优缺点,并讲解了如何通过csv模块来保存Python接收/生成的数据。

全网最适合入门的面向对象编程教程:18 类和对象的 Python 实现-多重继承与 PyQtGraph 串口数据绘制曲线图

本文主要介绍了Python中创建自定义类时如何使用多重继承、菱形继承的概念和易错点,同时讲解了如何使用PyQtGraph库对串口接收的数据进行绘图。

全网最适合入门的面向对象编程教程:17 类和对象的Python实现-鸭子类型与“file-like object“

本文主要介绍了Python中创建自定义类时鸭子类型的基本定义、特点和应用场景,同时列举了“file-like object“的例子对鸭子类型进行了说明。

全网首一份!你最需要的PPTP MS-CHAP V2 挑战响应编程模拟计算教程!代码基于RFC2759,附全部源码!

本文基于网络密码课上的实验 本来想水一水就过去,代码就网上找找,不行就GPT写,但是!一份都找不到,找到的代码都是跑不了的,总会是就是乱七八糟。所以准备认真的写一份。 代码编译成功的前提是要预先装好openssl库! 本随笔主要有三个内容: 编写程序,模拟计算NTResponse、Authentic

Java-全网最详细数据结构

数构&算法:数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关,以下是各种数据结构的详细说明。 线性结构:数组、队列、链表、栈 顺序存储(

算法金 | 这绝对是不一样的,独一无二的逻辑回归算法体验

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中,我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿,很多读者表示感兴趣,还有小伙伴问啥时候出书,更有同学贴心的给对象要了份PPT(

算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入

算法金 | 深度学习图像增强方法总结

图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用 1. 空间域增强方法 空间域增强方法是通过直接对图像像素进行操作来实现图像增强的技术。以下是几种常见的空间域增强方法: 1.1 直方图均衡化 直方图均衡化是一

算法金 | 来了,pandas 2.0

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 210+/10000,内含 Pandas 是一个强大的数据分析库,广泛应用于科学研究、金融分析、商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得处理和分析数据变得更加简单

算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 216/10000 抱个拳,送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选

算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类:模型参数和超参数。模型参数是模型通过训

算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 参考 论文:https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容,见微*公号往期文章: 审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!! 使用 Python 快速上手 LS

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools,再见 for 循环

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 不要轻易使用 For 循环 For 循环,老铁们在编程中经常用到的一个基本结构,特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是,这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白,一用就上手,但是,有时

算法金 | 一个强大的算法模型,GPR !!

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 高斯过程回归(GPR)是一种非参数化的贝叶斯方法,用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同,GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系,并提供不确定性的估计。在本

算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件,强烈推荐

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 预警:今天文章的描述可能会让你有点别扭;如感到不适,请及时停止 在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较

算法金 | Transformer,一个神奇的算法模型!!

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将

算法金 | 线性回归:不能忽视的五个问题

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么? 多重共线性是什么,它如何影响线性回归模型? 什么是自相关性,自相关性对线性回归有什么影响? 什么是异方差性,如何检测和处理异方差性? 训练数据与测试数据分布不

算法金 | 必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球:它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中,我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标

算法金 | 没有思考过 Embedding,不足以谈 AI

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 在当今的人工智能(AI)领域,Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding,那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来,我们将深入探讨

资深博导:我以为数据预处理是常识,直到遇到自己的学生

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 在光谱学领域,数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据,运用 Python 语言进行数据处理,并通过图表直观反映预处理带来的变化。(数据集:后台回复