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基于python的数学建模---运输问题
代码 import pulpimport numpy as npfrom pprint import pprintdef transport_problem(costs, x_max, y_max): row = len(costs) col = len(costs[0]) prob = pulp.LpProblem('Transportation Problem', sense=pulp.LpMaximize) var = [[pulp.LpVariablog_prob (custom used in RL)
def log_prob(self, value, pre_tanh_value=None): """ :param value: some value, x :param pre_tanh_value: arctanh(x) :return: """ if pre_tanh_value is None: pre_tanh_value = self.atanh(value) return stensorflo实现Droppath
# def drop_path(inputs, keep_prob, is_training=True, scope=None):def drop_path(inputs, keep_prob, is_training=True): """Drops out a whole example hiddenstate with the specified probability. """ # with tf.name_scope(s解决一个GAN训练过程中的报错：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace
跑一个GAN DEMO , 运行时出错。 出错代码： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [128, 1]], which is output 0 of TBackward, is at version 2; expected version 1 insteaFreeAnchor
论文 FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection 官方代码 https://github.com/zhangxiaosong18/FreeAnchor 作者指出IoU-based label assignment对于acentric, slinder, crowded objects，其正负样本的分配可能效果不好。比如以下图CSDN情感倾向分析API——功能测试——全流程演示
导读最优检测器,ROC,AUC
1.背景 一般机器学习完成后会生成正确率等指标，ROC也是常用的指标 \(假设有一随机变量X,离散值,有n中取值，同时有两类分布对应X\) \(1.真实分布-从样本中,概率为p=(p_1,p_2,....,p_n)\) \(2.假设分布-学习得到,概率为q=(q_1,q_2,....,q_n)\) \(问题,若现在已知X=某个值,那么请问这个机器学习：4.机器学习 --- 朴素贝叶斯分类器
第1关：条件概率 1、P(AB)表示的是事件A与事件B同时发生的概率，P(A|B)表示的是事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。 A、对 B、错 A 2、从1,2,…,15中小明和小红两人各任取一个数字，现已知小明取到的数字是5的倍数，请问小明取到的数大于小红取到的数的概率是多少？ A、7/14 B、81514. 概率最大的路径
给你一个由 n 个节点（下标从 0 开始）组成的无向加权图，该图由一个描述边的列表组成，其中 edges[i] = [a, b] 表示连接节点 a 和 b 的一条无向边，且该边遍历成功的概率为 succProb[i] 。 指定两个节点分别作为起点 start 和终点 end ，请你找出从起点到终点成功概率最大的路径，并返回其成机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门 1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率1.1.1.1 条件概率1.1.1.2 什么是条件概率1.1.1.3 怎样计算条件概率1.1.1.4 乘法定理1.1.1.5 一些计算题 1.1.2 全概率公式1.1.2.1 引例1.1.2.2 全概率公式 1.1.3 贝叶斯公式1.1.3.1 选择题 2.训练yolox_nano报错：AttributeError: ‘Exp‘ object has no attribute ‘perspective‘
刚刚我成功训练了yolox_nano模型，并且成功预测，但是现在要训练yolox_nano的时候又出现了问题，我的环境配置如下文章所示： https://blog.csdn.net/ELSA001/article/details/120918082?spm=1001.2014.3001.5501 我的训练命令如下： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/2021-09-29
from collections import defaultdict states = ("Rainy", "Sunny") observations = ("Walk", "Shop", "Clean") start_probability = {"Rainy": 0.6, "Sunny": 0.4} transition_probability = {机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的对抗神经网络基于pytorch的生成相应的曲线
莫烦python 对抗神经网络的说明 对抗神经网络：谁和谁进行对抗呢，两个神经网络之间进行相应的对抗，两个神经网络G和D像敌人一样，D会不断的根据已有的数据去模仿一个数据，而D会不断的进行纠错，看模仿的数据是否符合要求。随着训练次数的增加，G和D越来越精进，从而可以实现在训练结束之前cvxpy 示例代码
import cvxpy as cp import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data = pd.read_csv('Pdata.csv', header=None, encoding='utf-8') darray = data.values c = darray[:-1, :-1] e = darray[:-1, -1].reshape(-1, 1做题记录 CF727C
Codeforces727C Stable Grops 第一眼上去以为二分答案，结果是贪心。 先扫一遍贪心得到组数最小的分配方案（不插入学生）。 然后将组与组之间的差排序，贪心考虑插人。 #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; #define ll long long ll n, k, x, aTensorflow：tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利！)、MultiRNNCell函数的解读与理解
Tensorflow：tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利！)、MultiRNNCell函数的解读与理解 目录 1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 1.1、源代码解读 1.2、案例应用 2、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell函数解读与理解 2.1、源代码解读 2.2vitis-ai 运行demo
root@xilinx-zcu102-2020_2:~/Vitis-AI/demo/VART/resnet50# ./resnet50 /usr/share/vitis_ai_library/models/resnet50/resnet50.xmodel WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR I0526 05:55:06.518329 10499 main.cc:285] create running forDropPath
DropPath 解析 作者：elfin 目录1、DropPath实现2、DropPath在网络中的应用 Top --- Bottom DropPath是将深度学习模型中的多分支结构随机”删除“ https://github.com/yueatsprograms/Stochastic_Depth 1、DropPath实现 def drop_path(x, drop_prob: float = 0., trPytorch训练模型得到输出后计算F1-Score 和AUC
1、计算F1-Score 对于二分类来说，假设batch size 大小为64的话，那么模型一个batch的输出应该是torch.size([64,2])，所以首先做的是得到这个二维矩阵的每一行的最大索引值，然后添加到一个列表中，同时把标签也添加到一个列表中，最后使用sklearn中计算F1的工具包进行计算，代码如下 importvitrebi算法进行分词的案例
1.viterbi算法的原理 维特比算法是一种动态规划算法，比如在有向无环图中，维特比算法到达每一列都会删除不符合最短路径要求的路径，大大降低了时间复杂度。 算法的思路（和李航的统计学习方法上一样） 输入：模型\(\lambda = (A,B,\pi)\) 和观测\(O = （O_1,O_2,...,O_T）\) （1）初始化 \[\sigma_{1计算机视觉一(Python)
计算机视觉一(Python) 图像的基本操作和处理 1.直方图 2.直方图均衡化 3.高斯滤波 一 直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰色的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占有像素个数的百分比。在Python中使用逆变换方法生成随机变量
目标 在仿真理论中，生成随机变量是最重要的“构建块”之一，而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。 概念 给定随机变量U，其中算法导论 思考题15-7 译码算法
先解释一下问题，译码存在一个困难为同一个字可能被译为它的同音字，比如语音输入“我的手”，“的”可能对应于“的地得”，需要结合语境判断。 ps. 我看有些答案说这是 VITERBI 算法，可以自行了解。 问题a，解法是一个带备忘录的动态规划（过程类似于深度遍历），伪代码如下： input: v 图的数据挖掘实践（22）：实战--用户流失预警系统
0 分析与准备数据--开会与讨论 1 数据清洗与格式转换 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #忽视 Step.1 通过pandas来导入csv：查看一下数据的基本情况，可以看到， 整个数据集有3333条数据， 21个维度， 最后一列是分类 import