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rust迭代器

// iter:返回的值是不可变引用,即&T// iter_mut:返回的值是可变引用,即&mut T// into_iter:返回的是T类型的值,会交出所有权// filter过滤(条件),map映射+fold折叠(表达式) https://blog.csdn.net/guiqulaxi920/article/details/78823541

命令行服务器调试python程序

以下面的程序为例 首先准备好代码 把100个epoch改成1个epoch,因为只是为了调试,至于我为什么不在本地调试,主要是本地的内存不够,跑不动的,所以我干脆在服务器上跑 import os import torch from torch.utils.data import DataLoader import pytorch_lightning as pl from vis_mode

Word list 3

152. leak /漏;洞; lak = lck = pound = lake 水滴 湖泊 153. literature /文学;文献 liter 文学 ate = do 引申为有读写能力地 154. suffer /遭受;忍受;患病 suffer from 155. impede /阻碍;妨碍 im 在p 前 in. im进入 ped脚 156. spring /春天;弹簧;跳跃;涌现 157. biological /生物的;

Kotlin之reduce、fold函数

高阶函数 reduce:将所提供的操作应用于集合元素并返回积累的结果 fold和reduce是一样的。 主要的区别是: fold接受一个初始值并将其用作第一步的积累值,而reduce的第一步则将第一个和第二个元素作为第一步的操作参数。    示例: val numberList = listOf(1, 2, 3, 4) var

Scala Reduce操作(简化归约)reduce和fold

1 package chapter07 2 3 object Test15_HighLevelFunction_Reduce { 4 def main(args: Array[String]): Unit = { 5 val list = List(1,2,3,4) 6 7 // 1. reduce 8 println(list.reduce( _ + _ )) 9 println(list.reduceLeft(_ + _)) 10 pr

sklearn FKold K折交叉验证 k-fold cross validation

C:\Users\pcl>conda activate torch38 (torch38) C:\Users\pcl>python Python 3.8.11 (default, Aug  6 2021, 09:57:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "li

基于OneFlow实现Unfold、Fold算子

1、从卷积层说起 熟悉CNN的小伙伴应该知道卷积是一个很常用也很重要的操作,CNN里的卷积和信号处理的卷积并不是一回事,CNN的卷积是做一种二维的互相关运算,以《动手学深度学习》5.1章为示例: 《动手学深度学习》5.1.1. 二维互相关运算 窗口内的元素和卷积核相乘,求和得到输出元素,一份n

Unfold与fold介绍

Unfold+fold 作者:elfin   参考资料来源:pytorch官网 目录1、nn.Unfold2、nn.Fold Top---Bottom 1、nn.Unfold nn.Unfold是pytorch实现的一个layer,那么这个layer是干嘛的呢? torch.nn.Unfold(kernel_size: Union[T, Tuple[T, ...]], dilation: U

boost::fusion::fold用法的测试程序

  boost::fusion::fold用法的测试程序 实现功能 C++实现代码   实现功能 boost::fusion::fold用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/detail/lightweight_test.hpp> #include <boost/fusion/container/vector/vector.hpp> #include <boost/fusion/adapted/mpl.hpp>  

集成学习-幸福感案例分析1

集成学习案例一 (幸福感预测) 背景介绍 幸福感是一个古老而深刻的话题,是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异,大如国计民生,小如路边烤红薯,都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中,我们能找到其中的共性,一窥幸福感的要义吗? 另外,在社会科学领域,幸福感的

【集成学习(案例)】幸福感预测

集成学习案例一 (幸福感预测) 背景介绍 幸福感是一个古老而深刻的话题,是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异,大如国计民生,小如路边烤红薯,都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中,我们能找到其中的共性,一窥幸福感的要义吗? 另外,在社会科学领域,幸福感的

K-Fold 交叉验证

转载——原文地址 www.likecs.com 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中,通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据,完全不参与训练,用于最终模型的评估。在训练过程中,经常会出现过拟合的问题,就是模型可以很好的匹配训练数据,却不能很好在预测训

Numpy实现机器学习交叉验证的数据划分

Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法,实现了K折交叉验证的数据划分 背景:K折交叉验证 为什么需要这个?在机器学习中,因为如下原因,使用K折交叉验证能更好评估模型效果: 样本量不充足,划分了训练集和测试集后,训练数据更少; 训练集和测试集的不同

vim 代码中高效使用折叠fold

如何高效折叠当前cpp文件的所有的函数呢? 1. 找到所有的匹配个数n :%s/^{//gn 最后的n,代表只报告匹配的个数,而不进行实际的替换。 2. normal模式下录制宏进行折叠模式 qaggnzf%nq 3. 对匹配个数n执行宏 n@a

Python中argparse使用的时候用-还是用--?

在文件test.py中, import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description="SSc score prediction.") parser.add_argument( '-f', '--fold',choices=(1,2,3,4,5), help='5-fold training', type=int, default=2) # 这里'-f

Splitting Time Series Data into Train/Test/Validation Sets

ime-series (or other intrinsically ordered data) can be problematic for cross-validation. If some pattern emerges in year 3 and stays for years 4-6, then your model can pick up on it, even though it wasn’t part of years 1 & 2. An approach that’s somet

sklearn自学指南(part58)--交叉验证(评估估计器的性能)

学习笔记,仅供参考,有错必纠 文章目录 交叉验证(评估估计器的性能) 计算交叉验证指标 cross_validate函数和多个度量评估 通过交叉验证进行预测 交叉验证迭代器 独立同分布数据的交叉验证迭代器 K-fold Repeated K-Fold Leave One Out (LOO) Leave P Out (LPO)

K-fold Cross Validation(K-CV, k折交叉验证)

Concept 将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量

量化总结1-Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

先回顾论文的思想,再进一步讨论改进,本方法我进行了复现,但是没有将卷积乘法改成int型乘法,因为服务器没法做: 1、本方法属于线性量化,如下式,q是fp32的r的量化后的值:     将最小值也做了对应的量化(zero-point)。 讨论矩阵乘法的整形运算(我觉得是本文最精华的地方) 流程如下式所示,式2->

EDA中级-kaggle学习3.5-训练结构

总体训练结构 在上文 总体介绍 提供了2种encoding的方式:one-hot-encoding和label-encoding cross-validation用了kfold 模型用了lightGBMClassifier 个人觉得值得学习的地方在于自己生成一些metrics指标和coding的基本技巧 分段分析 准备工作 这里准备了 训练和测试的id--->提

Scala函数式编程中的Monoid

在本文中,我们将会从一个简单的需求出发,尝试通过对代码的多次重构,逐步帮你理解什么是Monoid。 基本概念 群(category)的基本概念 群(category)有两个组成要素: 由一些同一个类型的对象组成 一种态设关系(map),可以将范畴中的任何一个对象转换成另外一个对象,转换之后的类型还

How to use K-fold Cross Validation with Keras?

原文:HTML 作者:Chris 文章目录 Evaluating and selecting models with K-fold Cross ValidationWhy using train/test splits? – On finding a model that works for youA naïve approach: simple hold-out split K-fold Cross ValidationCreating a Keras model with

我保存一份博客园样式代码

1,博客皮肤选择Custom 2,页面定制css(勾选禁用默认CSS)复制下面一段粘贴到代码框 :root{--sk-size:60px;--sk-color:#ffb3cc} #loading{position:fixed;top:0;left:0;right:0;height:100vh;display:flex;justify-content:center;align-items:center;background-image:url(https://gua

C++17 Fold Expressions

C++17 Fold Expressions 本文介绍C++17新特性折叠表达式。文章示例代码通过MinGW编译,宏__cplusplus=201703 下面我们从一个模板函数sum开始,介绍折叠表达式。 用折叠表达式简化以前的代码 C++11引入了变长参数模板,我们想求变长参数的和,可以这样写模板函数 template <typename T> au

react中codemirror的基本使用

    codemirror是什么?   使用JavaScript为浏览器实现的多功能文本编辑器。     codemirror作用   专门用于编辑代码,并带有实现更高级编辑功能的多种语言模式和附加组件。     codemirror官网   https://codemirror.net/  (全英文,我这种英语渣渣是直接谷歌翻译的,大