前言 算是第二次的正式数模比赛了，虽然现在看完全很简单（2023.4.11），但是对于之前什么都不会的我来说还是很有难度（还让老朴问了李大大大lao），数据预处理是第一步（去年都不会） 过程 只能说，随机森林是看了文献，直接套用代码上去的，所以权重都完全没有计算，菜的扣脚（老朴貌似都没有干啥！） 后言 首先，我早就应该发现jupyter的好用的！去…

常用， 但是稍复杂的功能函数 1. tf.gather 该函数可以根据索引号收集数据 假设共有4个班级，每个班级35个学生，8门科目，保存成绩册的张量shape为[4,35,8]. x = tf.random.uniform([4, 35, 8], maxval=100) 收集第 1~2 个班级的成绩册，可以给定需要收集班级的索引号：[0,…

拼接 合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量。以某学校班级成绩册数据为例，设张量𝑨保存了某学校 1~4 号班级的成绩册，每个班级 35 个学生，共 8 门科目成绩，则张量𝑨的 shape 为：[4,35,8]；同样的方式，张量𝑩保存了其它 6 个班级的成绩册，shape [6,35,8]。通过合并这 2 份成绩册，便可得到学校所有班级的成绩册…

1. 索引 首先先建立一个张量,假设这是一张图片： x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) 接着是索引操作： 取第一张图片的数据 x[0] 取第一张图片的第二行 x[0][1] 取第一张图片的第二行，第三列的数据 x[0][1][2] 取第 3 张图片，第 2 行，第 1 列的像素，B 通道(第 2 个通道)颜色强…

数据类型 数值类型 · 标量，例如1，2，3，4，shape=[] · 向量，例如[1.2], [1,2,3.4],维度为1，shape=[n] · 矩阵，shape=[n,m] · 张量，dim>2 1. 张量 所有维度数dim > 2的数组统称为张量。张量的每个维度也作轴(Axis)， 一般维度代表了具体的物理含义，比如Shape …

anaconda下载 懒的说了。。。网上一大堆的教程。我自己用的时候有个问题。分享一下 anaconda navigator无法打开 1.在Anaconda Prompt中输入anaconda-navigator 发现问题 在903行发现函数中，是url跳转位置不对。 解决办法 改变url的值 在函数vscode_application_data(…

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