【python】成功解决AttributeError: ‘Tuple’ object has no attribute ‘shape’ 在使用 Python 进行科学计算或数据分析时,遇到 AttributeError: 'Tuple' object has no attribute 'shape' 的错误是比较常见的。这种错误通常表明你在尝试对一个元组对象调用 shape 属性,而元组是没有 shape 属性的。下面,我们将探讨这 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 23 浏览
Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用 Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用近年来,随着深度学习的快速发展,医学图像分析领域取得了显著进展。Mamba架构作为一种新兴的深度学习模型,通过其独特的设计和优秀的性能,逐渐成为医学图像分析的热门选择。Mamba架构主要应用于图像分类、分割和重建等任务,它不仅提 后端 2024年10月20日 0 点赞 0 评论 89 浏览
一文搞懂大模型在多GPU环境的分布式训练! 一文搞懂大模型在多GPU环境的分布式训练随着深度学习模型的不断发展,模型的规模也日益增大,尤其是一些预训练的大模型,例如 BERT、GPT 等。为了有效地训练这些大模型,分布式训练成为了一种必要的手段。在多GPU环境中进行分布式训练,不仅可以加快训练速度,还可以有效利用计算资源。本文将详细介绍在多 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 27 浏览
SpringBoot中使用EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩zip后下载 在现代的应用开发中,使用Spring Boot来处理Excel文件是一种常见的需求。EasyExcel是一个非常强大的工具,它能够高效地读写Excel文件。在一些场景下,我们可能需要并行导出多个Excel文件,并最终将这些文件压缩为一个ZIP包供用户下载。本文将详细介绍如何在Spring Boot中 后端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 85 浏览
8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征 特征工程是机器学习中至关重要的一步,它可以显著提升模型的性能。对于数值变量而言,应用合适的特征工程技术,可以将原始数据转化为更有信息量的特征,从而有效提高预测模型的准确性。本文将介绍8种数值变量的特征工程技术,并结合Sklearn、Numpy等工具给出代码示例。1. 标准化 (Standardiz 后端 2024年09月28日 0 点赞 0 评论 29 浏览
Logistic回归(逻辑回归)及python代码实现 Logistic回归(逻辑回归)及Python代码实现逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛使用的统计方法,主要用于二分类问题。尽管名字中有“回归”二字,逻辑回归实际上是一种分类算法。其基本思想是将线性回归的输出通过逻辑函数(Sigmoid函数)转化为一个概率值,从而实现分类 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 23 浏览
空安全编程的典范:Java 8中的安全应用指南 空安全编程的典范:Java 8中的安全应用指南在现代软件开发中,空指针异常 (NullPointerException) 是导致应用程序崩溃的常见原因之一。尤其在Java程序中,空安全编程是必不可少的。随着Java 8的发布,新增的特性如Optional类大大增强了处理空值的能力,减少了空指针异常 后端 2024年10月07日 0 点赞 0 评论 40 浏览
【机器学习】---神经架构搜索(NAS) 神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)是机器学习领域中的一个重要研究方向,它的目标是自动化地设计神经网络架构。随着深度学习的迅猛发展,手动设计复杂的网络结构变得愈加困难,且往往需要领域专家的知识。NAS试图通过自动化这一过程,使得模型设计更加高效,同时也能够发 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 86 浏览
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧 深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧NumPy是Python中一个强大的科学计算库,广泛用于数学、科学和工程领域。随着数据科学和机器学习的发展,NumPy的应用场景也越来越多,在数据预处理、特征工程等多个环节扮演着重要角色。本篇文章将深入探讨NumPy在机器学习中的应用, 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 26 浏览
【RL Latest Tech】分层强化学习:Option-Critic架构算法 分层强化学习:Option-Critic架构算法近年来,分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)逐渐成为研究的热点之一。该方法通过在多个层次上组织学习过程,使得智能体能够以更高的抽象层次进行决策。其中,Option-Critic架构是一种新兴 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 39 浏览