给Pity添加配置 回顾 还记得上篇文章创立的「Flask」实例吗?我们通过这个实例,给根路由 「/」 绑定了一个方法,从而使得用户访问不同路由的时候可以执行不同的方法。 配置 要知道,在一个「Web」项目中,有很多东西是可能会产生变化从而需要抽出来作为配置项的。 所以我们接着来讲讲怎么在「Flas ...
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2021-03-09 12:54:53
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1.方波采样 square wave的spectrum 信号经过square wave 采样后的spectrum,时域相乘,频域卷积。 图中可以看到只要采样频率w0 是信号最大频率两倍还大,频谱就不会重叠,信号就能还原. 固定长度,使用Impulse train 作为carrier。 impulse ...
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2021-03-06 14:48:50
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areaStyle: { opacity: 0.8, color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, //4个参数用于配置渐变色的起止位置, 这4个参数依次对应右/下/左/上四个方位. 而0 0 0 1则代表渐变色从正上方开始 [{ off ...
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2021-03-05 13:07:07
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from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression #X的shape是(150,4),y是个一维数组,长度为150,可能有3种标签 X, y = load_iris(re ...
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2021-02-27 13:09:33
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变量OP: 变量的特点: 创建变量: 修改变量的命名空间: API: 高级: 实现线性回归: 案例: 案例代码: def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ with tf.compat.v1.variable_scope("prepare ...
带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归,其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候,加上正则化的限制,从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", norma ...
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2021-02-19 13:28:20
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MLlib: Main Guide Basic statistics 基本统计 Pipelines 管道 Extracting, transforming and selecting features 特征提取、转换和选择 Classification and Regression 分类和回归 Cl ...
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2021-02-18 13:37:31
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二分类模型做了3个实现 1. tensorflow lower API 实现逻辑回归二分类2. tensorflow senior API 实现二分类(sigmod函数由API内部默认实现)3. sklearn 的逻辑回归包用于比较输出 需要注意的是 tensorflow 中对于函数输出 nan 与 ...
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2021-02-17 14:43:51
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Week 2 # 4. Linear Regression with Multiple Variables ## 4.1 多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为$\left( {x_{1}} ...
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2021-02-17 14:11:45
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?引言 什么是.9图片? 答:图片后缀名前有.9的图片,如pic1.9.png这样的图片 .9图片能干嘛? 答: 在图片拉伸的时候特定的区域不会发生图片失真,而不失真的区域可以由我们自己绘制 ?制作 Nine-Patch 图片 Nine-Patch 图片到底有什么实际作用呢? 我们通过一个例子来看一 ...
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2021-02-01 12:48:39
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