摘要： 英文 翻译 before proceeding further 在进一步之前 i.e. 也就是，即 cf. 即confer，参考 one can ... 人们能...，我们可以... with respect to/w.r.t 关于... 阅读全文

摘要： 学一门课，记住主要定理就行，用到细节再慢慢去看 阅读全文

摘要： 模型分两大类，物理模型/统计模型。 物理模型主要就是微分方程。 看待微分方程的态度不应该仅仅是，给我一个方程我怎么解（simulation），还有应该是面对已观测的数据，现象，怎么用微分方程描述（modeling） 阅读全文

摘要： 规律是可以用函数表达的，也可以用方程表达。 一个方程是一个等式，表达了一种守恒，描述了一种规律； 通过implicit function theorem，一个方程满足某些条件可以确定一个隐函数； 求解一个微分方程，就是找到满足等式的函数，他的解可以是多个，这就是为什么称其为“方程”，而不是称其为“函 阅读全文

摘要： 微分方程理论的主要内容是： 求解 研究解的各种性质 因此，微分方程的研究大致可分为定量和定性两部分 由于绝大多数微分方程不能用已知函数的积分表示出通解，从定性方面需要解决的问题是： 直接根据微分方程的结构来研究解的属性 或者研究由方程确定的曲线的分布情形 参考[2] P180 近年来，人们不仅关心微 阅读全文

摘要： ROC曲线 Reference ROC 曲线 F-score 准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记 阅读全文

摘要： troch.cat()& torch.stack() .cat 和 .stack的区别在于 cat会增加现有维度的值,可以理解为续接，stack会新加增加一个维度，可以理解为叠加 x1 = torch.tensor([[11, 21, 31], [21, 31, 41]], dtype=torch. 阅读全文

摘要： Pytorch有两个读取数据的方式： 使用Dataset 使用DataLoader 本文先介绍第一种——Dataset Dataset与DataLoader区别 Dataset：提供一种方法，去获取数据及其对应的label值 DataLoader：提供一种方法，可以以特定的形式打包数据 Refere 阅读全文

摘要： 在训练一个网络过程中，有下面代码 '''4.训练网络''' print('开始训练') for epoch in range(3): runing_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, label = data # 阅读全文

摘要： print('开始训练') for epoch in range(3): runing_loss = 0.0 for i,data in enumerate(trainloader,0): inputs,label = data #1.数据加载 if device == 'gpu': inputs 阅读全文