11 2021 档案
摘要:在做leetcode的试题中,做到反转整数,就涉及到字符串反转,为了尽可能可以写出更多的方法,于是写下这篇文章 样例:如 a='123456789' 反转成 a='987654321' 第一种方法:使用字符串切片 >>> a='123456789' >>> a = a[::-1] '98765432
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摘要:LOF算法算法介绍Local Outlier Factor(LOF)是基于密度的经典算法,也十分适用于anomaly detection的工作。 基于密度的离群点检测方法的关键步骤在于给每个数据点都分配一个离散度,其主要思想是:针对给定的数据集,对其中的任意一个数据点,如果在其局部邻域内的点都很密集
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摘要:LOF(Local Outlier Factor)算法是基于密度的异常点检测算法,适合于高维数据检测。 核心思想离群点处的密度应该较邻域内其他点的密度小。 基本概念k距离:对于点p,将其他点与之距离进行从小到大排序,第k个即为k距离k距离邻域:到点p的距离小于等于k距离点,共k个可达距离:若到点p的
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摘要:有三维数组array([[-2,4,3],[-2,5,4],[1,3,5],[-3,6,6],[5,7,6],[6,7,4]]),现在用PCA库函数实现降维,降到二维。1.输出降维后的特征2.打印输出所保留的2个成分各自的方差百分比。 打印输出各主成分的方差 import numpy as np f
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摘要:数据 通常,当您必须处理图像,文本,音频或视频数据时,可以使用将数据加载到 NumPy 数组中的标准 Python 包。 然后,您可以将该数组转换为torch.*Tensor。 对于图像,Pillow,OpenCV 等包很有用 对于音频,请使用 SciPy 和 librosa 等包 对于文本,基于
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摘要:文章目录 一、官方文档介绍 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) 参数groups——分组卷积 三、代码实例 一、官方文档介绍 nn.Conv2d:对由多个输入平面(多通道)组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Con
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摘要:原文标题:GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training 原文链接:https://arxiv.org/abs/1805.06725 背景介绍 异常检测是计算机视觉领域一个比较经典的问题,它旨在区分正常样本(下
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摘要:批量修改一个文件夹中的图片的名字,也可以修改一个文件中任何文件的名称,只需改一下对应的名称,有问题可以交流,代码如下: import os class BatchRename(): ''' 批量重命名文件夹中的图片文件 ''' def __init__(self): self.path = '/me
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摘要:# 首先看传入的tensor的size,传入的tensor的维度不够则需要添加维度 # 这里的labels的size是tensor([n])的,传入需要添加维度 # 如果出现上述问题,只需要在后面加上to.(torch.int64)即可解决 # n是要分的种类 labels = torch.nn.f
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摘要:1.基于损失函数和模型设计的主要深度半监督学习方法分类 2.Semi-supervised GANs [1] L. Schoneveld, “Semi-supervised learning with generative adversarial networks,” in Doctoral dis
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摘要:二分类使用Accuracy和F1-score,多分类使用Accuracy和宏F1。 最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值, 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式
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摘要:1.基于点的方法 EDR LCSS DTW 2.基于形状的方法: Frechet Hausdorff 3.基于分段的方法 One way Distance LIP distance 4.基于特定任务的方法 TRALCLVS Road Network Grid
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摘要:1 c = [-10,-5,0,5,3,10,15,-20,25] 2 3 print c.index(min(c)) # 返回最小值 4 print c.index(max(c)) # 返回最大值
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摘要:在一个python的字典中,查找key对应的value比较容易,但是反过来通过value查找key可以自己新建一个函数: // 函数输入为字典和要找的那个值 def getKey(dic,value): result = set() //通过set()函数创建一个元素集合 for key in di
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摘要:问题 在对numpy的矩阵用np.linalg.inv方法时报错 numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix 原因 A=np.matrix([[1,2],[-1,-3]]) print(A) print(type(A)) B=np.linalg.inv(A)
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摘要:文章目录LIGHTNINGMODULE Minimal Example 一些基本方法 Training Training loop Validation loop Test loop Inference Inference in research Inference in production Li
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摘要:关于数据集 此数据包含大小为150x150、分布在6个类别下的约25k图像。 {'建筑物':0,'森林':1,'冰川':2,'山':3,'海':4,'街道':5} 训练、测试和预测数据在每个 zip 文件中分开。训练中有大约 14k 图像,测试中有 3k,预测中有 7k。 挑战 这是一个多类图像分类
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摘要:张量的拼接有两种主要的基本策略: 不增加张量的维度,只增加某个维度方向的长度:cat()增加张量的维度,不增加单个维度方向的长度:stack()第2章 增加张量长度的拼接:cat()2.1 基本原理 2.2 函数说明功能:在不改变张量维度的情况下,通过增加张量在某个维度方向的长度,把两个张量拼接起来
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摘要:写在前面给定一个样本集,怎么得到该样本集的分布密度函数,解决这一问题有两个方法: 1.参数估计方法简单来讲,即假定样本集符合某一概率分布,然后根据样本集拟合该分布中的参数,例如:似然估计,混合高斯等,由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识,往往很难拟合出与真实分布的模型;2.非参数估计和参数估计不
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摘要:之前介绍了无监督学习(UL)以及自监督学习(self-supervise)的相关论文和方法。今天,介绍几篇关于半监督学习(SSL)相关的论文,包括MixMatch(NeurIPS 19)和ReMixMatch(ICLR 20)。需要注意的是,这里我们用SSL指代semi-supervised lea
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摘要:导读 图解半监督的各种方法的关键思想。 计算机视觉的半监督学习方法在过去几年得到了快速发展。目前最先进的方法是在结构和损失函数方面对之前的工作进行了简化,以及引入了通过混合不同方案的混合方法。 在这篇文章中,我会通过图解的方式解释最近的半监督学习方法的关键思想。 1、自训练 在该半监督公式中,对有标
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摘要:1.用法 torch.where()函数的作用是按照一定的规则合并两个tensor类型。 torch.where(condition,a,b)其中 输入参数condition:条件限制,如果满足条件,则选择a,否则选择b作为输出。 注意:a和b是tensor. 2.例子 import torchx
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摘要:对于分类问题,标签可以是类别索引值也可以是one-hot表示。以10类别分类为例,lable=[3] 和label=[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]是一致的. 现在给定索引标签,怎么将其转换为one-hot标签表示? import torchimport torch.nn
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摘要:顾名思义,本文将会介绍一种用于分类问题的后处理技巧——CAN(Classification with Alternating Normalization),出自论文《When in Doubt: Improving Classification Performance with Alternatin
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摘要:本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载,所训练模型的参数应如何保存与读取,如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。 Update 2021.10.11 : 向大家推荐一个预训练模型的论文库,不仅可以查看相关的论文和全文,还
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摘要:日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法。软件开发者在代码中调用日志函数,表明发生了特定的事件。事件由描述性消息描述,该描述性消息可以可选地包含可变数据(即,对于事件的每次出现都潜在地不同的数据)。事件还具有开发者归因于事件的重要性;重要性也可以称为级别或严重性。 logging提供了一组便
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摘要:本节内容 日志相关概念 logging模块简介 使用logging提供的模块级别的函数记录日志 logging模块日志流处理流程 使用logging四大组件记录日志 配置logging的几种方式 向日志输出中添加上下文信息 参考文档 一、日志相关概念 日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法
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