摘要: 相关包导入 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn import torch.nn.functional as F from to 阅读全文
posted @ 2021-01-29 15:47 pbc的成长之路 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相关包导入 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn import torch.nn.functional as F from to 阅读全文
posted @ 2021-01-29 14:51 pbc的成长之路 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意 数据范围 \(0 \leq W,H \leq 100\), \(0 \leq 星群数量 \leq 500\), \(0 \leq 不相似星群数量 \leq 26\), \(1 \leq 星群中星星的数量 \leq 160\) 思路 这个的关键主要是找到判定两个星群相似的方法。 下面有一个定理: 阅读全文
posted @ 2021-01-28 20:30 pbc的成长之路 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意 给定一个$n$个数的排列,求比这个排列大的第$m$个排列。 规定始终有解 数据范围 \(1 \leq n \leq 10000\) \(1 \leq m \leq 100\) 思路 首先这题可以直接用next_permutation(a, a + n)秒杀。跑$m$次后的排列,即为最终答案 考 阅读全文
posted @ 2021-01-28 15:36 pbc的成长之路 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相关包 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn import torch.nn.functional as F from torc 阅读全文
posted @ 2021-01-27 16:04 pbc的成长之路 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导入相关包 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn import torch.nn.functional as F from to 阅读全文
posted @ 2021-01-27 15:58 pbc的成长之路 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorDataset 导入相关包 from torch.utils.data import TensorDataset 特征与标签合并 HRdataset = TensorDataset(X, Y) 模型训练 for epoch in range(epochs): for i in range 阅读全文
posted @ 2021-01-27 09:07 pbc的成长之路 阅读(1740) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导入相关库 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn import torch.nn.functional as F %matplo 阅读全文
posted @ 2021-01-26 21:14 pbc的成长之路 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相关库导入 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn %matplotlib inline 数据读入及预处理 data = pd.r 阅读全文
posted @ 2021-01-26 19:32 pbc的成长之路 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 张量生成方法 张量的形状及类型 张量的计算 张量的梯度 手写线性回归 阅读全文
posted @ 2021-01-26 11:39 pbc的成长之路 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑