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前情提要 在上一节的移动列的位置一节中，我们使用了一种常用的方法：首先利用一个中间变量，将要更动位置的列赋值给它，再使用pandas中的insert()将这个中间变量插入到合适的位置。 我们用到了pop()，所谓pop，就是弹出的意思。将一个列弹出，那么原数据中当然也就没有这个列的内容了。因此pop 阅读全文
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前情提要 何老师已经得到了需要的数据，接下来他将要进行的操作就是对他们进行求和。以及进行排名之类的。但是他发现一个重大的问题：学生属于哪个班级在最后一列，这样很不方便。 学号 姓名 语文 …… 体育 班级 A01 饶秀颖 35 …… 95 1班 A02 于俊远 38 …… 95 1班 A03 王五 阅读全文
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任务概述 实验环境 因为我们的数据很小，所以对电脑没有过多的要求。不过因为是讲解python的库的使用，我们建立在已经对python的操作已经有了一定的基础之上。由于我的电脑过于卡顿，因此我是在google colab上进行的操作。因此推荐大家使用anaconda安装python及管理相关环境。推荐 阅读全文
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前记 前记：真的是由奢入俭难！从小年开始放假，结果一下子刹不住车了。当然那个时候是因为连续学习两周，导致的颈椎格外疼痛！！！（虽然没有什么进展，但是颈椎格外的疼痛）现在已经将近两个星期了，但是实在没有办法收心去搞科研。先整理一下我一直想整理的python库pandas的常用操作吧。毕竟还是想做一个整 阅读全文
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PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili 快速入门的前提是，对python基础和深度学习的知识有一定的了解。否则很难全身心 的投入到学习torch中。 这是我在观阅p24时的一些疑惑。 for data in dataloader 在文首的代码中，使 阅读全文
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在github上找了一个自认为挺好的关于变化检测的文章的总结的项目。 github网址 但是发现里面的文章使用的语法，绝大多数都是用的pytorch…… 可是我之前一直学习的都是tensorflow，而且学的还漏洞百出，唉，头大。 决定从头开始学pytorch，希望一个星期能让我速成一下。毕竟很多的 阅读全文
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竟然有人和我同时查看同一个Stars很少的github开源代码。这种有陌生人一起陪伴学习的感觉，真的还挺不错的呐。 导师让我查找建筑物变化检测方面的内容，希望能与生成对抗网络结合起来。 我操作了一段时间以后，发现应当循序渐进的来进行。 了解语义分割 了解传统的建筑物变化检测 查阅相关结合生成对抗网络 阅读全文
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最近在思考，为什么卷积神经网络可以学习到图像中的信息？？？故而做了一个小笔记。 参考链接 前人之述详备，此仅为我之浅思 浅析卷积神经网络为何能够进行特征提取 特征值和特征向量意义-告诉了我：特征向量使我们可以找到数据在各个维度区分度达到最大的坐标轴，进而获得最有效的信息 下述网址主要为一些补充，实际 阅读全文
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参考链接 这是我找到的非常棒的描述卷积计算尺寸变化的笔记 本文笔记为自用，故而使用的是自己可以理解的形式。详情请看下面的链接里的博客。 卷积运算和运算后特征图大小计算2_胡侃有料的博客-CSDN博客 学习笔记 卷积（除不尽）向下取整，池化（除不尽）向上取整 卷积尺寸变化计算 卷积参数padding若 阅读全文
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本笔记为自用总结。 倘若想学习，请参考一下两个链接即可。 卷积运算和运算后特征图大小计算1_胡侃有料的博客-CSDN博客_卷积特征图大小计算 CNN中卷积层的计算细节 一张RGB的三通道彩色影像，被numpy或其他模块里的函数读取到网络里后，是三通道的影像。 卷积神经网络中的卷积部分，在模型运行的过 阅读全文