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詹惠儿

如何评估卷积神经网络

评估函数：model.evaluate提供测试数据的分数，即将测试数据提供给模型。现在，模型将预测数据的类，预测的类将与y_test标签匹配，以给我们准确性。score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('loss=', score[0]) print('accuracy=', score[1]) inpx = Inp

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詹惠儿

卷积神经网络如何调用编译和拟合函数

调用编译和拟合函数：model = Model([inpx], layer7) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), loss=keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, e

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詹惠儿

CNN模型中每层工作说明

img_rows, img_cols=28, 28if k.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_

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詹惠儿

如何将卷积神经网络应用于mnist数据集

CNN基本上是一种已知为卷积神经网络的模型，并且由于其有用性，最近它已经获得了很多人气。CNN使用多层感知器进行计算工作。与其他图像分类算法相比，CNN使用相对较少的预处理。这意味着网络通过传统算法手工设计的过滤器进行学习。因此，对于图像处理任务，CNN是最适合的选择。 MNIST数据集： mnist数据集是手写图像的数据集，如下图所示。通过使用CNN（卷积神经

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zxq997

tushare连接mysql问题

system：OSX 10.11.6python version:Python 3.5.2 :: Anaconda custom (x86_64)tushare version：0.5.0mysql version:Ver 14.14 Distrib 5.7.14, for osx10.11 (x86_64) using EditLine wrapper官方示例：from sqlal

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zxq997

数据格式错误

问题描述：ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely将一个list矩阵转化为numpy数组之后，使用np.isnan()方法，报出了这么一个错误：TypeError: ufunc ‘isnan’ not supported for the input types, a

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zxq997

scikit-learn和tensorflow的区别

1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗深度学习：利

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PGC123

PowerBI“调用的目标发生了异常”

BowerBI Desktop安装完成后启动时抛出“调用的目标发生了异常”的错误，错误如下报错日志如下：答：解决方法：1、回到桌面，鼠标左击开始，点击运行；a2、在运行输入框内输入regedit，按回车键打开注册表；a3、在注册表中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Lsa项；a4、

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kejiayuan0806

问题描述：有一张表：t_student字段：idnameagestatus (0,1,2,3,4,5,6)teacher_id如果teacher_id是空，就不查询status=0这种SQL语句怎么写？解决方法：select * from t_student where teacher_id='' and status!=0;

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zxq997

name 'reload' is not defined解决

一段python2.7的代码，里面有如下代码：reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")重新加载sys模块，并设置默认编码utf-8在Python 3.x中运行提示：name ‘reload’ is not definedpython3.x下应该改为如下方式：import importlibimportlib.reload(

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zxq997

matplotlib在mac os x 中文显示

一、下载相关的中文字体 simhei 文件：下载地址二、通过以下代码查找matplotlib的数据存放位置：import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())我的目录为： /Volumes/05/anconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/ma

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朝阳Tim

mysql子查询无法重复使用临时表的解决方法？

问题描述：当我们在使用mysql进行数据查取的时候，往往会涉及临时表的功能，但是当一个query语句中，如果使用了多个临时表，会报错1146，对于这个问题应该如何解决？解决思路：可以采取创建多个临时表的思路予以解决，也就是把子查询结果封装为新的临时表（create temporary table xxx as (子查询)）#drop temporary table tem;cr

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dreamhappy2012

时间序列分解法预测的步骤是什么？

问、时间序列分解法预测的步骤是什么？答：第1步：确定并分离季节成分。计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季节成分从时间序列中分离出去，即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数，以消除季节性。第2步：建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进行预测。第3步：计算最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值。

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dreamhappy2012

平稳序列的预测有哪些方法？

问、平稳序列的预测有哪些方法？答：平稳时间序列通常只含有随机成分，其预测方法主要有简单平均法、移动平均法和指数平滑法等：1、简单平均法简单平均法是根据过去已有的t期观察值通过简单平均来预测下一期的数值。设时间序列已有的t期观察值为Y1, Y2 , ···, Y,, 则t 1期的预测值Ft 1为： 2、移动平均法(movingaverage)是通过对时间序列逐期递移求得平均数

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dreamhappy2012

时间序列预测方法的评估？

问、时间序列预测方法的评估？评价的方法就是找出预测值与实际值的差距，这个差值就是预测误差。最优的预测方法也就是预测误差达到最小的方法。预测误差的计算方法有几种，包括平均误差、平均绝对误差、均方误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差等。选择哪种方法取决于预测者的目标、对方法的熟悉程度等。1. 平均误差 2. 平均绝对误差 3. 均方误差 4. 平均百分

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啊啊啊啊啊吖

如何打印出Random.Randint（）函数的相同返回值

我想帮助找出一种打印出Random.randint（）函数生成的相同数字的方法。我首先将值赋给变量，如下所示：randomPersuade = random.randint(200,5000)问题是，现在我必须在2个不同的print语句中打印出两次从此函数返回的相同值userDecide2=input("Since you decided to keep the box, I wil

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啊啊啊啊啊吖

如何使用re.findall（）从文本文件中提取所有数字

这个问题的基本概要是读取文件，使用查找整数re.findall()，查找正则表达式，[0-9] 然后将提取的字符串转换为整数并总结整数。我有不同的结果它应该以（209）结束。另外，我如何简化我的代码？import rehand = open("regex_sum_167791.txt")total = 0count = 0for line in hand: count = cou

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啊啊啊啊啊吖

pandas apply和inplace dataframe

我有类似下面的数据框，并希望在pandas中使用下面的def''apply method'更改如下结果df。据我所知，'apply'方法使得系列不能替代原始df。id a b-------a 1 4b 2 5c 6 2if df['a'] > df['b'] : df['a'] = df['b']else : df['b'] = df['a']resu

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啊啊啊啊啊吖

Python pandas数据帧聚合输出

我有这样的数据：Sr.No Value1 Value2 Value3 Type 1 2 1 N A 2 3 1 M A 3 3 2 X A 4 0 1 Y B 5 10 2

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啊啊啊啊啊吖

不使用return，函数是否仍然是递归的？

我编写了以下代码，用于计算Fibonacci序列：arr = [0]i = 1def get_fib(position): if position == 0: return arr[0] if position > 0: global i arr.append(i) i = i arr[-2]

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