直方图的优势在于它是一种很直观的图表类型，用于在有序的列中显示连续数据。
直方图非常适用于较大的数据点集。
直方图实质上是一个频率分布图，它会将源数据值归到各个条柱或组距中。
列高度表示落在每个条柱中的项目数的频数。
这意味着不能从直方图读出确切的数据值并且也很难用直方图比较多个数据集。
直方图非常适用于较大的数据点集。
直方图实质上是一个频率分布图，它会将源数据值归到各个条柱或组距中。
列高度表示落在每个条柱中的项目数的频数。
这意味着不能从直方图读出确切的数据值并且也很难用直方图比较多个数据集。
2024/11/15 22:16:40
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keras框架里面的数据集jena_climate_2009_2016.csv，在网上到处找不到，直接去官网下了很多次，终于大早上下了2个多小时下好了，有需要的免去难得再找，这个分数不知道为啥不能改，有点多
2024/11/13 20:56:09
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官网glove.6B的词向量，里面包含了50d、100d、200d、300d常用英文单词的词向量，来源于wiki百科和Gigaword数据集。
2024/11/12 13:27:28
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该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica，versicolor和setosa中的versicolor和setosa，并将versicolor用0.0表示，setosa用1.0表示。
每类50个样本；
每个样本是一个4维的特征向量,萼片长，萼片宽，花瓣长，花瓣宽；
每类50个样本；
每个样本是一个4维的特征向量,萼片长，萼片宽，花瓣长，花瓣宽；
2024/11/12 8:31:35
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TSPLIB数据集、数据集的使用方法及相应的最优解，可用作智能算法测试集benchmarkforACO/GA/PCO
2024/11/10 8:12:01
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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