[其它] 皮肤给药脂质体制剂及其处方工艺

说明：三百六十行，行行出状元，但状元也是需要查找和学习皮肤给药脂质体制剂及其处方工艺的，欢迎大家下载皮肤...该文档为皮肤给药脂质体制剂及其处方工艺，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

说明：我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3
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[其它] 中医针推限选课

说明：这是整理发布的一款中医针推限选课，中医针推限选课能给你需要了解的知识与资料，欢迎大家下载...该文档为中医针推限选课，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Pytorch 实现权重初始化

说明：在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收
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[其它] pytorch中nn.Conv1d的用法详解

说明：先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方 我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。话不多说，先粘代码（菜鸡的自我修养） class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2),
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[其它] 关于pytorch处理类别不平衡的问题

说明：当训练样本不均匀时，我们可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。今天遇到一个3d点云数据集合，样本分布极不均匀，正例与负例相差4-5个数量级。数据增强效果就不会太好了，另外过采样也不太合适，因为是空间数据，新增的点有可能会对真实分布产生未知影响。所以采用欠采样来缓解类别不平衡的问题。 下面的代码展示了如何使用WeightedRandomSampler来完成抽样。 numDataPoints = 1000 data_dim = 5 bs = 100 # Create dummy d
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[其它] python面向对象之类属性和类方法案例分析

说明：本文实例讲述了python面向对象之类属性和类方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 目标 类的结构 类属性和实例属性 类方法和静态方法 01. 类的结构 1.1 术语 —— 实例 使用面相对象开发，第 1 步 是设计 类 使用 类名() 创建对象，创建对象 的动作有两步： 在内存中为对象 分配空间 调用初始化方法 init 为 对象初始化 对象创建后，内存 中就有了一个对象的 实实在在 的存在 —— 实例 因此，通常也会把： 创建出来的 对象 叫做 类 的 实例 创建对象
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[其它] 老年期痴呆药

说明：工欲善其事必先利其器，老年期痴呆药就是你学习这一行业最好的工具，希望老年期痴呆药不会让你失望。PS：...该文档为老年期痴呆药，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析

说明：这篇文章主要介绍了Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用Python写爬虫工具在现在是一种司空见惯的事情，每个人都希望能够写一段程序去互联网上扒一点资料下来，用于数据分析或者干点别的事情。​ 我们知道，爬虫的原理无非是把目标网址的内容下载下来存储到内存中，这个时候它的内容其实是一堆HTML，然后再对这些HTML内容进行解析，按照自己的想法提取出想要的数据，所以今天我们主要来讲四种在Py
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[其它] Python使用正则实现计算字符串算式

说明：在Python里面其实有一种特别方便实用的直接计算字符串算式的方法 那就是eval() s = '1+2*(6/2-9+3*(3*9-9))' print(eval(s)) #97.0 好了，我现在就是想用正则写一个类似这样功能的东西 第一步，我们拿到一个算式，例如’1+2*(6/2-9+3*(3*9-9))’ 按照我们小学学的知识我们应该知道我们应该从最内层括号里面的算式开始计算 那我们怎么拿到最内层括号里面的算式呢？我们可以用正则啊 import re pattern = re.comp
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[其它] pytorch 实现tensor与numpy数组转换

说明：看代码，tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为： tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor： import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = t
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[其它] 2002上证交易所全部资料

说明：相信来查找2002上证交易所全部资料的你对于这一行业多少也有些了解，而2002上证交易所全部资料就是最好的...该文档为2002上证交易所全部资料，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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