在做deepfake檢測(cè)任務(wù)（可以將其視為二分類(lèi)問(wèn)題，label為1和0）的時(shí)候，可能會(huì)遇到正負(fù)樣本不均衡的問(wèn)題，正樣本數(shù)目是負(fù)樣本的5倍，這樣會(huì)導(dǎo)致FP率較高。那么怎么解決這樣的問(wèn)題呢？來(lái)看看小編的解決方案。
學(xué)習(xí) Python 編程的第一步是安裝 Python 解釋器。相較于其他語(yǔ)言復(fù)雜的開(kāi)發(fā)環(huán)境配置而言，Python 的開(kāi)發(fā)環(huán)境安裝比較簡(jiǎn)單。仔細(xì)閱讀下文的 python 安裝步驟，你也可以輕松安裝上Python。
隨著流媒體技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在很多網(wǎng)站的視頻已經(jīng)采用m3u8格式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸了，使用python爬取m3u8文件爬下來(lái)并不能直接觀看。那么python怎么提取m3u8文件呢？接下來(lái)的這篇文章帶你了解。
在pytorch中有一個(gè)numel函數(shù)。通過(guò)這個(gè)函數(shù)我們可以得知tensor中一共包含多少個(gè)元素，接下來(lái)這篇文章我們就來(lái)了解一下numel函數(shù)的用法說(shuō)明吧。
在pandas的日常使用中，經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)索引順序錯(cuò)亂，從而影響數(shù)據(jù)讀取、插入等。今天小編就帶來(lái)了幾種pandas如何重置dataframe索引的方法，喜歡能對(duì)小伙伴們有所幫助。
循環(huán)是所有現(xiàn)代編程語(yǔ)言中一個(gè)有用且經(jīng)常使用的功能。如果您想自動(dòng)化特定的重復(fù)性任務(wù)或防止自己在程序中編寫(xiě)重復(fù)性代碼，那么使用循環(huán)是最好的選擇。循環(huán)是一組重復(fù)運(yùn)行直到滿(mǎn)足條件的指令。接下來(lái)就讓我們更多地了解循環(huán)在 Python 中的工作原理。
想通過(guò) Python 繪制精美的地圖？想在地圖上自由的設(shè)置各種參數(shù)？想獲得靈活的交互體驗(yàn)？這里就有一款Python 神包滿(mǎn)足你：folium。folium 建立在 Python 生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力和 Leaflet.js 庫(kù)的映射能力之上，在Python中操作數(shù)據(jù)，然后通過(guò) folium 在 Leaflet 地圖中實(shí)現(xiàn)地圖可視化。folium 相比較于國(guó)內(nèi)百度的 pyecharts 靈活性更強(qiáng)，能夠自定義繪制區(qū)域，并且展現(xiàn)形式更加多樣化。接下來(lái)的這篇文章就來(lái)介紹一下python怎么使用folium吧。
有些小伙伴在安裝pandas的時(shí)候出現(xiàn)了一些錯(cuò)誤導(dǎo)致pandas安裝不上。今天小編帶來(lái)一個(gè)pandas安裝報(bào)錯(cuò)的案例和解決方案，如果小伙伴也遇到了相似的錯(cuò)誤可以嘗試一下對(duì)應(yīng)的解決方案看看能不能解決問(wèn)題。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程中，我們默認(rèn)是將pytorch的tensor的精度指定為單精度的float32，但是在有些時(shí)候不管是float16還是float32，在訓(xùn)練模型的時(shí)候都會(huì)導(dǎo)致精度丟失，從而引發(fā)訓(xùn)練效果的損失。那么pytorch怎么使用float64訓(xùn)練呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。
