很多使用jupyter notebook的小伙伴跟小編抱怨過jupyter默認打開的路徑不是他想要的。沒錯，jupyter notebook作為一個可以部署在服務(wù)器上的web應(yīng)用，默認的打開路徑是用戶個人文件夾，也就相當于訪問jupyter notebook的時候可以獲取用戶的個人信息，這是相當不安全的，那么jupyter notebook怎么更改文件打開的默認路徑呢？接下來這篇文章告訴你！
在機器學(xué)習中我們會了解到特征值這個概念。通俗的講特征值就是機器學(xué)習代碼判斷的方法。比如人的識別我們可以看臉、看身體、看衣服，這些就是一個人的特征值。但有些時候這些特征值并不一定都有用（比如我要判斷兩張照片是否是同一個人，那么衣服就不應(yīng)該成為特征值）這時候我們就需要刪除掉部分特征值了那么pytorch怎么刪除特征值呢?其實pytorch中提供了nn.Dropout方法用來刪除部分特征值。那么pytorch 中nn.Dropout如何使用呢？接下來的文章告訴你。
在進行evaluate的時候，我們需要同時使用到eval和no_grad這兩個函數(shù)，有些小伙伴就會問了，這兩個函數(shù)有什么功能呢，他們又有什么區(qū)別呢，今天小編就來介紹這兩個函數(shù)的區(qū)別。
在之前的文章中小編介紹過matplotlib怎么畫子圖，但是有時候要把幾張圖放在一起進行對比，還需要共享坐標軸，那么matplotlib子圖怎么共享坐標軸呢？接下來這篇文章告訴你。
在數(shù)據(jù)可視化中，我們可以使用一些類似pyecharts來生成圖表。但如果我們想在網(wǎng)頁中進行數(shù)據(jù)可視化，還需要Django的支持。那么怎么在Django中Pyecharts生成圖表呢？接下來的這篇文章帶你了解。
在日常生活或者工作中，經(jīng)常會遇到想將某張照片中的人物摳出來，然后拼接到其他圖片上去。專業(yè)點的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具進行摳圖，非專業(yè)人士則使用各種美圖 APP 來實現(xiàn)，但是這兩類方式畢竟處理能力有限，一次只能處理一張圖片，而且比較復(fù)雜的圖像可能耗時較久。那今天就來向大家展示第三種扣圖方式——用 Python代碼來實現(xiàn) 一鍵批量摳圖。
許多小伙伴們估計在逛朋友圈刷抖音的時候會看到什么零基礎(chǔ)學(xué)習爬蟲的課程，把爬蟲課程介紹得很簡單的樣子，有些冷靜的小伙伴可能會觀望一下，有些腦熱的小伙伴們可能就直接報名這些課程了。不是小編對爬蟲有什么偏見，而是這些所謂的零基礎(chǔ)學(xué)python爬蟲的課程都帶有一定的欺瞞性。接下來小編就帶你掰扯掰扯，為什么一節(jié)課教你如何寫爬蟲，但你后面仍然不會爬數(shù)據(jù)吧。
機器學(xué)習的重要應(yīng)用之一就是圖像識別，在圖像識別中比較好實現(xiàn)的圖像識別當屬手寫數(shù)字識別，那么pytorch怎么實現(xiàn)手寫數(shù)字圖片識別呢？接下來這篇文章告訴你！
Python 3.10是Python的最新版本，于2021年10月4日正式發(fā)布。Python 3.10中引入了許多新特性和改進，其中最引人注目的就是match case語法，也稱為模式匹配（pattern matching）。match case語法是一種新的條件分支結(jié)構(gòu)，可以讓我們更簡潔、更靈活地處理不同類型和形式的數(shù)據(jù)。本文將介紹match case語法的基本用法和應(yīng)用場景，幫助你快速掌握這個強大的新功能。
