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【算法】【Python】蓝桥杯Python组比赛技巧

本文介绍了Python在蓝桥杯比赛中的常用技巧,包括序列翻转、数字进制转换、数学表达式解析、自定义排序、遍历序列、数据结构操作、组合与排列生成、双端队列、阶乘计算、日期处理、字符计数、有...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo6个月前
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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法)

在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法),代码体现了机器学习项目的典型工作流:数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持(stratify)、特征标准化...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo8个月前
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【人工智能】【Python】多层感知机应用实验

我进行了一次多层感知机(MLP)的应用实验。我使用PyTorch构建了一个含隐藏层、ReLU激活和Dropout的MLP模型,在Fashion-MNIST数据集上进行服装图像分类。通过在GPU上训练,我探索了不同训练轮数...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4天前
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用于密集图像预测的频率感知特征融合这篇论文来源:TPAMI 2024,本研究将信号或图像从时域转换到频域,用于提取高频特征。
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论文作者提出了一种结合深度可分离卷积的轻量化ResdenseNet模型,用于植物早期病害分类。该模型通过密集连接、残差块和深度可分离卷积的混合架构,显著降低了参数量(0.72M)和训练时间(5983秒...
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