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RSS订阅翻译 怎么将本地文件上传到自己的github
3. 接下来就到本地操作了，首先在桌面创建一个repository文件夹，在该文件夹里面右键会出现两个新选项，分别为Git Gui Here,Git Bash Here,这里我们选择Git Bash Here，进入如下界面。git push -u origin master（上方的蓝色字体是master，这个地方就是master)gitignore: 不需要进行版本管理的仓库类型，对应生成文件.gitignore。注意，这个地方的蓝色字体牵扯着后面操作，所以要留意。自己还是决定要记录一下~~
2023-07-24 12:25:35
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原创 pd对dataframe指定位置赋值时出现警告
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 解决方法在对dataframe赋值时，刚开始通过data['solar'][j]=q#solar指的是列名，j指的是第几行是不会警告的但是后来出现了SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFra
2022-05-07 17:22:44
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原创 pandas数据帧管理
pandas新建Data frame:df=pd.DataFrame(columns=['day','n'],index=np.arange(365))pandas 在data frame 的尾端插入列df.insert(loc=len(df.columns), column='ghic',value=0)
2022-04-17 10:45:48
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原创 时空预测问题2:门控循环单元（GRU）
LSTM神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性的忘记一些不重要的信息而对长期的时间序列进行建模，GRU是LSTM的一种变体，是基于LSTM的思想来解决循环神经网络会产生梯度消失的问题。结构如下所示：GRU有一个重置门和一个更新门重置门是上图第一个红色虚线框，决定了哪些隐含状态用来计算新的成分，表达式为：更新门是第二个红色虚线框,决定了哪些隐含层状态应该被更新或保留，表达式为：计算了两个门以后，通过门来发挥各自的作用：...
2021-12-08 17:17:06
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翻译 时空序列预测问题1: LSTM 的理解
作为一种特殊的循环神经网络，LSTM（Long Short Term Memory）通过遗忘门来筛选过去的信息，通过输入门传递上一时刻的输出和当前的输入，通过输出门来将临时记忆细胞和输入信号输出，LSTM 的原理图如下图所示：图中的表示逐元素相乘，表示逐元素相加，σ(∙)为用于门的sigmoid激活函数，σ(x)=1/(1+e^(-x) )，作用是将输入转换为0-1之间的数值，用来描述多少量的输入信号可以通过。tanh(∙)是用于块输入和输出的tanh激活函数，tanh(x)=(ex-e(-x))
2021-12-08 11:18:47
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原创 python中的排序问题
path_list = os.listdir(path)path_list.sort()这是因为sort()采取了按字符键值排序的手段，所以a10排在了前面。如果想要正确排序，需要path_list.sort(key=lambda x:int(x[:-4]))lambda是一个隐函数，是固定写法，不要写成别的单词；x表示列表中的一个元素，在这里，表示一个字符串，如’1.jpg’。x只是临时起的一个名字，你可以使用任意的名字；x[0]表示字符串里的第一个元素1，当然第二个元素就是x[1]；
2021-11-29 14:31:33
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翻译 Colab的使用教程
昨天看了一个Github上的代码，博主是通过Colab来运行代码。之前就听说过Colab的服务器可以免费用，于是自己就开始了Colab的探索。找了很多的教程，都是让去谷歌云盘官网注册云盘账号，然后通过谷歌端口登录。但是进入谷歌云盘官网之后发现申请地区没有China选项，可能因为谷歌在大陆是被禁止了的原因吧~但是自己有谷歌账号（之前申请的，不知道现在还能不能申请），所以通过别人的教程发现了另一种使用谷歌云盘的思路：搜索谷歌云硬盘（https://www.google.com/intl/zh-CN/dr
2021-11-23 11:28:31
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原创 matlab中gradient（）函数的用法
函数gradient()的使用说明已经在matlab官网中（https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/gradient.html）明确给出，这里不再详细赘述但是各像素位置处的梯度的计算方式没有明确说明所以在这里进行一个介绍梯度计算中，梯度值Fx(i,j)与Fy(i,j)都可分为三个部分：左边界梯度： Fx(:,j) = Fx(:,j+1) - Fx(:,j) ；右边界梯度： Fx(:,j) = Fx(:,j) - Fx(:,j-1);中间区域梯度： Fx(
2021-11-16 09:45:23
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原创 多目标优化中的非支配排序算法
多目标优化中的非支配排序算法以NSGA-II为例多目标优化指的是针对多个目标函数，去寻找一组最优解，形式如下：其中*fi(x)*是各单一的目标函数但是多目标优化问题通常面临多个目标函数无法同时达到最优，为了解决这一问题，提出了pareto-Optimality的概念，针对pareto-Optimality，有几个概念：1.非支配解：假设任何二解S1 及S2 对所有目标而言，S1均优于S2，则我们称S1 支配S2，若S1 的解没有被其他解所支配，则S1 称为非支配解（不受支配解），也称Pareto
2021-11-14 10:50:52
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原创 python 处理.xlsx文件
1.利用xlsxwriter创建xlsx并写入数据import xlsxwriter #创建工作簿file_name = "新建路径"workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name) #创建工作表worksheet = workbook.add_worksheet('first_sheet') #写单元格worksheet.write(0,0,'Hello')worksheet.write('A2','wold') #写行worksheet.w
2021-09-28 10:42:04
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原创 将m/d/year HH:MM转化为标准的日期形式
def date_tranform(date,t): char_1='/' starts = [each.start() for each in re.finditer(char_1, date)] month=date[0:starts[0]] day=date[starts[0]+1:starts[1]] year=date[starts[1]+1:] char_2=':' starts = [each.start() for each in re
2021-09-27 21:45:35
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原创 python将txt中的内容导入到excel
import openpyxltxtname = 'C:/Users/123/Desktop/SRRLdata/parameter.txt'#txt路径excelname = 'C:/Users/123/Desktop/parameter.xlsx'#要保存的excel路径fopen = open(txtname, 'r')lines = fopen.readlines()wb=openpyxl.Workbook()#创建1个工作簿ws=wb.create_sheet(u'Data_L')#用工
2021-09-27 19:43:50
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翻译 通过numpy实现回归分析过程
#回归分析通过numpy的基本实现过程‘’’回归模型主体‘’’import numpy as npdef linear_loss(x,y,w,b):num_train = x.shape[0]num_feature = x.shape[1]#模型公式y_hat = np.dot(x,w)+b#np.dot,针对两个矩阵，如果满足第一个矩阵的#行数和第二个矩阵的列数相同，则进行矩阵相乘#损失函数loss = np.num((y_hat-y)**2)/num_train#参数的偏导d
2021-09-12 18:54:59
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翻译 criminisi图像修复
criminisi的思路是利用图像的已知区域对待修复区域进行填充。而填充的顺序是根据计算优先级确定的，填充的基本单位是自定义的像素块。将图像分为已知区域（source region）和待填充或移除区域（target region），填充从target region 的边界开始，以边界p为中心，设置块的大小，形成像素块(fig.b)，然后在已知区域中根据匹配准则找到相似的块，以及Fig.c中以q’及q"为中心的两个块，最后选取最佳匹配的块进行填充，Fig.d。边缘轮廓填充优先级的计算准则：红色箭头为
2021-08-16 10:38:29
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原创 matlab中矩阵的索引方式
总结一下matlab中矩阵的索引方式a= [1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 2 3 4 5 6 7 8 9 101 2 3 4 5 6 7 8 9 101 2 3 4 5 6 7 8 9 101 2
2021-08-06 11:31:51
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原创 python 网格搜索法调节超参数
python 网格搜索法调节超参数import numpyfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifierdef create_model(): model = Sequential() mo
2021-05-13 10:17:55
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原创 lstm多输入时间序列预测
lstm 多输入时间序列预测clcclose allclear all%加载数据，重构为行向量load data.matIN_train = data((1:4197),2:9)';OUT_train = data((1:4197),10)';% 测试集――10个样本IN_test = data((4198:end),2:9)';OUT_test = data((4198:end),10)';N = size(IN_test,2);[in_train, ps_input] = ma
2021-04-26 21:27:03
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原创 粒子群优化算法详细总结
粒子群优化算法粒子群优化代码学习总结1.粒子群更新的规则：需要更新速度以及位置速度更新公式：v(i) = v(i)w+c1rand*(pbest(i)-x(i))+c2*rand(gbest(i)-x(i))速度更新公式由三部分组成：之前的速度影响v(i)*w，个体最优影响（pbest(i)-x(i)）和全局最优的影响(gbest(i)-x(i))则位置更新公式为：x(i)=x(i)+v(i）其中，i指的是种群中的第i个粒子x(i)：粒子i的位置，刚开始应该给粒子随机初始化位置v(i)
2021-04-20 10:52:50
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转载 python计算天的序列号
""" 获取年、月、日. 计算这是这一年的第几天. 算法：前几个月的总天数 + 当月天数 2019,5,18 31 28 31 30 + 18"""year = int(input("请输入年："))month = int(input("请输入月："))day = int(input("请输入天："))day_of_second = 29 if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0 els
2020-11-27 21:47:51
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原创 python将数据导入已有excel的指定行和列
python将数据导入.xlsx文件import openpyxl as opwb = op.load_workbook("data2.xlsx")#加载将要导入的excel文件sh=wb["Sheet1"]#需要导入的sheetsh.cell(nrow,cloumn,'B')#参数分别为行列和要导入的数据wb.save("data2.xlsx")python将数据导入.xls文件import xlrdfrom xlutils.copy import copysexcel = x.
2020-11-27 21:44:54
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原创 matlab批量读取文件夹下的文件夹
clc;clear;close all;imgDataPath = ‘C:/Users/123/Desktop/data/202010mask/’;imgDataDir = dir(imgDataPath); % 遍历所有文件num=0;for i = 1:length(imgDataDir)if(isequal(imgDataDir(i).name,’.’)||… % 去除系统自带的两个隐文件夹’.‘和’…’isequal(imgDataDir(i).name,’…’)||…~imgDa
2020-11-25 10:08:40
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转载 通量的物理意义
数学没有物理就是瞎子，物理没有数学就是跛子结合物理理解散度与旋度通量的概念：单位时间通过单位面积的量。太阳辐射与辐射通量问：太阳每秒会向外释放多少能量？一种比较直观的方法就是计算每秒有多少辐射量通过太阳表面。为了方便观看，我们将其投影在二维平面：太阳每时每刻都在向外释放能量沿着太阳表面，做一条封闭曲线（对于太阳体而言，其实是封闭的曲面）粗略的来说，我们把曲面上的给加起来就是通过此曲面的通量。但在不同的点，方向不一样，我们应该怎么相加？这里用太阳辐射的模型不太好说明，我们换一个模型
2020-11-24 21:41:46
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原创 python将txt文件批量导入excel
txtname = 'G:/202008.txt'#txt路径excelname = 'C:/Users/123/Desktop/202008.xls'#要保存的excel路径 fopen = open(txtname, 'r')lines = fopen.readlines() file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)#新建一个sheetsheet = file.add_sheet('data') i =
2020-11-24 21:12:07
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空空如也
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