在做deepfake檢測任務（可以將其視為二分類問題，label為1和0）的時候，可能會遇到正負樣本不均衡的問題，正樣本數(shù)目是負樣本的5倍，這樣會導致FP率較高。那么怎么解決這樣的問題呢？來看看小編的解決方案。

學習 Python 編程的第一步是安裝 Python 解釋器。相較于其他語言復雜的開發(fā)環(huán)境配置而言，Python 的開發(fā)環(huán)境安裝比較簡單。仔細閱讀下文的 python 安裝步驟，你也可以輕松安裝上Python。

隨著流媒體技術的發(fā)展，現(xiàn)在很多網(wǎng)站的視頻已經(jīng)采用m3u8格式來進行數(shù)據(jù)傳輸了，使用python爬取m3u8文件爬下來并不能直接觀看。那么python怎么提取m3u8文件呢？接下來的這篇文章帶你了解。

在pytorch中有一個numel函數(shù)。通過這個函數(shù)我們可以得知tensor中一共包含多少個元素，接下來這篇文章我們就來了解一下numel函數(shù)的用法說明吧。

在pandas的日常使用中，經(jīng)常對數(shù)據(jù)進行處理會導致數(shù)據(jù)索引順序錯亂，從而影響數(shù)據(jù)讀取、插入等。今天小編就帶來了幾種pandas如何重置dataframe索引的方法，喜歡能對小伙伴們有所幫助。

循環(huán)是所有現(xiàn)代編程語言中一個有用且經(jīng)常使用的功能。如果您想自動化特定的重復性任務或防止自己在程序中編寫重復性代碼，那么使用循環(huán)是最好的選擇。循環(huán)是一組重復運行直到滿足條件的指令。接下來就讓我們更多地了解循環(huán)在 Python 中的工作原理。

想通過 Python 繪制精美的地圖？想在地圖上自由的設置各種參數(shù)？想獲得靈活的交互體驗？這里就有一款Python 神包滿足你：folium。folium 建立在 Python 生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用能力和 Leaflet.js 庫的映射能力之上，在Python中操作數(shù)據(jù)，然后通過 folium 在 Leaflet 地圖中實現(xiàn)地圖可視化。folium 相比較于國內(nèi)百度的 pyecharts 靈活性更強，能夠自定義繪制區(qū)域，并且展現(xiàn)形式更加多樣化。接下來的這篇文章就來介紹一下python怎么使用folium吧。

有些小伙伴在安裝pandas的時候出現(xiàn)了一些錯誤導致pandas安裝不上。今天小編帶來一個pandas安裝報錯的案例和解決方案，如果小伙伴也遇到了相似的錯誤可以嘗試一下對應的解決方案看看能不能解決問題。

Python作為一門簡單易學且功能強大的編程語言，在計算機科學、數(shù)據(jù)科學等領域中被廣泛使用。越來越多的人也開始學習Python，但是對于初學者而言，安裝和配置開發(fā)環(huán)境、編寫代碼等都是一大難題。

在神經(jīng)網(wǎng)絡的推理過程中，我們默認是將pytorch的tensor的精度指定為單精度的float32，但是在有些時候不管是float16還是float32，在訓練模型的時候都會導致精度丟失，從而引發(fā)訓練效果的損失。那么pytorch怎么使用float64訓練呢？接下來這篇文章告訴你。