在使用pytorch的autograd的時(shí)候，難免會(huì)遇到一兩個(gè)的坑等著小伙伴們?nèi)ヌ?。今天小編總結(jié)了一些常見(jiàn)的pytorch的autograd的坑、小伙伴們?cè)诳赐赀@篇總結(jié)后可不能在跳坑了哦。

在面試中，有些算法問(wèn)題是比較常問(wèn)到的，比如今天要介紹的Top K算法。這個(gè)算法的需求是，有一個(gè)數(shù)組（列表）中有n個(gè)數(shù)，求其中最大的k個(gè)數(shù)，這是一種快速排序算法的變種，雖然我們可以直接用排序進(jìn)行解決，但算法表現(xiàn)并不理想，接下來(lái)這篇文章我們就來(lái)介紹一下使用二分法進(jìn)行python求最大的k個(gè)數(shù)吧！

xpath是一種用來(lái)在xml文件中定位標(biāo)簽的一種語(yǔ)言。小編第一次認(rèn)識(shí)到這種語(yǔ)言是在selenium定位的時(shí)候。selenium定位中有一種定位器是幾乎萬(wàn)能的，那就是xpath定位器。接下來(lái)這篇文章，我們就來(lái)介紹一下這個(gè)萬(wàn)能的定位器xpath怎么用吧！

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化操作是指將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。這樣的操作在機(jī)器學(xué)習(xí)中是比較常用的。在python中我們可以使用pandas模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，那么怎么使用pandas模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。

線性回歸的普通最小二乘法。 普通最小二乘法 (OLS) 是一種在簡(jiǎn)單線性回歸中估計(jì)參數(shù) β 的方法，Xβ = y，其中 X 是特征矩陣，y 是因變量（或目標(biāo)），通過(guò)最小化給定數(shù)據(jù)集中觀察到的因變量與線性函數(shù)預(yù)測(cè)的因變量之間的差異。

python 保存 .mat 文件的大小是有限制的，似乎是 5G 以內(nèi)，如果需要保存幾十個(gè) G 的數(shù)據(jù)的話，可以選用其他方式，那么python怎么保存大型mat數(shù)據(jù)文件呢？今天小編就帶你來(lái)了解。

在pytorch中圖片的張量結(jié)構(gòu)與plt可以顯示的圖片格式要求是不一樣的，所以plt是不能直接顯示tensor格式的圖片的，那么pytorch怎么用plt顯示tensor圖片呢？這就需要設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換了，基本思路就是將tensor轉(zhuǎn)換為numpy類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而numpy類型的格式剛好可以被plt支持。接下來(lái)就來(lái)看具體怎么操作吧！