在機(jī)器學(xué)習(xí)中我們會(huì)了解到特征值這個(gè)概念。通俗的講特征值就是機(jī)器學(xué)習(xí)代碼判斷的方法。比如人的識(shí)別我們可以看臉、看身體、看衣服，這些就是一個(gè)人的特征值。但有些時(shí)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(gè)人，那么衣服就不應(yīng)該成為特征值）這時(shí)候我們就需要?jiǎng)h除掉部分特征值了那么pytorch怎么刪除特征值呢?其實(shí)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。

Python 想必大家都不陌生，最近的大火讓更多人想要學(xué)習(xí)它，那么你知道學(xué)了 Python 后能做什么嗎？

在進(jìn)行evaluate的時(shí)候，我們需要同時(shí)使用到eval和no_grad這兩個(gè)函數(shù)，有些小伙伴就會(huì)問了，這兩個(gè)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(gè)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(shí)候要把幾張圖放在一起進(jìn)行對(duì)比，還需要共享坐標(biāo)軸，那么matplotlib子圖怎么共享坐標(biāo)軸呢？接下來這篇文章告訴你。

在日常生活或者工作中，經(jīng)常會(huì)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(diǎn)的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具進(jìn)行摳圖，非專業(yè)人士則使用各種美圖 APP 來實(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn) 一鍵批量摳圖。

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(jìn)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。

許多小伙伴們估計(jì)在逛朋友圈刷抖音的時(shí)候會(huì)看到什么零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)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(huì)觀望一下，有些腦熱的小伙伴們可能就直接報(bào)名這些課程了。不是小編對(duì)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(huì)爬數(shù)據(jù)吧。

機(jī)器學(xué)習(xí)的重要應(yīng)用之一就是圖像識(shí)別，在圖像識(shí)別中比較好實(shí)現(xiàn)的圖像識(shí)別當(dāng)屬手寫數(shù)字識(shí)別，那么pytorch怎么實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字圖片識(shí)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(jìn)，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(chǎng)景，幫助你快速掌握這個(gè)強(qiáng)大的新功能。