首页
AI Coding
数据标注
NEW
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
import_random
掘友等级
数据挖掘工程师
|
aa
放下高贵品质,享受缺德人生。
获得徽章 19
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
650
文章 650
沸点 0
赞
650
返回
|
搜索文章
最新
热门
[深度学习]tensorflow和keras(区别2)
好的,这是一个非常核心的问题。TensorFlow和Keras的关系可以概括为:Keras是一个高级神经网络API,而TensorFlow是一个强大的机器学习平台。目前,Keras已经紧密集成到Ten
[tensorflow+lstm]实战2(预测股票涨跌)
我为你设计了一个完整的基于LSTM的股票预测系统,使用TensorFlow实现。这套代码涵盖了从数据获取到模型预测的全流程,你可以直接运行使用。 系统完整代码 以下是完整的Python代码,包含所有必
[深度学习]全连接层(介绍)
您的理解完全正确!这正是“全连接层”的核心定义。 用更精确的语言来说: 在一个全连接层中,当前层的每一个神经元都与前一层的每一个神经元存在连接,并且每个连接都有一个独立的权重参数。 为了帮助您更深入地
[tensorflow+lstm]实战1(预测股价涨跌)
```python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.model
[深度学习]LSTM模型的构建模块(如何添加层)
我来详细解释LSTM模型的构建模块,帮助你理解何时该添加什么层。 LSTM模型的核心模块 1. 输入层 (Input Layer) 作用:定义模型输入数据的形状 何时添加:总是需要,作为第一层 2.
[conda]在conda环境使用pip需注意事项
在conda环境中使用pip安装包时,需要注意以下几点来协调环境: 最佳实践步骤 1. 安装顺序很重要 2. 使用conda的pip 确保你在conda环境中使用的是该环境自己的pip: 3. 导出环
[python]pyenv工具之shims
问题:通过pyenv工具和插件创建的虚拟环境, 激活环境之后, 执行命令which pip, 为什么是在.pyenv/shims下, 而不是具体的虚拟环境下的bin目录下 这是因为pyenv通过shi
[python]dataframe二维数据 -- > 三维数据
我们可以将二维DataFrame重塑为三维数组,但需要注意DataFrame是二维的,所以我们需要指定如何将其分成多个二维切片(即第三维)。 假设我们有一个二维DataFrame,形状为 (n_row
[LSTM]lstm模型对输入数据的格式要求
我们需要使用股票数据来构建适合LSTM输入的序列数据。LSTM通常用于处理时间序列数据,其输入数据的形状通常为:(样本数, 时间步长, 特征数)。也就是说,每个样本是一个时间序列片段,包含连续的时间步
[虚拟环境]venv工具(实战)
关于虚拟环境的创建与项目绑定,没有绝对唯一的“正确”方式,但根据Python社区的最佳实践,推荐先创建项目目录,然后在项目目录内创建虚拟环境。以下是详细解释和对比: ✅ 推荐方式:先创建项目,后在项目
下一页
个人成就
文章被点赞
824
文章被阅读
595,773
掘力值
16,572
关注了
24
关注者
129
收藏集
0
关注标签
25
加入于
2019-05-05