Step 1: >>> x = [[l[0] for l in m] for m in list_of_list]>>> x[[2, 4, 3], [1, 2, 4]]>>> y = [[l[1] for l in m] for m in list_of_list]>>> y[[1, 2, 1], [1, 2, 3]]>>>

“那么，文件不準確嗎？” 是的，您正在閱讀的文檔沒有更新最新信息。 請參閱Zero-based字符串： 編譯器（桌面和移動）有預定義的{$ZEROBASEDSTRINGS OFF}，表示使用1-based字符串索引。 注意：在Delphi10.4之前，移動編譯器默認使用0-based索引字符串。 通過設置{$ZEROBASEDSTRINGS ON}，仍然可以使用zero-based字符串 同樣來自文檔： 一般來說，現(xiàn)在跨平臺的字符串索引是統(tǒng)一的，并使用1-based索引模型。 但請注意： Delphi字符串類型助手（TStringHelper）仍然是0-based。 所有Delphi全局平面函數(shù)都是1-based。

正確的代碼如下： import timeimport randomcorrect = int(0)count = int(0)totalQuestions = int(5)startTime = time.time()print("The quiz has started!")while True: num1 = random.randint(0, 9) num2 = random.randint(0, 9) breakprint("What is", num1, "**", num2, "?")answer = int(input())quizAnswer = num1 ** num2if answer == quizAnswer: print("You are correct!")else: print("You are wrong! Correct answer is", quizAnswer) 您正在接受的輸入是字符串，因此請將其轉換為整數(shù)。

“機器學習”是以下情況的通用術語： 你有個問題P； 你有一個算法M，也被稱為模型，可以解決這類問題，但在具體解決P之前，它需要被參數(shù)化； 你有一個算法B，也被稱為學習算法，它可以找出合適的參數(shù)，這樣M就能解出P。 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模型。還有很多。例如，決策樹是另一種與神經(jīng)網(wǎng)絡無關的模型。 為了找出神經(jīng)網(wǎng)絡的合適參數(shù)，即所謂的“權重”，有幾種可能的學習算法：梯度下降法；遺傳算法。。。 “深度學習”指的是使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡。歷史上，我們傾向于使用非常淺的神經(jīng)網(wǎng)絡，即只有一個隱藏層；我們通過使其非常寬（即，隱藏層有許多神經(jīng)元）來進行補償。如今，我們更喜歡使用更深（即隱藏層更多）但更窄（每層神經(jīng)元更少）的神經(jīng)網(wǎng)絡。我們稱之為“深度學習”，因為它聽起來很酷。

HarmonyOS設備開發(fā)主要需要C/C++開發(fā)功底。如果有設備開發(fā)的經(jīng)驗，HarmonyOS設備開發(fā)就更容易上手。

嗨，我也是新來的Python，但據(jù)我所知 1- age = "\t\n\tWhat is your age\t\n\t\t\t"2- input(age)3- age= int(age) 您可以更改如下 age = int(input("\t\n\tWhat is your age\t\n\t\t\t")) line表示age是包含此數(shù)據(jù)的字符串 讀取控制臺并設置為年齡變量 嘗試轉換為int并設置為相同的變量 字符串可以攜帶多種類型的變量，所以應該攜帶。 BTW: 對于性別'f'和'f'對于python是不同的，您可以添加或條件。 try-and-catch很適合轉換數(shù)據(jù)

所以MultiClass只是說在一個目標變量中有多個類。MultiOutput意味著我們有多個目標變量。這里有一個MultiClass-MultiOutput問題。 scikit-learn本機支持以下分類器的MultiClass-MultiOutput。 sklearn.tree.DecisionTreeClassifiersklearn.tree.ExtraTreeClassifiersklearn.ensemble.ExtraTreesClassifiersklearn.neighbors.KNeighborsClassifiersklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifiersklearn.ensemble.RandomForestClassifier 我建議選擇RandomForest，因為大多數(shù)時候它都能帶來開箱即用的好結果。 因此，為了演示多個目標的RandomForestClassifier api，我們舉一個虛擬示例。 ### Dummy Example only to test functionalitynp.random.seed(0)X = np.random.randn(10,2)y1 = (X[:,[0]]>.5).astype(int) # make dummy y1y2 = (X[:,[1]]<.5)

他們顯然把這個項目改名為“3Dreal-timeEssentials”。你可以在學習中找到它。團結一致com/project/essentials of-real-time-3d。 您可以看到，此頁面的內容與存檔中的鏡像副本相匹配。組織。

您已經(jīng)指出了兩種方法，可以用來為您的ML/DL模型執(zhí)行預測。我將列出每一個步驟所需的和我自己的個人建議。 Local: 在這里，您必須使用Tensorflow和Python構建和訓練模型。然后，要在web應用程序上使用該模型，需要使用tfjs-converter將其轉換為正確的格式。例如，您將得到一個model.json和group1-shard1of1.bin文件，然后可以使用該文件對來自client side的數(shù)據(jù)進行預測。為了提高性能，可以在轉換模型時對其進行量化。 我發(fā)現(xiàn)用這種方法做預測比較容易，因為整個過程并不困難。 模型總是在客戶端，所以它應該是最好的選擇，如果你正在尋找非常快速的預測。 安全方面，如果在生產中使用此模型，則不會將任何用戶數(shù)據(jù)傳遞到服務器端，因此用戶不必擔心數(shù)據(jù)被不當使用。例如，如果你在歐盟，你就必須遵守General Data Protection Regulation (GDPR)，這會使事情變得更加復雜。 如果您想改進模型，那么您需要訓練一個新模型，然后在web應用程序上進行更新以更改模型文件。您無法執(zhí)行online-learning（根據(jù)看到的新數(shù)據(jù)訓練模型，并動態(tài)地改進它）。 API: 在這里，您必須使用某種庫來生成restapi。我建議您使用FastAPI，它非常容易啟動和運行。您需要為POST數(shù)據(jù)創(chuàng)建到模型的路由。您可以創(chuàng)建您發(fā)出POST請

Python是一種解釋語言。所以您不必顯式地編譯它，因為Python解釋器將為您完成這項工作。一旦你編寫了代碼，你就可以通過鍵入python file.py來編譯和運行它——我建議你閱讀這篇文章來了解更多關于它的信息（例如標志、模塊等等）。 Pip和Conda是兩個包管理器。這意味著您可以使用它們將外部python包安裝到Python環(huán)境中。兩者之間的主要區(qū)別在于，雖然pip包含在安裝Python時安裝的源代碼中，但Conda必須稍后安裝。 例如，要使用pip安裝軟件包，只需鍵入pip install <package name>。例如，要安裝NumPy，您必須編寫 pip install numpy 我不使用Pycharm作為代碼編輯器，但是我非常確定它需要一個Python安裝來直接在空閑的代碼中運行腳本（例如，不從命令行）。 然而，Python只是Python的工具之一。Anaconda的主要用途是創(chuàng)建虛擬環(huán)境，我建議您閱讀本文以了解更多關于它們的信息。

如果（true）不是您在此處應使用的標準 const ul = document.createElement('ul');document.body.appendChild(ul);const li1 = document.createElement('li');const li2 = document.createElement('li');ul.appendChild(li1);ul.appendChild(li2);function colors(evt) { if(evt.target.style.color === 'blue') { evt.target.style.color = 'red'; } else { evt.target.style.color = "blue"; };};ul.addEventListener('click', colors, false);

我自己解決了這個問題。 我換了這個 model = Sequential()model.add(restnet) # <-- transfer learningmodel.add(Dense(512, activation='relu', input_dim=input_shape))# 512 (num_classes)model.add(Dropout(0.3))model.add(Dense(512, activation='relu'))model.add(Dropout(0.3))model.add(Dense(7, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.summary() with this: base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape = (224, 224, 3), include_top = False, weights = "imagenet")model = Sequential()model.add(base_model)model.add(tf.keras.layers.GlobalAver

你不需要任何關于Python的高級知識就可以開始閱讀Hands-On機器學習的Scikit-Learn、Keras和TensorFlow書籍。只要基本的python就足夠了。 學習Python很容易，我是從w3學校的Python Tutorial學來的。鏈接-https://www.w3schools.com/python/ 然后要了解Numpy、Pandas和Matplotlib，我建議您閱讀'Python Data Analytics這本書。鏈接-https://www.amazon.in/Python-Data-Analytics-Pandas-Matplotlib電子書/dp/B07FT6FB6Y

aug是albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip類的實例 然后，如果您查看源代碼，您將看到它繼承自albumentations.core.transforms_interface.DualTransform類，而查看源代碼則繼承自BasicTransform類。 查看BasicTransform類可以看到它實現(xiàn)了__call__()方法。它接受數(shù)目可變的關鍵字參數(shù)**kwargs，經(jīng)過一些處理后返回kwargs（即調用aug()）kwargs是一個包含您傳遞的參數(shù)的dict。在您的例子中，鍵是image和mask。 作為旁注，它應該是if augment:，而不是 if augment == True:

這里有一種方法可以獲得您想要的結果，并增加輸出的再現(xiàn)性。我們從輸入（fact）數(shù)組中為兩組中的每一組繪制隨機索引值，無需替換。然后，我們創(chuàng)建一個新的輸出數(shù)組，在其中，我們在與繪制的索引值對應的位置分配1，并在其他任何地方分配0。 import numpy as npfrom numpy.random import RandomStaterng = RandomState(123)fact = np.array( (2,2,2,2,1,2,1,1,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,1,2,1,2,2,2,2,2,2,1,2,2), dtype='int8')idx_arr = np.hstack( ( rng.choice(np.argwhere(fact == 1).flatten(), 8, replace=False), rng.choice(np.argwhere(fact == 2).flatten(), 20, replace=False), ))out = np.zeros_like(fact, dtype='int8')np.put(out, idx_arr, 1)print(out)# [0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1]