Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!

机器学习(ML)在材料研究中的应用,让学员能够掌握学习理论知识及熟悉代码实操,文章的复现,学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化,KNN、线性回归方法,学会机器学习材料预测,材料分类,材料可视化,多种机器学习方法综合预测等操作技能,独自完成...

先发Nature再发SCI的水凝胶材料,连续登上多个顶刊榜首,迎来史诗级...

学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化,KNN、线性回归方法,学会机器学习材料预测,材料分类,材料可视化,多种机器学习方法综合预测等操作技能,独自完成自己的课题研究项目

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天(线性回归理论及应用)理论内容1.线性回归1.1线性回归的原理1.2线性回归的应用2.逻辑回归2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理3.2KNN分类应用4.神经网络方法的原理4.1神经网络原理...

5个PyTorch 中的处理张量的基本函数

只需将矩阵作为参数传递,我们就可以轻松地执行矩阵乘法,该函数将产生一个新的张量作为两个矩阵的乘积。mat1=np.random.randn(3,2)mat1=torch.from_numpy(mat1).to(torch.float32)describe(torch.mm(x,mat1))在上面的例子中,我们定义了一个NumPy数组然后将其转换为float32类型的张量。现在...

NumPy广播机制与C语言扩展

通用函数ufuncNumPy之C语言扩展1广播NumPy运算通常是在两个数组的元素级别上进行的。最简单情况就是,两个具有完全相同shape的数组运算,如下面例子所示,a=np.array([1.0,2.0,3.0])b=np.array([2.0,2.0,2.0])a*bnumpy的广播机制是指在执行算术运算时处理不同shape的数组的方式...

深度解决添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的痛点(1)

#include<torch/extension.h>#include<pybind11/numpy.h>//python的C++拓展函数申明py::array_t<unsignedchar>affine_opencv(py::array_t<unsignedchar>&input,py::array_t<float>&from_point,py::array_t<float>&to_point);//Pytorch的C++拓展函数申明(CPU)at::Tensoraffine_cpu(const...

OpenCV新手入门,如何用它平移缩放和旋转图片

我们使用OpenCV提供的仿射变换函数cv.warpAffine()沿x和y轴移动图像。Step1.调用一个函数cv.warpAffine()。Step2.创建一个平移矩阵,这一步需要借助NumPy进行。Step3.将img(需要变换的图像)、transMAT(平移矩阵)和Dimensions(维度)代入仿射变换函数cv.warpAffine(),输入x和y以确定平移多少。

【华泰金工林晓明团队】微软AI量化投资平台Qlib体验——华泰人工...

Qlib官方给出的setup.py安装方式如下。首先安装或更新numpy和cython库,在命令行运行pipinstallnumpy和pipinstall--upgradecython即可。接下来的安装分两种情况:1.若已安装git并完成环境配置,在命令行运行下列指令即可:gitclonehttpsgithub/microsoft/qlib.git&&cdqlib...

值得收藏!这是一份高清无码的AI概念速查表

11.NumPy打开网易新闻查看精彩图片NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nestedliststructure)结构要高效的多。12.Pandas:Python结构化数据分析利器打开网易新闻查看精彩图片13.DataWrangling...

如何用 Caffe 生成对抗样本?这篇文章告诉你一个更高效的算法

diff_sign_mat=numpy.sign(diffs['data'])adversarial_noise=1.0*diff_sign_mat这样用于叠加在原始图片上的对抗样本噪声就好了,在这个代码中,我们执行的是生成一个对抗样本降低当前模型预测类别的,其中每个像素在梯度方向上的前进幅度是1.0。如果要生成一个对抗样本使模型预测图片为一个指定的类别,则需要...