import pandas as pd
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn
data = pd.read_csv("dataset/Income1.csv")
print("data.info:\t", data.info)
X = torch.from_numpy(data.Education.values.reshape(-1, 1).astype(np.float32))
Y = torch.from_numpy(data.Income.values.reshape(-1, 1).astype(np.float32))
w = torch.randn(1, requires_grad=True)
b = torch.randn(1, requires_grad=True)
# 模型公式 w@input + b
learning_rate = 0.001
for epoch in range(500):
for x, y in zip(X, Y):
y_pred = torch.matmul(x, w) + b
loss =(y-y_pred).pow(2).mean() # 均方误差
if not w.grad is None: # 如果w.grad不为None,进入循环执行
w.grad.data.zero_() # w.grad值置零
if not b.grad is None:
b.grad.data.zero_()
loss.backward()
with torch.no_grad():
w.data -= w.grad.data*learning_rate
b.data -= b.grad.data*learning_rate
print("w:\t", w)
print("b:\t", b)
plt.scatter(data.Education, data.Income)
# 因为w*X+b是变量，因此要取值就必须后面加.data
plt.plot(X.numpy(), (w*X+b).data.numpy(), c="r")
plt.show()
data.info: <bound method DataFrame.info of Unnamed: 0 Education Income
0 1 10.000000 26.658839
1 2 10.401338 27.306435
2 3 10.842809 22.132410
3 4 11.244147 21.169841
4 5 11.645485 15.192634
5 6 12.086957 26.398951
6 7 12.488294 17.435307
7 8 12.889632 25.507885
8 9 13.290970 36.884595
9 10 13.732441 39.666109
10 11 14.133779 34.396281
11 12 14.535117 41.497994
12 13 14.976589 44.981575
13 14 15.377926 47.039595
14 15 15.779264 48.252578
15 16 16.220736 57.034251
16 17 16.622074 51.490919
17 18 17.023411 61.336621
18 19 17.464883 57.581988
19 20 17.866221 68.553714
20 21 18.267559 64.310925
21 22 18.709030 68.959009
22 23 19.110368 74.614639
23 24 19.511706 71.867195
24 25 19.913043 76.098135
25 26 20.354515 75.775218
26 27 20.755853 72.486055
27 28 21.157191 77.355021
28 29 21.598662 72.118790
29 30 22.000000 80.260571>
w: tensor([4.2552], requires_grad=True)
b: tensor([-13.5366], requires_grad=True)
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次，点赞19次，收藏28次。选择scoop纯属意外，也是无奈，因为电脑用户被锁了管理员权限，所有exe安装程序都无法安装，只可以用绿色软件，最后被我发现scoop，省去了到处下载XXX绿色版的烦恼，当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了（譬如everything）。推荐添加dorado这个bucket镜像，里面很多中文软件，但是部分国外的软件下载地址在github，可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像，所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题，所以内核开发者们引入了新的方法，就是在内核中只保留函数，而数据则不包含，由用户（应用程序员）自己把数据按照规定的格式编写，并放在约定的地方，为了不占用过多的内存，还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时，传参给内核，告诉内核设备树文件和kernel的位置，内核启动时根据地址去找到设备树文件，再利用专用的编译器去反编译dtb文件，将dtb还原成数据结构，以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息，因为找不到固件，所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
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文章浏览阅读3.3k次，点赞5次，收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图：_matlab微米怎么输入
文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件，可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中，对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数，而关闭则使用fclose函数。在C语言中，可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。 Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量：7 ️文章类型：【 C语言程序设计 】在C语言中，用于打开文件的函数是____，用于关闭文件的函数是____。
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文章浏览阅读178次。项目运行环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：Springboot + mybatis + Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。_基于java技术的停车场管理系统实现与设计
文章浏览阅读3.5k次。前言对于MediaPlayer播放器的源码分析内容相对来说比较多，会从Java-&amp;gt;Jni-&amp;gt;C/C++慢慢分析，后面会慢慢更新。另外，博客只作为自己学习记录的一种方式，对于其他的不过多的评论。MediaPlayerDemopublic class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Cal..._android多媒体播放源码分析 时序图
文章浏览阅读2.4k次，点赞41次，收藏13次。java 数据结构与算法 ——快速排序法_快速排序法