假设初始状态下可用的内存空间为 640 KB,并有下列的请求序列: 作业1申请130KB 作业2申请60KB 作业3申请100KB 作业2释放60KB 作业4申请200KB 作业3释放100KB 作业1释放130KB 作业5申请140KB 作业6申请60KB 作业7申请50KB 作业6释放60KB
此次实验使用jupyter notebook import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random 一、超参数的设定 lr = 0.005 epoch = 12 二、随机参数样本 n = int(input('请输入样本个数
手写识别包含五个内容,分别为配置文件,数据处理,神经网络,测试,以及执行脚本。 config import torch device = torch.device('cuda:0'if torch.cuda.is_available() else 'cpu') batch_size = 128 d
此问题即对一个人是否与女生约会做预测,基本属性是:是否有钱,是否年轻,是否美丽。训练出来模型可以对输入的数据进行分类,最终输出一个人的偏好图。输入时是用的表格导入。 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifie
import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import itertools ''' def precision_recall(predict, target):
什么是混淆矩阵? 混淆矩阵式一个表格,用于描述分类模型的表现,具体是将实际类别与预测类别进行比较。对于二元分类问题,它由以下四个部分组成: 真正例(TP):模型正确预测了正类。 假正例(FP):模型错误地预测为正类。 真负例(TN):模型正确预测了负类。 假负例(FN):模型错误地预测为负类。 #