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本文目录一览：
- 1、Python深度学习之图像识别
- 2、Python深度学习007:用python实现LSTM
- 3、Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读_百度...
- 4、np.argsort()函数用法
- 5、自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
Python深度学习之图像识别
1、Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
2、进行图片文字识别，首先需要导入PaddleOCR库，并准备待识别的图片。
3、**模型整体流程**：面部表情识别分为四个主要步骤：获取图像、人脸检测、面部图像预处理和表情分类。其中，人脸检测和面部图像预处理（脸部特征提取）是识别过程中的关键步骤。 **基本原理**：系统利用深度学习模型对面部表情进行识别，识别流程包括图像获取、人脸检测、面部图像预处理以及表情分类。
4、卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像数据设计的前馈神经网络。它通过在图像上滑动卷积核，提取局部特征，层层叠加形成复杂的图形特征，成为深度学习中视觉任务的基石，广泛应用于图像识别与视频分析等领域。
Python深度学习007:用python实现LSTM
在Python中，深度学习中的LSTM（长短期记忆网络）是一个复杂的神经网络结构，用于处理序列数据。LstmLayer类是其核心部分，定义了LSTM层的构造函数，包括输入张量大小（input_width）、状态向量维度（state_width）和学习率（learning_rate）等参数。
在Python中，如使用Pytorch，我们可以构建LSTM来处理正弦和余弦函数的映射关系，以证明其在时间序列预测中的有效性。通过实例代码，可以看到LSTM仅凭正弦函数值就能预测对应的余弦函数值，展示了其在处理序列数据中的强大能力。
模型搭建部分，使用Sequential类定义模型，包含Embedding词嵌入层、双向LSTM层、全连接层和输出层。Embedding层将单词转换为词向量，双向LSTM层捕捉文本的双向信息，全连接层进行特征整合，输出层使用sigmoid激活函数输出情感概率。损失函数、优化器和评估指标在模型定义时设定。
在实际应用中，可以使用ARIMA模型对数据进行预处理和模型选择，然后使用LSTM神经网络进行深度学习预测。以下是基于ARIMA-LSTM组合模型的Python代码实现和运行结果展示。通过展示原数据，获取模型的残差，并进行qq图检验以验证模型的残差是否符合白噪声特性。
Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读_百度...
1、选择Python10版本。接着，安装cuDNN1和CUDA12。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=0。激活虚拟[_a***_]后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否。
np.argsort()函数用法
1、深入理解`np.argsort（）`函数，它在深度学习的Mnist案例中广泛应用。其功能是按指定维度对输入矩阵进行排序并返回排序后的下标。使用示例：输入矩阵`a`，指定排序维度`axis`，输出排序后的下标数组。案例：定义数组`x`，`x[3]=-1`为最小值，`x[5]=9`为最大值。
2、函数签名如下：`argsort（a， axis=-1， kind=quicksort， order=None）`，其中`a`是要排序的数组，`axis`指定排序的轴，默认为-1，`kind`指定排序算法，默认为快速排序`quicksort`，`order`用于多维数组指定排序的列。举个例子来说明其用法。
3、numpy.argsort（）或np.argsort（）函数是用于返回将数组进行排序的索引。函数首先对输入的ndarray数组进行排序，之后返回与排序后的数组形状相同的索引数组。这些索引用于指出原始数组中元素在排序数组中的位置。例如，***设我们有一个数组`a = [4， 2， 3， 1]`。
4、numpy库中的argsort函数是一个强大的工具，用于获取数组元素按照特定顺序排列的索引。这个函数的主要作用是根据指定的轴对数组进行间接排序，返回一个与原数组形状相同的索引数组，索引值对应于排序后的数组顺序。当我们使用argsort时，它默认按照升序排列，返回的是从小到大排列的索引。
5、`argsort`函数返回数组值从小到大的排序索引。如果数组中元素相同，它们的索引保持原始顺序。例如：python import numpy as np arr = np.array（[3， 1， 2， 1]）sorted_indices = np.argsort（arr）`lexsort`函数实现基于多个键的排序。它按照提供的键数组的顺序进行排序，类似多列排序。
自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。
但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。
首先，了解数据分析的基本框架，从数据分析的步骤地图开始，为您揭开数据分析的神秘面纱。紧接着，深入基础知识地图，掌握数据分析的底层逻辑，为后续技能的提升打下坚实基础。技术地图则聚焦于数据分析技术的探索，从数据分析业务流程到数据分析师的能力体系，再到数据分析思路体系，一网打尽。
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