在pytorch中的矩陣拼接有兩種方式：torch.cat()和torch.stack()。這種方式都是用來拼接矩陣的。那么torch.cat與torch.stack有什么區(qū)別呢？接下來這篇文章告訴你！

我們知道，有理數(shù)不是數(shù)的終點，有理數(shù)之外還有實數(shù)和虛數(shù)，虛數(shù)和實數(shù)可以組成復數(shù)。復數(shù)是科學運算中常用的到的數(shù)學概念,而python是科學運算中常用的編程語言，所以python對科學運算的支持是很好的（將復數(shù)內置在了標準庫中，可以直接使用）。接下來就讓我們來看看python復數(shù)表示和復數(shù)運算是怎么操作的吧。

學習機器學習必然會學習到線性代數(shù)（里面的矩陣），因為不管是numpy還是tensor，又或者是torch，它們的數(shù)據(jù)結構和運算方式都類似于矩陣。然而有些函數(shù)我們是不太熟悉的，今天我們就來介紹一下pytorch矩陣拼接的函數(shù)——cat()和pytorch矩陣降維的函數(shù)——squeeze()吧。

在面試中，有些算法問題是比較常問到的，比如今天要介紹的Top K算法。這個算法的需求是，有一個數(shù)組（列表）中有n個數(shù)，求其中最大的k個數(shù)，這是一種快速排序算法的變種，雖然我們可以直接用排序進行解決，但算法表現(xiàn)并不理想，接下來這篇文章我們就來介紹一下使用二分法進行python求最大的k個數(shù)吧！

mnist是一個簡單的計算機視覺數(shù)據(jù)集，它包含了各種手寫數(shù)字圖片。是很多學習機器學習的初學者第一個接觸到的數(shù)據(jù)集。但是有一部分的小伙伴反應Keras在mnist數(shù)據(jù)集載入的時候會出現(xiàn)報錯的問題，這里小編就這一問題進行一個解決方案的介紹：

在日常工作中我們可能會需要將兩個excel的內容合并在一起，通常我們可以手動進行操作。但是學了自動化測試的我們怎么可能甘于平凡？接下來我們就來介紹怎么用python操作excel來合并excel文件吧。

有些小伙伴在安裝pandas的時候出現(xiàn)了一些錯誤導致pandas安裝不上。今天小編帶來一個pandas安裝報錯的案例和解決方案，如果小伙伴也遇到了相似的錯誤可以嘗試一下對應的解決方案看看能不能解決問題。

有些小伙伴由于各種原因使用網絡代理不能下載Keras的數(shù)據(jù)集，同時又沒辦法去更改網絡代理的設置。這種情況下該怎么辦呢？接下來小編帶來了Keras無法下載loaddata的解決方式。沒錯，就是使用Keras離線數(shù)據(jù)集！

xpath是一種用來在xml文件中定位標簽的一種語言。小編第一次認識到這種語言是在selenium定位的時候。selenium定位中有一種定位器是幾乎萬能的，那就是xpath定位器。接下來這篇文章，我們就來介紹一下這個萬能的定位器xpath怎么用吧！

機器學習的重要應用之一就是圖像識別，在圖像識別中比較好實現(xiàn)的圖像識別當屬手寫數(shù)字識別，那么pytorch怎么實現(xiàn)手寫數(shù)字圖片識別呢？接下來這篇文章告訴你！