Git 命令汇总 1. git rebase ref: https://git-scm.com/docs/git-rebase 用法一:git rebase <branch-name> 将topic分支的base由E改为master 1 2 3 A---B---C topic / D---E---F---G master 运行: 1 2 git rebase master git rebase master topic 结果: 1 2 3 A'--B'--C' topic / D---E---F---G master if upstream branch already has a change like below: 1 2 3 A---B---C topic / D---E---A'---F master then run the command git rebase master, you will get following result: 1 2 3 B'---C' topic / D---E---A'---F master 用法二:git rebase --onto assume topic is based on next, and next is based on master 1 2 3 4 5 o---o---o---o---o master \ o---o---o---o---o next \ o---o---o topic run the command below: 1 git

Pandas Notes Input/Output pd.read_csv(filepath): 读取csv文件 ref: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html?highlight=read_csv pd.read_pickle():读取pickle数据 1 2 import pandas pandas.read_pickle(filepath_or_buffer, compression='infer', storage_options=None) ref: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_pickle.html Parameters: filepath_or_buffer: 文件名或者文件路径 字符串、路径对象(实现 os.PathLike[str] )或 file-like 对象实现二进制 readlines() 函数。 compression: str or dict, default ‘infer’ 用于on-disk 数据的即时解压缩。如果 ‘infer’ 和 ‘filepath_or_buffer’ 是 pat

python文件相关 os.path模块 os.path.exists(): 判断当前目录以及文件是否存在 os.path.mkdir(): 若目录或文件不存在，则创建 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import os # 目录 dirs = '/Users/joseph/work/python/' if not os.path.exists(dirs): os.makedirs(dirs) # 文件 filename = '/Users/joseph/work/python/poem.txt' if not os.path.exists(filename): os.system(r"touch {}".format(path))#调用系统命令行来创建文件 os.listdir()： 用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列

ref: [1] https://chenllliang.github.io/2020/02/04/dataloader/ [2] https://blog.csdn.net/zyq12345678/article/details/90268668 [3] https://cloud.tencent.com/developer/article/1877393 Dataset PyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorch使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。如果想个性化自己的数据集或者数据传递方式，也可以自己重写子类。 Dataset是DataLoader实例化的一个参数，所以这篇文章会先从Datase

Torch 基本函数 1. torch.einsum() torch.einsum(equation, *operands)->Tensor:爱因斯坦求和 ref1: 算子部署: https://blog.csdn.net/HW140701/article/details/120654252 ref2: 例子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/361209187 三条基本规则: 规则一: equation 箭头左边，在不同输入之间重复出现的索引表示，把输入张量沿着该维度做乘法操作，比如还是以上面矩阵乘法为例， “ik,kj->ij”，k 在输入中重复出现，所

ref: [1] https://www.cnblogs.com/rushup0930/p/13359513.html [2] https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/123029585#t12 [3] https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/95202448 [4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/69101372 classification 分类 主要涉及的知识点： 混淆矩阵、Precision(精准率)、Recall(召回率)、Accuracy(准确率)、F1-score （包括二分类和多分类问题） ROC、AUC 最常见的指标Accuracy到底有哪些不足？ 解: Accuracy是分类问题中最常用的指标，它计算了分类正确的预

用pickle保存和加载模型 保存模型 1 2 3 4 5 6 7 import pickle from sklearn.svm import SVC model_dir = './model.pkl' model = SVC() with open(model_dir, 'wb') as f: pickle.dump(model, f) f.close() # 注意:保存完模型之后要关闭文件 加载模型 1 2 3 4 5 import pickle model_dir = './model.pkl' with open(model_dir, 'rb') as f: model = pickel.load(f) print(mode.predict(x)) 逻辑回归 Logistic Regression LR Implementation code snippets 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56

docker 入门教程 Ref Link: [1] https://ruanyifeng.com/blog/2018/02/docker-tutorial.html [2] https://cloud.tencent.com/developer/article/1885678 [3] 「Docker」 - 保存镜像 [4] 如何制作Docker镜像(image)? 一、Docker 是什么？ && Docker 的用途 Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。 Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在

一、 apt-get source update apt-get source change the /etc/apt/sources.list file to aliyun source add sudo user in rootlink 1 adduser [name] 1 apt-get install sudo 赋予用户sudo权限: 1 2 3 sudo usermod -a -G adm username sudo usermod -a -G sudo username su [name] 在文件/etc/sudoers中更改用户的sudo权限: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # sudoers file. # # This file MUST be edited with the 'vi sudo' command as root. # # See the sudoers man page for the details on how to write a sudoers file. # # Host alias specification # User alias specification # Cmnd alias specification #