which of the following are ml methods

which of the following are ml methods. Machine learning methods are usually provided.

Machine learning

There are two kinds of ML methods for calculating the model:

Linearized Random Model (Linear RLMS)

Linearized Linear Models (LMS)

Linearized Linear MLMs are algorithms that can be used inside machines if you have some difficulty with them, but are useful for very specific problems, e.g. for training multiple models using the same algorithm for different sub-variables. Examples for lm and MLM are presented in the tutorial.

For LMS, the general rule is to only use some of the parameters for any one variable (ie, when you’re working with multiple models) and let the algorithm solve the problem that you are solving. For example, if I’m working with a dataset that has a variable that is two or more variables, I can use the following function to work out how many different variables I can take in.

SELECT * FROM model WHERE x = ‘‘ SELECT d from model WHERE d2 = 1 WHERE model2> = ‘

Linear MLMs are a very common type of ML method that are used for running regularizing the model. Many LMS algorithms will do the same thing, but sometimes they may not be optimized for this particular task.

Linear RLMS

A special variant of ML algorithm called MLM is built into the ML



When I wrote this blog post (this Pytorch tutorial), I remembered the challenge I set for myself at the beginning of the year to learn deep learning, I did not even know Python at the time. What makes things difficult is not necessarily the complexity of the concepts, but it starts with questions like: What framework to use for deep learning? Which activation function should I choose? Which cost function is best suited for my problem?

My personal experience has been to study the PyTorch framework and especially for the theory the online course made available for free by Yan LeCun whom I thank (link here https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/) . I still have to learn and work in the field but through this blog post, I would like to share and give you an overview of what I have learned about deep learning this year.

Deep Learning: Which activation and cost function to choose? – which of the following are ml methods

The objective of this article is to sweep through this central topic in DeepLearning of choosing the activation and cost (loss) function according to the problem you are looking to solve by means of a DeepLearning algorithm.

We are talking about the activation function of the last layer of your model, that is to say the one that gives you the result.

This result is used in the algorithm which checks for each learning the difference between the result predicted by the neural network and the real result (gradient descent algorithm), for this we apply to the result a cost function (loss function) which represents this difference and which you seek to minimize as you practice in order to reduce the error. (See this article here to learn more : https://machinelearnia.com/descente-de-gradient/)

Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/68/Gradient_descent.jpg :
L’algorithe de descente de Gradient permet de trouver le minimum de n’importe quelle fonction convexe pas à pas. – Pytorch tutorial

As a reminder, the machine learns by minimizing the cost function, iteratively by successive training steps, the result of the cost function and taken into account for the adjustment of the parameters of the neurons (weight and bias for example for linear layers) .

This choice of activation function on the last layer and the cost function to be minimized (loss function) is therefore crucial since these two elements combined will determine how you are going to solve a problem using your neural network.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/60/ArtificialNeuronModel_english.png – Pytorch tutorial

This article also presents simple examples that use the Pytorch framework in my opinion a very good tool for machine learning.

The question here to ask is the following:

  • Am I looking to create a model that performs binary classification? (In this case you are trying to predict a probability that the result of an entry will be 0 or 1)
    Am I looking to calculate / predict a numeric value with my neural network? (In this case you are trying to predict a decimal value for example at the output that corresponds to your input)
  • Am I looking to create a model that performs single or multiple label classification for a set of classes? (In this case, you are trying to predict for each output class the probability that an input matches this class)
  • Am I looking to create a model that searches for multiple classes within a set of possible classes? (In this case, you are trying to predict for each class at the exit its attendance rate at the entrance).

Binary classification problem:

You are trying to predict by means of your DeepLearning algorithm whether a result is true or false, and more precisely it is a probability that a result of 1 or that of a result of 0 that you will get.

The output size of your neural network is 1 (final layer) and you seek to obtain a result between 0 and 1 which will be assimilated to the probability that the result is 1 (example at the output of the network if you obtain 0.65 this will correspond to 65% chance that the result is true).
Application example: Predicting the probability that the home team in a football match will win. The closer the value is to 1 the more the home team has a chance of winning, and conversely the closer the score is to 0 the more chance the home team has of losing.
It is possible to qualify this result using a threshold, for example by admitting that if the output is> 0.5 then the result is true if not false.

Final activation function (case of binary classification):

The final activation function should return a result between 0 and 1, the correct choice in this case may be the sigmoid function. The sigmoid function will easily translate a result between 0 and 1 and therefore is ideal for translating the probability that we are trying to predict.

If you want to plot the sigmoid function in Python here is some code that should help you (see alsohttps://squall0032.tumblr.com/post/77300791096/plotting-a-sigmoid-function-using-python-matplotlib) :

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):
    a = []
    for item in x:
    return a
x = np.arange(-10., 10., 0.2)
sig = sigmoid(x)
Tracé de la fonction sigmoid, fonction utilisée comme fonction d’activation finale dans le cas d’un algorithme de Deep Learning – Pytorch tutorial
The cost function – Loss function (case of binary classification):

You have to determine during training the difference between the probability that the model predicts (translated via the final sigmoid function) and the true and known response (0 or 1). The function to use is Binary Cross Entrropy because this function allows to calculate the difference between 2 probability.
The optimizer will then use this result to adjust the weights and biases in your model (or other parameters depending on the architecture of your model).

Example :

In this example I will create a neural network with 1 linear layer and a final sigmoid activation function.

First, I perform all the imports that we will use in this post:

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import math
from random import randrange
import torch 
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn 
from torch.autograd import Function 
from torch.nn.parameter import Parameter 
from torch import optim 
import torch.nn.functional as F 
from torchvision import datasets, transforms
from echoAI.Activation.Torch.bent_id import BentID
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn.datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
import hiddenlayer as hl
import warnings
from torchviz import make_dot, make_dot_from_trace

The following lines allow you not to display the warnings in python:

import warnings

I will generate 1000 samples generated by the sklearn library allowing me to have a set of tests for a binary classification problem. The test set covers 2 decimal inputs and a binary output (0 or 1). I also display the result as a point cloud:

inputData,outputData = sklearn.datasets.make_moons(1000,noise=0.3) 
plt.scatter(inputData[:,0],inputData[:,1],s=40,c=outputData,cmap = plt.cm.get_cmap("Spectral"))
Creation of 1000 samples with a result of 0 or 1 via sklearn

The test set generated here corresponds to a data set with 2 classes (class 0 and 1).

The goal of my neural network is therefore a binary classification of the input.

I will take 20% of this test set as test data and the remaining 80% as training data. I split the test set again to create a validation set on the training dataset.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(inputData, outputData, test_size=0.20, random_state=42)
Input Data
Output data

In my example I’m going to create a network with any architecture what interests us is to show how the last layer works:

fc1 = nn.Linear(2, 2)
fc2 = nn.Linear(2, 1)

model = nn.Sequential(OrderedDict([
                      ('lin1', fc1),
                      ('BentID1', BentID()),
                      ('lin2', fc2),
                      ('sigmoid', nn.Sigmoid())
model = model.double()

I added a line to transform the pytorch model to use the double type. This avoids an error of the type:

Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument

Also it will be necessary to use dtype = torch.double when creating torch.tensor at each training.

As indicated in my documents above the cost function is the Binary Cross Entropy function in this case (BCELoss : https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BCELoss.html#torch.nn.BCELoss) :

loss = nn.BCELoss()

I am using the Adam optimizer with a learning rate of 0.01:
Deep learning optimizers are algorithms or methods used to modify attributes of your neural network such as weights and bias in such a way that the loss function is minimized.

The learning rate is a hyperparameter that controls how much the model should be changed in response to the estimated error each time the model weights are updated.

Here I am using the Adam optimization algorithm. In Deep Learning Adam is a stochastic gradient descent method that calculates individual adaptive learning rates for different parameters from estimates of the first and second order moments of the gradients.
More information on optimizing Adam: https://machinelearningmastery.com/adam-optimization-algorithm-for-deep-learning/
and in PyToch doc : https://pytorch.org/docs/stable/optim.html?highlight=adam#torch.optim.Adam

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

I previously split the training data a second time to take 20% of the data as validation data. They allow us at each training to validate that we are not doing over-training (over-adjustment, or over-interpretation, or simply in English overfitting).

X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.20, random_state=42)

In this example I have chosen to implement the EarlyStopping algorithm with a patience of 5. This means that if the cost function of the validation data increases during 15 training sessions (ie the distance between the prediction and the true data). After 15 training sessions with an increasing distance, we reload the previous data which represents the configuration of the neural network producing a distance of the minimum cost function (in the case of our example this consists in reloading the weight and the bias for the 2 layers linear). As long as the function decreases, the configuration of the neural network is saved (weight and bias of the linear layers in our example).

Here I have chosen to display the weights and bias of the 2 linear layers every 10 workouts, to give you an idea of how the Adam optimization algorithm works:

I used https://github.com/waleedka/hiddenlayer to display various graphs around training and validation metrics. The graphics are thus refreshed during use.

history1 = hl.History()
canvas1 = hl.Canvas()

Here is the main code of the learning loop:

bestvalidloss = np.inf
saveWeight1 = fc1.weight 
saveWeight2 = fc2.weight 
saveBias1 = fc1.bias
saveBias2 = fc2.bias
wait = 0
for epoch in range(1000):
    result = model(torch.tensor(X_train,dtype=torch.double))
    lossoutput = loss(result, torch.tensor(y_train,dtype=torch.double))
    print("EPOCH " + str(epoch) + "- train loss = " + str(lossoutput.item()))
        print("*************** PARAMETERS WEIGHT & BIAS *********************")
        print("weight linear1= " + str(fc1.weight))
        print('Bias linear1=' + str(fc1.bias))
        print("weight linear2= " + str(fc2.weight))
        print('bias linear2=' + str(fc2.bias))
    validpred = model(torch.tensor(X_valid,dtype=torch.double))
    validloss = loss(validpred, torch.tensor(y_valid,dtype=torch.double))
    print("EPOCH " + str(epoch) + "- valid loss = " + str(validloss.item()))
    # Store and plot train and valid loss.
    history1.log(epoch, trainloss=lossoutput.item(),validloss=validloss.item())
    canvas1.draw_plot([history1["trainloss"], history1["validloss"]])
    if(validloss.item() < bestvalidloss):
        bestvalidloss = validloss.item()
        saveWeight1 = fc1.weight 
        saveWeight2 = fc2.weight 
        saveBias1 = fc1.bias
        saveBias2 = fc2.bias
        wait = 0
        wait += 1
        if(wait > 15):
            #Restauration des mailleurs parametre et early stopping
            fc1.weight = saveWeight1
            fc2.weight = saveWeight2
            fc1.bias = saveBias1
            fc2.bias = saveBias2
            print("stop valid because loss is increasing (EARLY STOPPING) afte EPOCH=" + str(epoch))
            print("BEST VALID LOSS = " + str(bestvalidloss))
            print("BEST PARAMETERS WHEIGHT AND BIAS = ")
            print("FIRST LINEAR : WEIGHT=" + str(saveWeight1) + " BIAS = " + str(saveBias1))
            print("SECOND LINEAR : WEIGHT=" + str(saveWeight2) + " BIAS = " + str(saveBias2))

Here is an overview of the result, training stops after about 200 epochs (an “epoch” is a term used in machine learning to refer to a passage of the complete training data set). In my example I didn’t use a batch to load the data so the epoch count is the iteration count.

Evolution of the cost function on the training test and the validation test

Here’s a look at the prediction results:

result = model(torch.tensor(X_test,dtype=torch.double))
plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],s=40,c=y_test,cmap = plt.cm.get_cmap("Spectral"))
plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],s=40,c=result.data.numpy(),cmap = plt.cm.get_cmap("Spectral"))
Results: The first graph shows the “true” answer the second shows the predicted answer (the color varies according to the predicted probability) – Pytorch tutorial

To display the architecture of the neural network I used the hidden layer library which requires the installation of graphviz to avoid the following error:

RuntimeError: Make sure the Graphviz executables are on your system's path

To resolve this error see https://graphviz.org/download/

On Mac OS X, for example, I installed via Homebrew:

brew install graphviz

Here is an overview of the hidden layer graph:

# HiddenLayer graph
hl.build_graph(model, torch.zeros(2,dtype=torch.double))
Hidden Layer architecture pour le classifier binaire – Pytorch tutorial

I also used PyTorchViz https://github.com/szagoruyko/pytorchviz/blob/master/examples.ipynb to display a graph of Pytorch operations during the forward of an entry and thus we can clearly see what will happen pass during the backward (ie the application the calculation of the dols / dx differential for all the parameters x of the network which has requires_grad = True).

make_dot(model(torch.ones(2,dtype=torch.double)), params=dict(model.named_parameters()))
Architecture diagram of the neural network created with PyTorch – Pytorch tutorial

Regression problem (numeric / decimal value calculation):

In this case, you are trying to predict a continuous numerical quantity using your DeepLearning algorithm.
In this case, the gradient descent algorithm consists in comparing the difference between the numerical value predicted by the network and the true value.
The output size of the network will be 1 since there is only one value to predict.

Final activation function (decimal or numeric value case):

The activation function to use in this case depends on the range in which your data is located.

For a data between -infinite and + infinite then you can use a linear function at the output of your network.

Linear function graph function. https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html. The particularity is that this linear function (of the type y = ax + b) contains learnable parameters (weight and bias which are modified by the optimizer over the training sessions, i.e. y = weight * x + bias).

Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9c/Linear_function_kx.png: Linear functions.

You can also use the Relu function if your value to predict is strictly positive
the output of ReLu is the maximum value between zero and the input value. An output is zero when the input value is negative and the input value when the input is positive.
Note that unlike the rectified linear activation function Relu does not have an adjustable parameter (learnable).


Fonction d’activation ReLu Source = https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fe/Activation_rectified_linear.svg

Another possible function is PReLu (parametric linear rectification unit):

PReLu activation function
Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/ae/Activation_prelu.svg

Also another possible final activation function is Bent identity.

Bent identity activation function Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c3/Activation_bent_identity.svg

Finally I recommend the possible use of Parametric Soft Exponential, I use the echoAi implementation because it is not natively in PyTorch

Soft Exponential
Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b5/Activation_soft_exponential.svg
The cost function (regression case, calculation of numerical value):

The cost function which makes it possible to determine the distance between the predicted value and the real value is the average of the squared distance between the 2 predictions. The function to use is mean squared error (MSE): https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MSELoss.html

Here is a simple example that illustrates the use of each of the final functions:

I started off with the example of house prices which I then adapted to test with each of the functions.

Example: Loading test data

First, I import the necessary libraries:

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import math
from random import randrange
import torch 
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn 
from torch.autograd import Function 
from torch.nn.parameter import Parameter 
from torch import optim 
import torch.nn.functional as F 
from torchvision import datasets, transforms
from echoAI.Activation.Torch.bent_id import BentID
from echoAI.Activation.Torch.soft_exponential import SoftExponential
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn.datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
import hiddenlayer as hl
import warnings
from torchviz import make_dot, make_dot_from_trace
from sklearn.datasets import make_regression
from torch.autograd import Variable

I create the dataset which is quite simple and display it:

house_prices_array = [30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140]
house_price_np = np.array(house_prices_array, dtype=np.float32)
house_price_np = house_price_np.reshape(-1,1)
house_price_tensor = Variable(torch.from_numpy(house_price_np))
house_size = [ 7.5, 7, 6.5, 6.0, 5.5, 5.0, 4.5,3.5,3.2,2.8,3.0,2.5]
house_size_np = np.array(house_size, dtype=np.float32)
house_size_np = house_size_np.reshape(-1, 1)
house_size_tensor = Variable(torch.from_numpy(house_size_np))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(house_prices_array, house_size_np)
plt.xlabel("House Price $")
plt.ylabel("House Sizes")
plt.title("House Price $ VS House Size")

In the example, we see that the function to find is close to
f (x) = – 0.05 * x + 9
Example: – 0.05 * 40 + 9 = 7 and -0.05 * 30 + 9 = 7.5

I set the bias and the weight to -0.01 and 8 to limit the training time.

Linear activation function (Solving regression problem):
fc1 = nn.Linear(1, 1)

model = nn.Sequential(OrderedDict([
                       ('lin', fc1)

model = model.float()

I declare MSELoss and an Adam optimizer tuned with a learning rate 0.01

loss = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

Here is the training loop:

history1 = hl.History()
canvas1 = hl.Canvas()
for epoch in range(100):
    result = model(house_price_tensor)
    lossoutput = loss(result, house_size_tensor)
    print("EPOCH " + str(epoch) + "- train loss = " + str(lossoutput.item()))
    history1.log(epoch, trainloss=lossoutput.item())

After a hundred training sessions we obtain an MSELoss = 0.13

If I display the weights and biases found by the model I get in my example:

print("weight" + str(fc1.weight))
print("bias" + str(fc1.bias))

The network therefore executes here the function f (x) = -0.0408 * x + 8.1321

I then display the predicted result to compare it with the actual result:

result = model(house_price_tensor)
plt.scatter(house_prices_array, house_size_np)

Here is a preview of the architecture diagram for a simple Pytorch neuron network with Linear function, we see the multiplication operator and the addition operator to execute y = ax + b.

hl.build_graph(model, torch.ones(1,dtype=torch.float))
Diagramme of the neural network pytorch – Pytorch tutorial

ReLu activation function (Regression problem solving):

ReLu is not an activation function with “learnable” parameters (modified by the optimizer) so I add a linear layer upstream for the test:

The result is identical, which is logical since in my case reLu only passes the result which is strictly positive

In the previous example, a ReLu layer must be added at the output after the linear layer:

fc1 = nn.Linear(1, 1)

model = nn.Sequential(OrderedDict([
                       ('lin', fc1),

model = model.float()
Model architecture with linear layer + ReLu layer

The same for PrRelu in my case:
These two functions simply make a flat pass between the linear function and the output. ReLu remains interesting if you want to set to 0 all the outputs concerning a negative input.

Bent Identity Function (Regression Problem Solving):

Bent identity there is no learning parameter but the function does not just forward the input it applies the curved identity function to it which slightly modifies the result:

fc1 = nn.Linear(1, 1)

model = nn.Sequential(OrderedDict([
                       ('lin', fc1),

model = model.float()

In our case after 100 training sessions the network found the following weights for the linear function upstream of bent identity the final loss is 0.78 so less good than with the linear function (the network converges less quickly):

In our case, the function applied by the network will therefore be:

-0.0481 ((math.sqt(x**2 + 1) -1)/2 + x) + 7.7386

Result obtained with Bent Identity:

hl.build_graph(model, torch.ones(1,dtype=torch.float))

I display the architecture of the Pytorch network which is now linear layer + bent identity layer :

Also :

make_dot(model(torch.ones(1,dtype=torch.float)), params=dict(model.named_parameters()))
Soft Exponential – (Regression problem solving)

Soft Exponential has a trainable alpha parameter.We are going to place a linear function upstream and softExponential in output and check the approximation performed in this case:

fc1 = nn.Linear(1, 1)
fse = SoftExponential(1,torch.tensor([-0.9],dtype=torch.float))
model = nn.Sequential(OrderedDict([
                       ('lin', fc1),

model = model.float()

After 100 training sessions the results on the linear layer parameters and the soft exponential layer parameters are as follows:

print("weight" + str(fc1.weight))
print("bias" + str(fc1.bias))
print("fse alpha" + str(fse.alpha))

The result is not really good since the approximation is not done in the right direction,

We therefore notice that we could invert the function in our case to define a Soft Exponential customize activation function with a bias criterion and that is what we will do here.

Custom function – (Regression problem solving)

We declare a custom activation function to PyTorch compared to the original soft exponential I added the beta bias criterion as well as the torch.div inversion (1, …)

class SoftExponential2(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, alpha=None,beta=None):
        super(SoftExponential2, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        # initialize alpha
        if alpha is None:
            self.alpha = Parameter(torch.tensor(0.0))  # create a tensor out of alpha
            self.alpha = Parameter(torch.tensor(alpha))  # create a tensor out of alpha
        if beta is None:
            self.beta = Parameter(torch.tensor(0.0))  # create a tensor out of alpha
            self.beta = Parameter(torch.tensor(beta))  # create a tensor out of alpha

        self.alpha.requiresGrad = True  # set requiresGrad to true!
        self.beta.requiresGrad = True  # set requiresGrad to true!

    def forward(self, x):
        if self.alpha == 0.0:
            return x

        if self.alpha < 0.0:
            return torch.add(torch.div(1,(-torch.log(1 - self.alpha * (x + self.alpha)) / self.alpha)),self.beta)

        if self.alpha > 0.0:
            return torch.add(torch.div(1,((torch.exp(self.alpha * x) - 1) / self.alpha + self.alpha)),self.beta)

We now have 2 parameters that can be trained in this custom function in Pytorch.

By also lowering the learning rate to 0.01 after 100 training sessions and initializing alpha = 0 .1 and beta = 0.7 I arrive at a loss <5

fse = SoftExponential2(1,torch.tensor([0.1],dtype=torch.float),torch.tensor([7.0],dtype=torch.float))

model = nn.Sequential(OrderedDict([

model = model.float()
print("fse alpha" + str(fse.alpha))
print("fse beta" + str(fse.beta))

Network architecture applied for my custom soft exponentialt inversion function with addition of a bias criterion.

Categorization problem (predict a class among several classes possible) – single-label classifier with pytorch

You are looking to predict the probability that your entry will match a single class and exit betting multiple possible classes.
For example you want to predict the type of vehicle on an image allowed the classes: car, truck, train

The dimensioning of your output network corresponds to n neurons for n classes. And for each output neurons corresponding to a possible class to be predicted, we will obtain a probability between 0 and 1 which will represent the probability that the input corresponds to this class at the output. So for each class this comes down to solving a binary classification problem in part 1 but in addition to which it must be considered that an input can only correspond to a single output class.

Activation function Categorization problem (predict a class among several possible classes):

The activation function to be used on the final layer is a Softfmax function with n dimensions corresponding to the number of classes to be predicted.
Softmax is a mathematical function that converts a vector of numbers (tensor) into a vector of probabilities, where the probabilities of each value are proportional to the relative scale of each value in the vector.

(Cf https://machinelearningmastery.com/softmax-activation-function-with-python/)

In other words, for an output tensor it will return a probability for each class by scaling each of them so that their sum is equal to one.


Cost function – Categorization problem (predict a class among several possible classes):

The cost function to be used is close to that used in the case of binary classification but with this notion of probability vector.
Cross Entropy will evaluate the difference between 2 probability distributions. We will therefore use it to compare the predicted value and the true value.

See https://en.wikipedia.org/wiki/Cross_entropy

Based on the tutorial and the data set on this page we have:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

For info if you get the following error:

ImportError: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html

You need to setup Iprogress on jupyter lab

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

In our example we will first retrieve the input dataset
The dataset used is CIFAR-10, more information here:


This is already integrated with Pytorch to allow us to perform certain tests.

Exemple (problème de catégorisation) :

Preparation of the dataset:

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

We then define a function which allows to visualize the imshow image and we display for each image the unique label associated with it:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))

# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

Create a convolutional neural network (more information here: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53)

A convolutional neural network (ConvNet or CNN) is a DeepLearning algorithm that can take an image as input, it sets a score (weight and bias which are learnable parameters) to various aspects / objects of the image and be able to differentiate one from the other.

Source https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/63/Typical_cnn.png

The architecture of a convolutional neuron network is close to that of the model of neuron connectivity in the human brain and was inspired by the organization of the visual cortex.

Individual neurons respond to stimuli only in a restricted region of the visual field known as the receptive field. A collection of these fields overlap to cover the entire visual area.

In our case we are going to use with Pytorch a Conv2d layer and a pooling layer.

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html : The Conv2d layer is the 2D convolution layer.

Source : https://cdn-media-1.freecodecamp.org/images/gb08-2i83P5wPzs3SL-vosNb6Iur5kb5ZH43


A filter in a conv2D layer has a height and a width. They are often smaller than the input image. This filter therefore moves over the entire image during training (this area is called the receptive field).

The Max Pooling layer is a sampling process. The objective is to sub-sample an input representation (image for example), by reducing its size and by making assumptions on the characteristics contained in the grouped sub-regions.

In my example with PyTorch the declaration is made :

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

Define the criterion of the cost function with CrossEntropyLoss, here we use the SGD opimizer rather than adam (more info here on the comparison between optimizer https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/)

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

The training loop:

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

The Pytorch neuron network is saved

PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

We load a test and use the network to predict the outcome.

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# print images
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

In this example the “true” labels are “Cat, ship, ship, plane”, we then launch the network to make a prediction:

net = Net()
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

Here is an overview of the architecture of this convolution network.

import hiddenlayer as hl
from torchviz import make_dot, make_dot_from_trace
make_dot(net(images), params=dict(net.named_parameters()))

Categorization problem (predict several class among several classes possible) – multiple-label classifier with pytorch – Pytorch tutorial

Overall, it is about predicting several probabilities for each of the classes to indicate their probabilities of presence in the entry. One possible use is to indicate the presence of an object in an image.

The problem then comes back to a problem of binary classification for n classes.

The final activation function is sigmoid and the loss function is Binary cross entropy

This internet example perfectly illustrates the use of BCELoss in the case of the prediction of several classes among several possible classes.

In this example: The image dataset used is the CelebFaces Large Scale Attribute Dataset (CelebA).

In this data dataset there are 200K images with 40 different class labels and each image has a different background footprint and there are a lot of different variations making it difficult for a model to classify each label effectively class.

I suggest you follow the tutorial from the articlehttps://medium.com/@thevatsalsaglani/training-and-deploying-a-multi-label-image-classifier-using-pytorch-flask-reactjs-and-firebase-c39c96f9c427:

  • Step1: Download the file img_align_celeba.zip hard site http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html (it is in a google drive)
  • Step2: Download the list_attr_celeba.txt file which contains the annotations for each image on the same site http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
  • Step3: Opening the file annotations you can see the 40 labels: 5_o_Clock_Shadow Arched_Eyebrows Attractive Bags_Under_Eyes Bald Bangs Big_Lips Big_Nose Black_Hair Blond_Hair Blurry Brown_Hair Bushy_Eyebrows Chubby Double_Chin Eyeglasses Goatee Gray_Hair Heavy_Makeup High_Cheekbones Male Mouth_Slightly_Open Mustache Narrow_Eyes No_Beard Oval_Face Pale_Skin Pointy_Nose Receding_Hairline Rosy_Cheeks Sideburns Smiling Straight_Hair Wavy_Hair Wearing_Earrings Wearing_Hat Wearing_Lipstick Wearing_Necklace Wearing_Necktie Young
    For each of the images present in the test set there is a value of 1 or -1 specifying for image whether the class is present in the image.
    The objective here will be to predict for each of the classes the probability of its presence in the image.
  • Step4: you can load the notebook which is present on https://github.com/vatsalsaglani/MultiLabelClassifier/blob/master/prediction_celebA.ipynb

Here is the results:

Load of the dataset :

Use of the imshow function (see previous example for single label prediction)

Architecture of the convolutional neuron network:

import torch.nn.functional as F
class MultiClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiClassifier, self).__init__()
        self.ConvLayer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3), # 3, 256, 256
            nn.MaxPool2d(2), # op: 16, 127, 127
            nn.ReLU(), # op: 64, 127, 127
        self.ConvLayer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, 3), # 64, 127, 127   
            nn.MaxPool2d(2), #op: 128, 63, 63
            nn.ReLU() # op: 128, 63, 63
        self.ConvLayer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, 3), # 128, 63, 63
            nn.MaxPool2d(2), #op: 256, 30, 30
            nn.ReLU() #op: 256, 30, 30
        self.ConvLayer4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 512, 3), # 256, 30, 30
            nn.MaxPool2d(2), #op: 512, 14, 14
            nn.ReLU(), #op: 512, 14, 14
        self.Linear1 = nn.Linear(512 * 14 * 14, 1024)
        self.Linear2 = nn.Linear(1024, 256)
        self.Linear3 = nn.Linear(256, 40)
    def forward(self, x):
        x = self.ConvLayer1(x)
        x = self.ConvLayer2(x)
        x = self.ConvLayer3(x)
        x = self.ConvLayer4(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.Linear1(x)
        x = self.Linear2(x)
        x = self.Linear3(x)
        return F.sigmoid(x)

An overview of the network architecture:

SUMMARY – Pytorch tutorial :

Here is a summary of my pytorch tutorial : sheet that I created to allow you to choose the right activation function and the right cost function more quickly according to your problem to be solved.


https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ : Dree courses Yann LeCun

https://pytorch.org/ : Official web site PyToch

https://machinelearningmastery.com : Advanced on deep learning

https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:CNAM+01031+session03/about : Free MOOC


Pytorch tutorial – internal links




what kind of clauses are available in conjunctive normal form

what kind of clauses are available in conjunctive normal form, then that’s fine. There is also the argument that it is not acceptable to introduce a special “standard” clause for clause extensions because it is not an extension that would apply if, for example, the original meaning was a variant clause. Since this is a long-standing problem (although it would not quite suit this), it is in particular necessary to define what is the “standard” for clause extensions.

Section 9 lists some common ways to resolve ambiguity. However, we offer two other types of clauses, these which we will briefly examine:

Options (a) are simply an expression containing a subexpression (the subexpression of “option”) that specifies where the return clause of the expression can be. For example, “option”, which is taken as a sub-expression “option”, would be an option, in the sense that it is the case for any variable of type “float”.

Programme technologie 6ème

(a) would be an expression containing a subexpression (the subexpression of) that specifies the location of the expression’s return clause. For example, “option”, which is taken as the subexpression “option”, would be an option, in the sense that it is the case for any variable of type “float”. Options in the ordinary sense of the word are a single instruction that just fits like a function. Moreover, this is the case when the expression in question is a double (the last).

what types of clauses are available in conjunctive normal form in the first place) or, in English, in any sort of singular verb. When it comes to such clauses in themselves, the meaning is ambiguous – sometimes you may have too many clauses or sentences to begin with.

Familiar conjunctive pronouns are, more than likely, the least useful way of formulating a noun in English.

In some cases, you will certainly find that conjunctive conjunctive pronouns are often overlooked by the English language when describing certain contexts. Most of them can be fairly easily analyzed under the hood, given the limitations of standard English lexicography techniques. For example, you may find conjunctive conjunctive pronouns in certain situations, such as in contexts which provide a general indication that the individual is in an “unusual” situation. This does not mean that you are free to mix up “unusual” and “conventional” conjunctive situations when discussing other topics in English.

There are also other factors that will influence the length or meaning of connective verbs. There are different ways to spell “noun” in English: for example, you might find connective verbs that start with the particle a (usually a) as in: n / b / c

Some conjunctive verbs have a prefix: for example, y. for example, z / f

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un virus informatique se réplique dans un ordinateur en utilisant le potentiel d’un hôte,par exemple un fichier,un document

un virus informatique se réplique dans un ordinateur en utilisant le potentiel d’un hôte, par exemple un fichier, un document ou un lecteur d’ordinateur qui est une partie importante de son système.

Cela a été démontré dans le contexte de logiciels malveillants. Étant donné que certain software sont actuellement utilisé sans autorisation, le programme peut s’exécuter en tant que cheval de Troie.

Le logiciel peut ensuite être modifié en fonction des exigences système des logiciels malveillants tels que l’ordinateur infecté en cours d’installation. Si nécessaire, le programme peut également s’exécuter.

Cet article a été développé à partir d’actualités originales et d’analyses. Les principaux points d’analyse de cet article sont tirés de source comme :


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parmi ces images lesquelles sont vectorielles ?

Voici un exemple d’article qui porte sur la question parmi ces images lesquelles sont vectorielles ? Voici quelques explications …

parmi ces images qui sont vectorielles?

J’utilise ceci pour quelque chose appelé «Vector 3D». Mais c’est aussi le moyen idéal de faire quelque chose comme des graphiques 3D car c’est simple à créer. Vous pouvez simplement créer votre propre vecteur et l’utiliser de cette façon. C’est vraiment simple car chaque objet doit avoir quelque chose comme un objet Vector 3D. Il y a beaucoup de travail à faire avant que cela ne soit mis en œuvre du début à la fin ici.

Programme technologie 6ème

Qu’est-ce que ça fait d’animer quelque chose comme ça…?

Eh bien, votre utilisateur remarquera quelques choses différentes, la première. Le suivant est: «Déplacez tous les objets qui avancent d’une distance donnée». C’est quelque chose que vous pouvez animer rapidement et facilement, comme si vous pouviez faire quelque chose comme: «Le tableau entier avance d’une distance donnée», par exemple. Au fait, s’il y a un arbre, l’objet que vous animez serait celui qui a été tourné. Mais vous obtiendrez également une indication que vous dessinez un arbre ou quelque chose comme ça avant, ainsi que l’arbre que vous avez à ce moment-là. Donc l’arbre bouge, mais ne bouge pas trop loin quand l’arbre est à une certaine distance parce que vous ne travaillez pas sur une scène à ce moment-là, et comme il se déplace, vous avez une rotation d’arbre, non pas que ce soit la même chose arbre. Et dans la plupart des cas, votre utilisateur veut savoir s’il y a quelque chose

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supprimez les composantes rouge et verte de cette image. quel mot apparaît ?

A propos de cette question supprimez les composantes rouge et verte de cette image. quel mot apparaît ? Voici quelques éléments …


Que se passe-t-il lorsque vous supprimez les composants rouge et vert de cette image? quel mot apparaît? Voyons-nous que vous pouvez facilement créer un meilleur design avec d’autres couleurs et styles?

L’apparence visuelle d’un design peut prendre du temps à changer en fonction des différentes caractéristiques de notre environnement et des besoins humains. Nous ne voulons pas être ce design facile à appliquer dans la rue, c’est le design qui nous concerne. La façon dont nous appliquons le design aux rues ainsi qu’aux bâtiments et au paysage peut changer en de vraies secondes en temps réel.

En d’autres termes, c’est le choix à faire pour que chacun de ces matériaux soit aussi beau que possible. Nous vous expliquerons la dernière étape et comment elle est réalisée.

Après avoir terminé notre processus, nous définirons le design sur chacun de nos propres.

Créer un cadre photo personnalisé

L’étape suivante est terminée une fois que nous avons créé un cadre photo original. C’est la deuxième étape de la conception du design. Nous définirons la qualité et la taille de la couleur sur chacune de nos photos individuelles ainsi que le nombre d’entre elles représentant la même image.

Voici le processus.

Étape 1: Créez votre cadre d’image final

Une fois que vous savez quelles images d’un cadre d’image vous avez créées, nous pouvons configurer la qualité et la taille de ces images en conséquence.

Si vous n’avez pas créé de cadre d’image d’origine au préalable, vous pouvez soit vérifier les images avec la qualité et la taille que vous nous avez indiquées.

supprimez les composantes rouge et verte de cette image. quel mot apparaît ?

Que se passe-t-il lorsque vous supprimez les composants rouge et vert de cette image? quel mot apparaît? Êtes-vous prêt à ajouter au message? Partagez s’il vous plait! Assurez-vous de laisser des commentaires, partagez dans la section discussion et dites-nous comment vous y êtes arrivé! Merci!

Nous sommes très enthousiastes à propos de ce design – il n’a pas seulement été conçu par l’un des premiers designers britanniques à grande échelle et la seule chose que nous pouvons dire à ce stade. Merci pour tout votre soutien au cours des 3-4 dernières années – nous avons vraiment mis du temps et nous aimons voir les résultats. Nous avons pu apprendre les bases de cette conception et faire connaître les concepts au monde. Le travail effectué dans la conception est maintenant répliqué et répliqué sur le site.

Lorsque nous réalisons un design pour ce site, nous participons au processus de conception dans le but de créer un produit vraiment unique et unique. À l’heure actuelle, nous nous concentrons uniquement sur un ou deux éléments, ce qui signifie que nous devions changer une fonctionnalité entière de leur version précédente pour essayer de faire des choses sur une seule image ou image, et c’était une tâche assez inhabituelle.

Notre plus grand défi est donc de nous assurer que tous les détails ont la bonne profondeur et la bonne profondeur et la qualité que vous souhaitez, qui ne soit ni délavée ni déformée. Nous pouvons généralement fournir des images plus détaillées qui ont été traitées de sorte que tous les détails s’alignent avec l’image plutôt que d’être délavés après une certaine longueur.

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citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation

Dans cet article nous allons répondre à la question citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation.

2 logiciel pour créer un diaporama de présentation. Le premier est PowerPoint de Microsoft et le second est Keynote d’Apple. Les diapositives de présentation seront données le 16 mars de 9h à 14h. Une vidéo de l’événement peut être téléchargée à partir d’ici, mais dans tous les cas, vous pouvez regarder la vidéo de démonstration ici.

Pour ceux qui ne sont pas familiers avec les vidéos de démonstration Mac d’Apple (en particulier ceux qui sont déjà familiers avec les jeux Mac Mini), il s’agit d’un exemple de diaporama. Keynote est une démo spéciale de l’iPhone 5 avec une fonction de capture d’image et de voix. Les autres diapositives de présentation sont présentées dans iOS 11.1.

Pour ceux qui ne peuvent pas être dérangés de regarder leur propre présentation, les diapositives sont également disponibles en streaming et peuvent même être achetées sur iTunes.


Keynote d’Apple est utile pour préparer une présentation de diaporama car l’outil peut utiliser plusieurs couleurs et est difficile à utiliser sur les applications de bureau à la 1ère personne. Comme il est si simple de trouver la vignette de votre présentation, vous pouvez facilement naviguer à travers tout cela avec cet outil par vous-même. Ce qui suit est un aperçu de l’écran d’aperçu du fichier .PDF sur le bureau. La première clé est la clé de chaque présentation par défaut, qui s’appelle une «sélection». Par défaut, l’éditeur utilise une galerie d’images.

Une autre clé importante est l’option “format”. Dans l’éditeur de texte ou dans tout autre éditeur, c’est ce qui est sélectionné. Par exemple, dans WinPair et Adobe Photoshop, vous choisissez parmi trois types de sélections différents: JPEG JPEG JPEG-NG JPEG-ZIP JPEG-XS JPEG-YUV JPEG-ZIP.
Vous pouvez également choisir entre les formats standard ou sélectionnés. Dans WinPair également, les paramètres incluent:
Appuyer et double-cliquer dans un document changera automatiquement le «format» en «sélectionner». Pour changer le “format” du fichier, vous faites un “Expand”, tandis que dans Photoshop vous faites un “Assign” dans “Preview” de Photoshop (voir l’image ci-dessous). Cela ouvre votre propre boîte de dialogue, mais son objectif principal est de présenter le contenu


Powerpoint de microsoft est utile pour préparer une présentation de diaporama car l’outil ical peut être facilement utilisé en un clic:

Lorsque vous avez une application de diaporama en arrière-plan. Vous pouvez ouvrir la page dans un nouvel onglet ou en cliquant sur “Afficher”, “Appuyez pour démarrer”. Vous pourrez visualiser rapidement le diaporama dans une vidéo ou prévisualiser la présentation.

Si vous trouvez que l’utilisation du même flux de travail à partir d’une autre application iOS est parfois très stressante, suivez simplement les instructions ci-dessous pour faciliter le suivi du flux:

  1. Une fois que vous avez ouvert votre vidéo ou aperçu, enregistrez-le dans SlideOverView
  2. Ouvrez le diaporama ou l’aperçu de la présentation
  3. Ouvrez la vue d’aperçu

Lorsque vous sélectionnez le diaporama suivant, passez simplement la souris sur le diaporama ou la vue d’aperçu si vous utilisez une animation comme dans votre présentation vidéo ou de démonstration.

  1. Modifiez la valeur de la valeur suivante

Ne copiez PAS la valeur de la dernière valeur

Si la valeur de la dernière valeur est zéro, vous pouvez avoir des problèmes. Par exemple, si la valeur est 1, vous pourrez peut-être enregistrer les données que vous avez créées sous forme de texte brut. Vous pouvez utiliser l’inverse si vous le souhaitez, si vous voulez que la valeur soit visible, la valeur de la dernière valeur n’a pas d’importance.

  1. Essayez le 3e onglet pour créer une esquisse 3D à partir d’une simple vue 3D à l’aide de l’outil
  2. Ouvrez n’importe quel

Conclusion – citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation

En conclusion, PowerPoint et Keynote sont tous deux des outils de diaporama et comportent une tonne à considérer car ce sont les principaux domaines de contenu d’une session vidéo.
Qu’est-ce que la session vidéo?
Il est utilisé le jour principal de la journée pour la partie présentation de la session vidéo. Cependant, je suis également heureux de présenter à la fois une session vidéo et son contenu à tous nos visiteurs, afin que tous les participants aient leur propre accès et leurs propres besoins.
La session vidéo est une très courte présentation suivie d’une zone d’activité avec un aperçu d’une courte vidéo. Ce sont des aspects clés d’une session vidéo efficace et j’ai pensé que ce serait le meilleur pour tout le monde.
Pour les membres de la session vidéo, j’ai pu présenter ma propre présentation à tous leurs visiteurs sur un seul écran! La vidéo contient un contenu plus avancé tel que l’audio / vidéo, et j’ai eu beaucoup de plaisir à créer le contenu et son contenu. Pour compléter cela, il existe également différentes catégories qui viennent avec une grande variété.
Une des choses que j’aimerais beaucoup, ce sont des options de navigation faciles à naviguer pour garder les choses organisées. La vidéo utilise les icônes communes pour chaque catégorie sur la page d’accueil où vous pouvez choisir:
Cliquez sur chaque catégorie sous une catégorie pour accéder à cette catégorie
Cliquez sur une catégorie et vous pouvez sélectionner l’onglet suivant pour l’ajouter à la liste. Pour ce faire, utilisez une mise en page commune de la page, puis cliquez sur «Rechercher: Rechercher:». La nouvelle catégorie en haut est utilisée pour la navigation




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Thymio robot

Le projet Thymio est né de l’idée de fournir aux enfants des robots modulaires abordables pour qu’ils découvrent le numérique. Thymio, il s’agit d’un robot 4 pièces facile à assembler pour les utilisateurs, avec des comportements préprogrammés. Cependant, l’utilisateur ne peut pas le programmer. Des milliers de livres ont été produits et utilisés pour comprendre les besoins et les besoins des gens. Sur la base des résultats des recherches des utilisateurs, les fonctions du robot Thymio II ont été écrites.

Voir source : https://www.thymio.org/fr/a-propos/

À propos de Python Robot comme Thymio, je dirais que que j’ai écrit ma première base de code Python. J’ai créé une série de plugins dans le même but. En fin de compte, c’était à peu près aussi simple que de coder python. J’y ai apporté quelques modifications.

En bref – j’ai changé tout l’algorithme d’écriture de code python dans une bibliothèque python, l’accent principal étant mis sur la programmation Python – il s’agissait principalement de programmation Python, qui devait également être réalisée en Python.

il y a un an et demi, j’ai décidé d’écrire mon deuxième en langage Python, Python 3.0, qui a été écrit en Python.

Afin d’écrire sur langage 3.0, j’ai d’abord utilisé le même programme et commencé à programmer sur python.

Je me suis créé un langage, Python 3.00, dans lequel j’ai ensuite converti.

J’ai utilisé Java (Java) sur mon python pour en savoir plus et pour pouvoir créer des sites Web python, et j’ai également commencé à tester avec Ruby sur mes systèmes ruby ​​en premier. Le problème était le suivant, je ne connaissais pas l’API. La dernière fois que j’ai essayé, Python 3.1 a été utilisé pour exécuter un serveur Web et j’ai réussi à exécuter quelques applications Web Python.

Le premier test que j’ai obtenu est une requête d’index, c’est comme une application d’index, vous avez un index, vous ajoutez et supprimez des pages, cela fonctionne comme une page complète, mais c’est plus lent lorsque vous

A propos de Thymio robot

À propos de Python Robot comme Thymio, je dirais que ive a reçu beaucoup de bonnes suggestions pour développer ces fonctions. je vais commencer par le début
Il est temps de comprendre comment un programme se rassemble et comment le code d’un programme fonctionne comme un automate (le code a un ensemble de parties qui peuvent faire la chose). Qu’est-ce que le code? J’ai cependant cette question très courante. Si vous regardez certains des langages de programmation populaires, comment cela fonctionne-t-il? Les langues les plus populaires sont:

Programme technologie 6ème

Il existe de nombreuses façons d’exécuter un programme à la main ou manuellement (mais si vous avez toujours voulu exécuter un vrai projet, vous feriez mieux d’avoir une idée de la magie de l’automate). Tous les programmes sont conçus pour fonctionner à une extrémité d’une machine qui a un langage machine et un langage en place pour effectuer le travail de programmation. C’est de ça qu’il s’agit. Voici quelques façons différentes de faire cela en programmation, comme un langage de programmation en Java ou C. Imaginez d’abord ce que ce serait s’il connaissait un langage de programmation. C’est difficile à dire, mais il peut être très facile pour lui de créer un objet à partir de zéro. Le problème n’est pas de savoir comment faire cela pour que tout code qui utilise du code dans un automate utilise son propre langage. C’est plus que le langage se construit par lui-même. Le problème est de savoir comment intégrer un outil dans un programme qui peut automatiser le fonctionnement d’une machine pour faire fonctionner votre ordinateur. C’est une question de savoir comment




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Programme technologie 6ème – Description et Explications

Cet article fait le point sur le programme de technologie en 6ème voici quelques clé qui vous aideront.

Vous pouvez trouver en détaille le programme sur ce site :


Cycle 3 – Programme de Sciences et Technologie.pdf

Pour apprendre à programmer en python par vous-même, je ne connais pas nécessairement grand-chose aux langages de programmation.

L’apprentissage de python sur l’environnement Windows est assez standard

Cependant, lorsque j’écris des langages de programmation, mon approche est généralement très simple.

Programme technologie 6ème

À partir de là, je peux utiliser un ensemble d’outils pour apprendre le code.

Mon objectif pour cet article est de vous montrer l’outil Python que j’utilise. Si vous souhaitez en savoir plus sur les différents outils et techniques disponibles pour Python, je vous recommande vivement de consulter mon article précédent.

Je vais maintenant vous montrer un seul module Python: test.py. J’utilise testing_test depuis très longtemps et je ne suis pas sûr qu’il ait jamais été aussi fiable que moi. J’ai beaucoup de plaisir à faire des tests et j’ai été heureux d’apprendre la valeur de ce module.

La raison, dans cet exemple, je n’ai pas essayé de charger test.py pour utiliser une instance de Python comme classe de test est que, par défaut, il charge test_env pour Windows, car dans ce cas, vous ne pouvez pas utiliser le nouveau module en tant qu’instance Python. Je trouve ça très amusant.

Mon expérience avec le nouveau module m’a fait vraiment commencer à apprécier la programmation python.

Essayer de le charger en Python

Une fois que vous avez lancé un programme d’exemple, vous trouverez probablement plusieurs modules et certaines classes dans tests / test.py.

Je ne sais pas si le module python

  1. Le nouveau matériel est facile à installer.

Vous avez donc votre première imprimante 3D (et vous pouvez en fait éditer vos fichiers en l’utilisant). Il ne vous reste plus qu’à installer 1 ou 2 programmes et vous trouverez votre nouveau système d’impression. Les imprimantes sont simples à lire pour la plupart des raisons. Alors, tout d’abord, soyez patient, apprenez les concepts clés et les outils dont vous avez besoin grâce à l’impression 3D pour vous orienter dans votre ville. Ensuite, lisez comment utiliser une imprimante 3D et comment vous amuser. Enfin, lisez simplement sur l’avenir et comment relever de nouveaux défis et ce que vous devez faire ensuite:

Et maintenant: il y a 1 à 2 mois, vous pouviez avoir une excellente imprimante si vous pouviez la trouver en ligne ou dans une quincaillerie. En fait, maintenant que l’impression 3D est installée sur votre ordinateur, vous n’avez plus besoin de dépenser d’argent. Apprenez simplement à créer de superbes modèles 3D et à créer un nouveau travail en 3D.

Il y a 2-3 mois, vous disposerez également d’une imprimante 3D décente (et vous pouvez également utiliser des pièces imprimées en 2D pour construire votre prochain modèle!) Qui remplacera votre ancien modèle 3D. Ensuite, vous pouvez concentrer votre imprimante 3D sur les choses que vous aimez tant:

Et maintenant: il y a 3 mois aujourd’hui, vous pouvez maintenant facilement faire votre Programme technologie 6ème.

Apprendre à programmer en python (un langage que nous apprenons constamment à apprendre) est un autre sujet important; à la fin de la journée, nous aimerions pouvoir enseigner aux gens ce qu’est Python. Nous examinons le fait qu’il y a eu d’énormes progrès dans le développement du langage Python au cours des dernières décennies et que cela devient un élément très important de notre flux de travail. La raison en est que Python dispose également d’une boîte à outils intégrée pour aider les utilisateurs à mieux le comprendre, comme PyLint. C’est extrêmement utile.

Programme technologie 6ème

On pourrait penser que la partie la plus importante de Python est de savoir comment interagir avec les processus système et comment savoir si quelque chose ne va pas avec quelqu’un (cela est également vrai pour le développement Web). La manière Python d’interagir avec les processus système, en vous permettant d’obtenir des notifications pour des choses qui se passent et même de créer des notifications pour des choses qui ne le sont pas: vous pouvez créer des notifications en Python et les appeler directement. Cela fonctionne énormément de cette manière – au moins dans le développement Python 3. En outre, vous pouvez également spécifier la partie d’un processus que vous souhaitez notifier, c’est-à-dire obtenir une liste de toutes les choses qui ont été appelées et ce que c’est.

C’est également l’une des nombreuses façons d’organiser les processus et les objets afin qu’ils soient tous accessibles les uns aux autres sans avoir à déranger et à gérer des processus individuels.

Un bon exemple de ceci est la façon dont nous utilisons notre application Web pour permettre à d’autres développeurs de logiciels de voir les données générées par différentes choses dans




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complexité algorithmique

Dans cet article, passons en revue certaines des fonctionnalités clés pour éviter les pièges liés à l’utilisation des structures de données de manière algorithmique. L’objectif de cet article est de décrire certaines décisions de conception clés que vous pouvez prendre pour éviter un problème de performance algorithmique avec des ensembles de données complexes.

Décisions de conception clés que vous pouvez prendre pour éviter un problème de performance algorithmique avec des ensembles de données complexes

Alors qu’une excellente solution à un problème algorithmique est parfois très simple en termes de structure de données, d’autres algorithmes courants peuvent être très complexes à concevoir. Par exemple, de nombreux algorithmes qui utilisent des couches à haute densité et plusieurs structures de données présentent certains des inconvénients techniques de ne pas pouvoir créer des couches uniques entièrement intégrées. Cela signifie que la complexité de ces algorithmes varie considérablement d’un ensemble de données à l’autre. En conséquence, ils sont souvent beaucoup plus difficiles à travailler. Et ils ont de très faibles performances.

Comment utiliser les structures de données – complexité algorithmique.

Les structures de données sont comme un pont pour connecter des données complexes, et souvent leur complexité peut être expliquée par le fait qu’il s’agit de structures de données. Dans cet article, nous allons créer un moyen simple et sûr de construire une structure de données à partir d’une variété de structures de données qui peuvent être facilement construites en utilisant un seul de nos trois algorithmes.

  1. Utilisation de l’apprentissage automatique

En ce qui concerne l’utilisation de l’apprentissage automatique, ces algorithmes sont relativement simples car ils ne peuvent générer un ensemble de valeurs qu’à partir d’un ensemble de structures de données telles que des types de données et des tableaux.

complexité algorithmique. “Vous pouvez trouver leur code source sur GitHub.

Un autre avantage de travailler dans R est de pouvoir voir plus d’exemples de code que votre propre base de code!

Dans le même ordre d’idées, l’une des premières choses que R peut réellement accomplir est d’exécuter un test source unique par semaine. Si nous avons une grande quantité de code, nous avons du mal à faire fonctionner nos suites de tests aussi efficacement que possible. Donc, pour tester plusieurs packages à la fois (afin que chacun de nous ait besoin de savoir comment accéder à une base de code partagée pour exécuter tout type de suite de tests), cela peut signifier que les tests s’exécutent sur des machines distinctes.

Alors, quels changements pourrions-nous apporter aux tests de la suite de tests?

Il existe de nombreux types d’outils, dont la plupart sont développés par les développeurs R et Haskell. À partir de la version 6.0, ils sont bien intégrés aux tests. Il s’agit essentiellement d’un nouveau langage conçu pour vous permettre de commencer à utiliser les résultats des tests.

Bien sûr, si vous avez passé beaucoup de temps à examiner des cas de test, il est probable que vous ayez remarqué qu’il y a peu de choix plus évidents à choisir en ce qui concerne les cas de test. Il est très facile et simple de trouver vos exemples de code à partir du REPL.

Donc, sans plus tarder, examinons les exemples dans les tests pour R:


Tout d’abord, quelques notes. Je souhaite que davantage de tests s’exécutent en une seule exécution sans que l’utilisateur n’ait à effectuer de modification.




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Python Merge Sort – Algorithmus Implementierung

Die Zusammenführungssortierung folgt dem Divide-and-Conquer-Paradigma der Aufteilung der ursprünglichen Aufgabe in zwei ähnliche, kleinere Aufgaben. Dieser Artikel enthält eine Implementierung der Python-Zusammenführungssortierung.


Der Algorithmus lautet wie folgt:
Teilen Sie die zu sortierende Liste in zwei Hälften.
Wir sortieren jede von ihnen.
Führen Sie die beiden erhaltenen Hälften zusammen, um die sortierte Liste wiederherzustellen.

Dieser Algorithmus wird rekursiv angewendet, dh bis die zu sortierende Liste aus einem einzelnen Element besteht.

Zusammenführungssortierung (Quelle: Wikipedia)

#Tri fusion fonction de division du tableau
def tri_fusion(tableau):
    if  len(tableau) <= 1: 
        return tableau
    pivot = len(tableau)//2
    tableau1 = tableau[:pivot]
    tableau2 = tableau[pivot:]
    gauche = tri_fusion(tableau1)
    droite = tri_fusion(tableau2)
    fusionne = fusion(gauche,droite)
    return fusionne

#Tri fusion fonction de fusion de 2 listes
def fusion(tableau1,tableau2):
    indice_tableau1 = 0
    indice_tableau2 = 0    
    taille_tableau1 = len(tableau1)
    taille_tableau2 = len(tableau2)
    tableau_fusionne = []
    while indice_tableau1<taille_tableau1 and indice_tableau2<taille_tableau2:
        if tableau1[indice_tableau1] < tableau2[indice_tableau2]:
            indice_tableau1 += 1
            indice_tableau2 += 1
    while indice_tableau1<taille_tableau1:
    while indice_tableau2<taille_tableau2:
    return tableau_fusionne

tableau = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
tableau_trie = tri_fusion(tableau)

# Sortierfunktion für Zusammenführungstabellen sortieren
def tri_fusion (Array):
wenn len (Array) & lt; = 1:
Array zurückgeben
pivot = len (Array) // 2
array1 = array [: pivot]
array2 = array [Pivot:]
left = tri_merging (array1)
rechts = tri_merging (array2)
merge = merge (links, rechts)
Rückführungszusammenführungen Sort Merge-Funktion zum Zusammenführen von 2 Listen def merge (array1, array2):
array_index1 = 0
array_index2 = 0
array_size1 = len (array1)
array_size2 = len (array2)
table_merged = []
während array_index1 & lt; array_size1 und array_index2 & lt; array_size2:
wenn array1 [array_index1] & lt; array2 [array_index2]:
array_merged.append (array1 [array_index1])
index_table1 + = 1
array_merged.append (array2 [array_index2])
array_index2 + = 1
während array_index1 & lt; array_size1:
array_merged.append (array1 [array_index1])
index_table1 + = 1
während array_index2 & lt; array_size2:
array_merged.append (array2 [array_index2])
array_index2 + = 1
return merge_array Array = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
print (Array)
array_sort = tri_merging (Array)
print (sort_array)

Informationen zur Zusammenführungssortierung

Schließlich funktioniert die Zusammenführungssortierung im Vergleich. Die Komplexität des Algorithmus für n Eingaben ist n log n , also asymptotisch optimal.

Die Technik ist Teilen und Erobern. Der Algorithmus führt hauptsächlich eine Zusammenführungsoperation aus (zwei sortierte Listen können in linearer Zeit zusammengeführt werden).

Python-Zusammenführungssortierung: externe Links








Liens internes sur les algorithmes

ein https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/ https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-oriente-en-plus-de-128 -mots / https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-oriente-en-plus-de-128-mots/
Gießen Sie den Rechner in die Entfernung von Levenshtein mit einem Algorithmus, der nicht rekursiv ist. Bei Verwendung von mat matice qui contient les distance de Levenshtein. Alors Ce sont les Entfernungen entre tous les préfixes de la première chaîne und tous les préfixes de la seconde chaîne de caractères.