在使用 sklearn 计算回归模型的 R2 评分时，出现该报错 12predictions = model(test_features)r2 = r2_score(test_labels, predictions) 出现这个现象的原因是：待转换类型的 PyTorch Tensor 变量带有梯度，直接将其转换为 numpy 数据将破坏计算图，因此 numpy 拒绝进行数据转换，实际上这是对开发者

高德地图、腾讯地图以及谷歌中国区地图使用的是 GCJ-02 坐标系，也就是国测局坐标系（火星坐标系）； 百度地图使用的是BD-09坐标系； 底层接口(HTML5 Geolocation或ios、安卓API)通过GPS设备获取的坐标使用的是WGS-84坐标系。 参考：高德地图、腾讯地图、谷歌中国区地图与百度地图坐标系

首先参考： Python获取列表中最大/最小的n个元素及索引 Python获取list中最大或最小的n个数及其索引 但都不是很优雅，尤其是在有重复元素的情况下。 于是有了：Python lists: indices of heapq.nlargest with repeating values in list 12345678>>> import heapq>

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, Normalizer, Binarizer# 区间缩放是将原始数据中的数据缩放到[0,1]范围scaler = MinMaxScaler(feature_rang

参考： pytorch模型构建（四）——常用的回归损失函数 几种常见的计算机视觉中的损失函数原理理解&分析 PyTorch中的损失函数大致使用场景 分类损失函数一般有 CrossEntropy Loss、NLL Loss、KLDiv Loss、BCE Loss、BCE With Logits Loss、Margin Ranking Loss、Hinge Embedding Loss、H

线性回归 PyTorch之线性回归模型 3.3 线性回归的简洁实现 非线性回归 pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数 回归模型评价指标 sklearn 回归模型评价指标及代码示例

对于多分类一般采用的交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss()，此时 label 的取值为 LongTensor 没有问题。 但在回归时，label 的取值为 FloatTensor，此时再使用 torch.nn.CrossEntropyLoss() 就会提示标题错误。 参考： RuntimeError: expected scalar type Long but f

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参考：小米 MESH 如何修改弱信号切换阈值？ 首先，这个问题不仅需要路由器支持相应的协议，需要手机端也要支持。就算双方都支持，也不是说能达到很灵敏的切换到最优信号。 切换到最优信号，一种是客户端主动切换，这个支持最好的应该是苹果，官网也有信号低到多少阈值会执行切换的文档，具体数字应该是-70dbm. 相应的 wifi 协议是 11k ，路由器与客户端需要都支持，可以减少切换需要的时间。但是这个

firstIndex(where:)/ first(where:)，如果有多个元素，返回第一个元素索引 lastIndex(where:)，如果有多个元素，返回最后一个元素索引 使用方法 123if let index = dataSource.firstIndex(where: { $0.id == item.id }) { dataSource