lizzy的倍福园地
时间: 2024-02-05 10:01:43 浏览: 29
Lizzy的倍福园地是一个美丽的花园,位于郊外的山谷中。这个园地被高大的树木和五彩斑斓的花朵所环绕,让人仿佛置身于仙境般的世界中。园地中有着各种各样的花卉,每一株花都被精心栽种和照顾,展现出绚丽多彩的姿态。Lizzy经常在这里度过她的休闲时光,她喜欢在园地里走走,聆听鸟儿的歌唱,感受清新的空气和花朵的芬芳。
园地的中央是一个小小的喷泉,水珠从上面缓缓落下,落在池水中发出悦耳的声音。Lizzy常常坐在喷泉边,闭上眼睛,让自己完全融入大自然的怀抱中。在这里,她感到心灵得到净化,烦恼得到宣泄,仿佛所有的烦恼都被清净的泉水冲刷走了。
园地里还有一个小亭子,亭子里面摆放着一张小桌和几把椅子,Lizzy经常在这里与好友欢聚,品茶聊天。她喜欢这里的宁静和温馨,与朋友们共同分享生活的点滴。
Lizzy的倍福园地不仅是一个美丽的花园,更是她内心得到放松和滋养的地方。在这里,她可以忘却一切烦恼,感受大自然的美好和宁静。这个园地就像是她心灵的庇护所,让她找到内心的平静和安宁。
相关问题
eXCEL获取当前时间
在Excel中,如果你想要获取当前的日期,可以使用TODAY函数。该函数会返回系统当前的日期。
如果你想要获取当前的具体时间点,可以使用NOW函数。该函数会返回系统当前的时间和日期。
所以,如果你想要获取当前时间,你可以使用NOW函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Excel函数 - 时间函数](https://blog.csdn.net/Lizzy_Fly/article/details/129838480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pytorch 二分类
在PyTorch中进行二分类可以使用交叉熵损失函数和Adam梯度优化器。首先,可以定义一个自定义的神经网络类,继承自nn.Module,并在其中定义网络结构。例如,在网络中可以使用nn.Linear来定义输入层和隐藏层之间的全连接层,然后使用nn.Sigmoid或者nn.ReLU等非线性激活函数。接着,在forward方法中定义网络的前向传播过程。最后,可以在predict方法中使用softmax函数将输出转换为概率,并根据阈值将概率转换为预测结果。以下是一个简单的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MyClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyClassifier, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 3)
self.fc2 = nn.Linear(3, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = F.tanh(x)
x = self.fc2(x)
return x
def predict(self, x):
pred = F.softmax(self.forward(x))
ans = []
for t in pred:
if t > t<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch实现二分类器](https://blog.csdn.net/lizzy05/article/details/90521909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyTorch深度学习——Logistic回归(二分类问题)](https://blog.csdn.net/weixin_42603976/article/details/126171385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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