<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Atticus_zhang的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Atticus_zhang]]></copyright><item><title><![CDATA[【DeepLearning】6.2.2.2 用于Bernoulli分布的sigmoid单元]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/146104989</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/146104989</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 20 Mar 2025 11:01:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[不过，目前的损失函数有些复杂。因此，我们只需要拟合 Bernoulli 分布中的。这个性质很有用，因为它意味着基于梯度的学习可以很快地改正错误的。Bernoulli分布（伯努利分布），又名 0-1 分布，离散型概率分布。这一点表明了 “似然性” 仅表示合理性，和 “概率” 有明确的区分。的函数，表示模型中参数中的似然性（likehood），核心是衡量。”，我们可以假定sigmiod输出单元拟合的对数概率对。的情况下，sigmoid 输出单元的参数为。指这是一个非归一化的概率，后面进行归一化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【NS3笔记】ns3+VSCode开发环境配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/145327678</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/145327678</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 23 Jan 2025 22:47:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇笔记记录了配置NS3+VSCode开发环境的流程，在VSCode环境中实现NS3代码的代码智能提示、运行、调试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OrangePi】Linux Ubuntu 禁用交换分区]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/132888408</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/132888408</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 14 Sep 2023 19:02:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据 Kubernetes 官网的对安装kubeadm的介绍，配置 k8s 集群需要关闭linux的交换分区。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用VS Code编写LaTex]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/131254528</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/131254528</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Fri, 16 Jun 2023 23:14:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装参考：http://t.csdn.cn/5sg3C检测是否安装成功检查都没问题，进行下一步。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【动态规划】LeetCode算法题：338. 比特位计数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129968543</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129968543</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Wed, 05 Apr 2023 12:03:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[给你一个整数 n ，对于 0 <= i <= n 中的每个 i ，计算其二进制表示中 1 的个数 ，返回一个长度为 n + 1 的数组 ans 作为答案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day6【动态规划】LeetCode算法题：121. 买卖股票的最佳时机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129967600</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129967600</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Wed, 05 Apr 2023 11:15:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day5【动态规划】力扣算法题：爬楼梯]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129937920</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129937920</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2023 20:14:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[假设你正在爬楼梯，需要n个台阶才能爬到顶楼，每次你可以爬1或2个台阶，你有多少种方法可以爬到顶楼。输入一个正整数n输出结果正整数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day4【运筹优化笔记】动态规划模型的建立与求解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129880113</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129880113</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Fri, 31 Mar 2023 16:00:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[建立动态规划的模型，就是分析问题并建立问题的。通过识别问题的“”，将问题分解成为可用联系起来的若干子问题。而正确建立基本递推关系方程的关键又在于正确选择状态变量，保证各阶段的状态变量具有递推的状态转移关系。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day3【运筹优化笔记】动态规划基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129860005</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129860005</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 30 Mar 2023 21:58:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[过程的过去历史只能通过当前状态去影响它未来的发展，这称为。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【动态规划】连续子序列的最大和，附二分法求解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129841052</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129841052</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Wed, 29 Mar 2023 22:19:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[给定以数组，找出连续子序列的最大和
例如，
nums = [3, -4, 2, -1, 2, 6, -5, 4]

其中，最大的子序列为 [2,−1,2,6][2, -1, 2, 6][2,−1,2,6]，结果为 999。
1 枚举
1.1 直接枚举
枚举法可以分成两个部分：
① 计算位置iii到位置jjj这段连续子序列的和，记为SCS[i][j]SCS[i][j]SCS[i][j]
② 双指针循环遍历iii和jjj
具体代码如下：
def SCS(nums, i, j):
    scs = 0
    ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day2【动态规划】最长的递增子序列]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129835094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129835094</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Wed, 29 Mar 2023 16:49:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[给定一个数组，找出其中最长的递增子序列。
例如，输入如下数组：
返回最长的递增子序列长度是3枚举法的思路是依次从第一个数出发，依次遍历这个数可以到达（符合递增规则）的下一个数。
算法分为两个部分：
① 计算最长递增序列长度LTSLTSLTS，循环数组中的每个数，分别计算从位置iii出发能够得到的最长递增子序列长度记为L[i]L[i]L[i]，LTSLTSLTS = max{L[i]}max\{L[i]\}max{L[i]}
② 计算对于每个位置iii的L[i]L[i]L[i]，依次遍历之后的位置jjj，先判]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[day1【动态规划】17年阿里内推笔试题（运筹优化算法工程师）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129824270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/129824270</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Tue, 28 Mar 2023 23:10:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[复习运筹优化第一天。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[docker操作]CentOS7安装指定版本docker-ce以及docker-compose]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/127476515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/127476515</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Sun, 23 Oct 2022 16:43:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】[docker操作]CentOS7安装指定版本docker-ce以及docker-compose。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[docker报错] 用docker build构建python项目镜像时，执行到RUN pip install报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/127453964</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/127453964</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 21:14:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[用docker build构建python项目镜像，执行到RUN pip install后，长时间没有响应后报错，原本以为是网速太慢导致下载失败。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[数据预处理]数据精度量化压缩_Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121367569</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121367569</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Tue, 16 Nov 2021 22:59:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[功能：把高精度的float或者int数据，按照样本中数据的范围（min，max）进行压缩
# 处理前 数据集总内存计算
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

处理int类型
if str(col_type)[:3] == 'int':
	if c_min &gt; np.iinfo(np.int8).mi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ID3算法生成决策树并绘制的代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121265168</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121265168</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 11 Nov 2021 12:03:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. tree.py是ID3算法生成决策树的代码
2. treePlotter.py是将决策树绘制出来的代码
# tree.py
from math import log
import treePlotter


def calc_shannon_ent(dataset):
    num_entries = len(dataset)
    label_counts = {}

    # 为所有可能分类创建字典
    for feat_vec in dataset:
        current_l]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用kNN算法解决心跳信号分类预测问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121142109</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121142109</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Thu, 04 Nov 2021 14:41:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.先把数据集分开
import numpy as np
import pandas as pd
with open('./data/train.csv') as file:
    array_of_lines = file.readlines()
    number_of_lines = len(array_of_lines)  # 有100000行数据
# 分割的话按照8：2分，8W行训练集，2W行测试集
with open('./data/train_train.csv', 'a') as fil]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Numpy]tile函数-按照形状reps重复给定数组A]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121034657</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/121034657</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Fri, 29 Oct 2021 15:14:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数模板：
numpy.tile(A, reps)
功能：
用给定的A和重复方式reps，构造一个数组
参数说明：
A：一个数组
reps：可以是一个整数；也可以是元组

当reps是整数时：表示把A重复reps遍
eg. numpy.tile(A, 4)
return [A, A, A, A]
当reps是元组时：表示以A为单个元素，形成一个形状为（reps[0], reps[1]）的数组
eg. numpy.tile(A, (2, 3))
return [[A, A, A],
[A, A, A]]

.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[禅与摩托车维修艺术中提到的“刀”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/120822919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/120822919</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Mon, 18 Oct 2021 11:23:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[计算机最基础的用途是计算，如果想用一种通用的模式去描述现在所做的所有的事情，从计算入手，把计算作为核心，可能是个不错的选择。


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Hadoop]Python MRJob实现将两个文件合并]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/120730834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Atticus_zhang/article/details/120730834</guid><author>Atticus_zhang</author><pubDate>Tue, 12 Oct 2021 21:43:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Hadoop]MRJob实现将两个文件合并问题一：通过一张用户表和一张订单表生成每个用户的订单1. 存储数据2. Mapper合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
问题一：通过一张用户表和一张订单表生成每个用户的订单
输入：
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