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RSS订阅原创 策略路由基础
策略路由PBR(policy bases route)定义1、按照用户策略转发报文，策略可以匹配源地址、目标地址、端口等2、优先级高于路由表，当一个报文来到，先匹配策略路由进行转发，策略路由匹配不上再按普通路由表进行转发。策略路由方式：1、本地策略路由。仅对本设备发送的报文实现策略路由，比如本机下发的icmp、bgp等协议报文。当用户需要实现不同源地址的报文或者不同长度的报文通过不同的方式进行发送时，可以配置本地策略路由。常用policy-based-route工具实现。...
2022-06-03 09:57:28
625
原创 NQA基本原理与配置
网络质量分析NQA（Network Quality Analysis)是一种实时的网络性能探测和统计技术，可以对响应时间、网络抖动、丢包率等网络信息进行统计。NQA能够实时监视网络Q哦S，在网络发生故障时进行有效的故障诊断和定位。目的为了使网络服务质量可见，在设备上提供能够说明网络服务质量的数据。一种方案是在网络中部署探针设备对网络服务质量进行监控，需要设备和资金的投入；另外一种是提供NQA，来检测网络上运行的多种协议的性能，使用户能够实时采集到各种网络运行指标。例如：HTTP的总时延、TCP连接时
2022-05-31 22:11:16
6595
原创 BFD相关知识
BFD作用主要体现在两个方面：1、检测非直连链路故障2、加快动态路由收敛速度BFD联动静态路由1、接口ip地址配置，略2、配置静态路由，实现1.1.1.1和2.2.2.2路由可达R1:ip route-static 2.2.2.2 255.255.255.255 12.1.1.2 preference 50ip route-static 2.2.2.2 255.255.255.255 21.1.1.2R2:ip route-static 1.1.1.1 2...
2022-05-30 14:03:59
1349
原创 pandas试题
#1. 将下面的字典创建为DataFrame#2.提取含有字符串"Python"的行#3.输出df的所有列名#4.统计grammer列中每种编程语言出现的次数#5.修改第二列列名为'popularity'#6.将空值用上下值的平均值填充#7.提取popularity列中值大于3的行#8.按照grammer列进行去重#9.计算popularity列平...
2020-05-05 18:42:23
2159
原创 numpy知识点整理
1、numpy重要属性ndarray.ndim :维度的个数ndarray.shape 数组的维度ndarray.size 数组的元素的总个数ndarray.dtype 数组元素的类型，数组中每一个元素的类型是相同的numpy常用方法arrayarangeoneszerosemptylinspacelogspacenumpy.random...
2020-04-08 22:08:22
308
原创 Feature importances with forests of trees
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifierX,y=make_classification(n_samples=100,n_feat...
2020-03-08 12:05:38
284
原创 SGD: Maximum margin separating hyperplane程序解析
1、np.ndenumerate、np.ndindeximport numpy as npZ=np.arange(6).reshape(2,3)Zarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])for index,value in np.ndenumerate(Z): print(index,value)(0, 0) 0(...
2020-03-02 15:01:12
424
原创 随机梯度下降
随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic 回归。 尽管 SGD 在机器学习社区已经存在了很长时间, 但是最近在 large-scale learning （大规模学习）方面 SGD 获得了相当大的关注。SGD 已成功应用于在文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏的机器学习问题...
2020-03-02 09:49:04
613
原创 使用Logistic回归20newsgroups文本分类
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport timeitfrom sklearn.datasets import fetch_20newsgroups_vectorizedfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.mod...
2020-03-01 13:38:57
641
原创 使用逻辑回归进行MNIST数据集分类
MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。import timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_s...
2020-03-01 10:36:52
3108
原创 逻辑回归和线性回归比较
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_modelfrom scipy.special import expit #Sigmoid函数xmin,xmax=-5,5#生成数据n_samples=100np.random.see...
2020-02-29 20:35:18
581
原创 线性回归模型sklearn实现
class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)fit_intercept 布尔值，可选，默认为真是否计算模型的截距。如果设定为假，则不计算就截距。normalize：布尔值，可选，默认为假当fit_inte...
2020-02-29 16:39:05
437
原创 DBSCAN算法的一个例子
import numpy as npfrom sklearn.cluster import DBSCANfrom sklearn import metricsfrom sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#生成数据centers=[[1,-1...
2020-02-28 20:10:21
794
原创 手写数字数据集聚类例子
from time import timefrom sklearn import metricsfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import scalefrom sklearn.datasets import l...
2020-02-28 19:09:52
1019
原创 几种不同情况的K聚类
最近在跟着sklearn文档学习sklearn库的用法，把自己学习中遇到的问题和做的练习记录在这里。#导入包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobsplt.r...
2020-02-28 16:46:37
628
原创 从疝气症状预测病马的死亡率
X_train=[]y_train=[]with open('C:/Users/lenovo/Desktop/horseColicTraining.txt') as f: for line in f.readlines(): curline=line.strip().split('\t') lineArr=[] for...
2020-02-27 19:37:16
391
原创 《机器学习实战》约会效果sklearn实现
from sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import preprocessing#导入数据集datingdata=pd.read_table('C:/Users/lenovo/De...
2020-02-26 17:25:15
424
原创 《机器学习实战》决策树的应用
课本中给出的是一个预测隐形眼镜的例子。数据集样式如下：young myope no reduced no lensesyoung myope no normal softyoung myope yes reduced no lensesyoung myope yes normal...
2020-02-26 16:28:12
280
原创 sklearn学习知识点
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() plt.matshow(digits.images[0]) plt.show() 使用matplotlib显示矩阵使用pyplot下...
2020-02-24 18:46:57
317
原创 《机器学习实战》K-均值聚类算法
聚类，是把相似数据归到一起。聚类与分类被最大不同在于，分类的目标事先已知，而聚类的目标事先未知。K均值聚类算法：1、适用数据类型：数值型数据。需要数值型数据来进行距离计算，也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于距离计算。2、优点：容易实现 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢工作流程为：首先，随机确定K个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配...
2020-02-24 17:14:47
618
原创 机器学习之线性回归算法
Python实现import numpydef loadDataSet(fileName): numFeat=len(open(fileName).readline().split('\t'))-1 dataMat=[];labelMat=[] fr=open(fileName) for line in fr.readlines(): ...
2020-02-19 17:04:15
221
原创 机器学习之支持向量机
支持向量机（SVM）基于最大间隔分割数据使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。...
2020-02-18 23:10:15
99
原创 机器学习之Logistic回归
python实现import numpy#使用梯度下降找到最佳参数#Lofistic回归梯度下降优化算法def loadDataSet(): dataMat=[];labelMat=[] fr=open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr=li...
2020-02-18 23:06:28
190
原创 机器学习之朴素贝叶斯
贝叶斯分类在文档分类中发挥独特的优势。利用Python的文本处理能力将文档切分为词向量，然后利用词向量对文档进行分类。使用Python进行贝叶斯分类程序#准备数据：从文本中构建词向量#词表到向量的转换函数def loadDataSet(): postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'],...
2020-02-18 20:25:00
232
原创 机器学习算法之决策树
决策树之Python实现from math import logimport operator#创建数据集def createDataSet(): dataSet=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'no'],[0,1,'no']] labels=['no surfacing','flippers'...
2020-02-18 18:49:07
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原创 机器学习算法之KNN
K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，即k个最近的邻居，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 算法思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也划分为这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本...
2020-02-18 14:18:51
295
原创 IP归属的4种查询方法
题目要求：随机生成10个电话号码，在号码归属表中查询其对应归属地信息号码归属表部分显示：号码段 归属地省份 归属地城市 卡类型 区号 邮政编码 1300000 山东 济南市 山东联通130卡 531 250000 1300001 江苏 常州市 江苏联通130卡 519 213000 130...
2019-06-13 20:53:10
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原创 python小课-类与对象笔记
类：理解类最简单的方式：类是一个函数包，类中可以放置变量和函数，然后类中的函数可以很方便的调用变量。使用class来定义一个类# 语法：创建一个名为“ClassName”的类，类名一般首字母要大写，(): 不能丢 class ClassName():# 如定义一个名为'狗'的类，可以写成class Dog(): # 规范：class语句后续的代码块要缩进 ...
2019-05-16 10:37:13
445
2
原创 游戏代码
import time,randomplayer_victory = 0enemy_victory = 0for i in range(1,4): time.sleep(2) # 让局与局之间有较明显的有时间间隔 print(' \n——————现在是第'+str(i)+'局——————') # 作为局的标记 player_life = random.r...
2019-05-09 19:01:58
11976
原创 python文件处理
文件类型：文本文件、二进制文件文本文件：由单一特定编码组成的文件，如UTF-8编码二进制文件：直接由比特0和1组成，没有统一字符编码文件处理的步骤：打开-处理-关闭a.read(size)、a.readline(size)、a.readlines(hint)a.write(s)、a.writelines(lines)、a.seek(offset)打开文件<变量名&...
2019-04-22 19:24:06
408
原创 基本数据类型
字符串类型字符串处理方法方法：特指<a>.<b>中的b。8个常用字符串方法：str.lower()或str.upper() 返回字符串的全部大写/小写str.split(sep=None) 返回一个列表，有str根据sep被分割的部分组成 “A,B,C”.split（“，”）结果为["A","B","C"]str.count(...
2019-04-21 07:47:45
196
原创 python库函数
jieba三种分词方式精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分jieba.lcut(s) 精确模式，返回一个列表类型的分词结果jieba.lcut(s,cut_all=False) 全模式jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式ji...
2019-04-20 20:34:12
997
原创 python三种组合数据类型--集合类型、序列类型、字典类型
集合集合是多个元素的无序组合集合元素之间无序集合由不可变数据类型元素组成，如整数、浮点数、复数，字符串、元组类型等集合用大括号{}组成，元素之间用逗号隔开每个元素唯一，不存在相同元素一、集合间操作并（S|T）S-TS&TS^T 返回一个新集合，包括集合S和T中的非相同元素S<=T或S<TS>=T或S>T集...
2019-04-20 14:55:12
4457
原创 三国演义人物出场统计
import jiebatxt=open("threekingdoms.txt","r",encoding="utf-8").read()words=jieba.lcut(txt)counts={}for word in words: if len(word)==1: continue else: counts[word]=counts.ge...
2019-04-19 20:12:11
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原创 Hamlet 英文词频统计
def getText(): txt=open("hamlet.txt","r").read() txt=txt.lower() for ch in : txt=txt.replace(ch," ") return txthamletTxt=getText()words=hamletTxt.split()counts={}for word ...
2019-04-19 20:04:17
1414
原创 基本统计值计算
def getNum(): nums=[] iNumStr=input("请输入数字（回车退出）：") while iNumStr!="": nums.append(eval(iNumStr)) iNumStr=input("请输入数字（回车退出）：") return numsdef mean(numbers): s=0....
2019-04-19 19:23:35
891
空空如也
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