<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Winter_FDd的博客]]></title><description><![CDATA[天下皆白，唯我独黑；非攻墨门，兼爱平生。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; WIinter_FDd]]></copyright><item><title><![CDATA[Python中关于str（）函数和repr（）函数的那些事]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/78063985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/78063985</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2017 16:06:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[相信很多小伙伴跟我一样，对于Python中的str函数和repr函数，有很多地方都是很不解，博主也是这样，于是决定从最开始的文档，然后一个一个print去看结果然后，就这样一直print，print总算是大致上理解其区别，话不多少直接上例子。Python中的str( )和repr( )两个函数的区别，都是可以将任意的值转化为字符串：函数str( )将其转化成为适于人阅读的形式，而repr(objec]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之open 文件操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/77371556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/77371556</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Fri, 18 Aug 2017 16:16:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。在这里就不过多的赘述文件读取的原理了，相信学过计算机基础的同学对文件的读取并不陌生，下面我们主要讲解一些Python中的文件读取方法。读文件要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：f = open('/Users/winter/test.txt', 'r')标示符’r]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机使用及程序员编程非常好用的软件总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/76638903</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/76638903</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Thu, 03 Aug 2017 17:26:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[作为一个计算机或者计算机领域相关的学生或者研究人员，那么计算机就成了你的生活中不可缺少的一部分，那么如何将自己的计算机配置到6的飞起的程度呢，让自己的计算机用起来非常得心应手，这将会大大提高工作效率，下面博主就对一些常用的计算机小软件进行一下汇总，这样你就可以成为一个计算机达人了！！1、思维导图Xmind 
XMind 是一款非常实用的商业思维导图软件，包括思维管理、商务演示、与办公软件协同工作等功]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之argparse模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/75786410</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/75786410</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Sat, 22 Jul 2017 17:41:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言  近几天一直在学习解析命令行参数和选项的模块argparse，这是Python再带的用于解析命令行参数和选项的标准模块，很早之前的optparse模块已经过时并被argparse模块取代。相信很多小伙伴在学习这个库的时候遇到了很多不懂的问题，很多坑，看官方的API由于是英文的很多小伙伴也甚至捉急，其实最好的学习方法还是看官方文档，博主就根据自己在学习时候遇到的坑来浅谈一下argparse。基本]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之os模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/73195610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/73195610</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Tue, 13 Jun 2017 21:37:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[python编程时，经常和文件、目录打交道，这是就离不了os模块。os模块包含普遍的操作系统功能，与具体的平台无关。博主在学习过程中也是遇到不少问题，关于os模块的一些常用命令在这里跟各位同学分享一下：1. os.name( ) —- 判断现在正在实用的平台，Windows 返回 ‘nt’; Linux 返回’posix’import os
print(os.name)# nt2. os.getcw]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用Tensorflow处理自己的数据：制作自己的TFRecords数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/72835939</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/72835939</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Thu, 01 Jun 2017 22:28:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载请注明作者和出处： http://blog.youkuaiyun.com/c406495762  
运行平台： Windows  
Python版本： Python3.x  
IDE： Spyder前言   最近一直在研究深度学习，主要是针对卷积神经网络（CNN），接触过的数据集也有了几个，最经典的就是MNIST, CIFAR10/100, NOTMNIST, CATS_VS_DOGS 这几种，由于这几种是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow中的模型持久化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/72821923</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/72821923</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Wed, 31 May 2017 17:08:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[众所周知Tensorflow解决问题都是去构建不同类型的神经网络，但是神经网络结构变化万千，当神经网络的结构变得更加复杂、参数更多时，程序的可读性会变得非常差，而且这样也会导致程序的结构中有大量的冗余代码，降低编程效率，那么变量管理也就变大尤为重要，前面已经对如何管理tensorflow的变量进行了介绍tensorflow变量管理。  在我们训练模型的过程中，如果不小心由于某些原因退出，如果没有一个]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之zip函数的用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71600703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71600703</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Thu, 11 May 2017 09:40:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[相信很多小伙伴在学习Python的时候遇到zip( )这个函数，在使用的时候对于结果很满意，但是并不知道为什么会产生这样的结果，很好用，但是原理搞不清楚，下面就让我给大街揭开zip( )的神秘面纱吧！   我们先来看一看官方的API对于zip( )函数的说明： 
   官方的API 上都是英文的，大家也许看的头都大了，通俗一点的说就是：zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之numpy札记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71271905</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71271905</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Sat, 06 May 2017 16:43:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程序爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模块numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。话不多说直接上代码（直接Ctrl+C&V过去就可以运行）
numpy基础操作
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import numpy as np
array = np.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[决策树模型组合之随机森林与GBDT]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71087506</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71087506</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Tue, 02 May 2017 17:56:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows和Linux与远程服务器之间进行文件交互]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71077832</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/71077832</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Tue, 02 May 2017 10:02:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、Windows 操作环境下由于Windows下不自带ssh的操作工具的工具，要想实现文件交互，首先要下载pscp 下载地址是http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html，并将其放入Windows的system32的文件夹下面，这样我们就可以在DOS窗口下直接调用了。( 一）Windows –>Linux 上传文件1)、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于tensorflow中的scope的命名及使用方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/70215844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/70215844</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Mon, 17 Apr 2017 20:45:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[相信大家在学习和使用tensorflow的过程中肯定会遇到过关于scope的一些问题，scope是一种给变量命名的方法，它会让变量命名变得简单，同时也常用于reusing variable 代码中，下面将会给大家讲解一下tensorflow中两种定义scope的方法，来帮助大家更好的理解和使用scope。前言：scope的命名方式分为两种，tf.name_scope( )和tf.variable_s]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[创建自己的GitHub仓库，学习使用markdown语言]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/70160358</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/70160358</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Thu, 13 Apr 2017 17:42:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[我相信很多同学在面试时，或者你没有面试听说别人在面试的时候，有些面试官就会问到你有没有在GitHub上创建自己的仓库，有自己的开源项目，有自己开源的代码，如果你有的话，这将是一个非常非常好的加分项，所以我强烈建议大家一定要创建一个自己的GitHub仓库，这样无论是对你以后的科研还是工作都有很大的帮助，不用你花费太多的时间就能拿到这个加分项。那么接下来就开始我们的教程吧！
1.登录GitHub官网，创]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在Windows和Ubuntu上安装VNC连接远程服务器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/69949001</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/69949001</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Mon, 10 Apr 2017 15:20:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你是公用的服务器的管理员需要添加一些用户，并配置VNC服务以便远程访问，简要介绍一下配置方法。具体的命令可以参照命令手册去查看。$ man command添加用户# useradd  -s /bin/bash -m username
# passwd username #输入密码并确认配置VNC 
安装VNC服务器：$ sudo apt install vnc4server安装gnome（Lin]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu16.04+Anaconda 安装GPU版本tensorflow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/66523468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/66523468</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Sun, 26 Mar 2017 22:06:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[在安装tensorflow之前，首先列出需要的配置环境：Ubuntu16.04lts系统，支持GPU运算的显卡（一般为NVDIA的显卡），Cuda8.0，Cudnn v5.1，Anaconda Python2.7（或者3.5）的环境。 
1.安装Cuda 
首先下载Cuda8.0  (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 
 
 
然后进入下载目录]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows7+Python3.5 下安装TensorFlow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/60140772</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WIinter_FDd/article/details/60140772</guid><author>WIinter_FDd</author><pubDate>Fri, 03 Mar 2017 15:26:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、安装Anaconda


 下载：https://www.continuum.io/downloads，我用的是Python 3.5 


下载完以后，安装。


安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu]]></description><category></category></item></channel></rss>