<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[竹聿Simon的专栏]]></title><description><![CDATA[。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; churximi]]></copyright><item><title><![CDATA[Jupyter notebook 500 : Internal Server Error 解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/128870634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/128870634</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 03 Feb 2023 16:54:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jupyter notebook 500 : Internal Server Error 解决办法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Deep Learning, NLP, and Representations翻译学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/80049124</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/80049124</guid><author>churximi</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 13:08:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本信息


原文作者：Chris Olah
原文地址：Deep Learning, NLP, and Representations
阅读时间：2018年04月21日




主要内容


《深度学习，自然语言处理和表征方法》
keywords：neural networks, deep learning, representations, NLP, recursive neural netwo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[github博客主页搭建结果]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/80044321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/80044321</guid><author>churximi</author><pubDate>Sun, 22 Apr 2018 22:48:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[花了一个周末，折腾了一下Github Pages。

我的github博客主页


博客地址：https://churximi.github.io/
搭建时间：2018年04月22日
主题：nexT




更新


新添加背景图片




实现内容


在右上角添加fork me on github链接标记
添加RSS
修改文章底部的那个带#号的标签
添加头像
侧边栏增加分类、标签、关于和搜索项...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python读取word文件【docx格式】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79673494</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79673494</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 23 Mar 2018 22:32:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[python读取word【docx格式】方法



相关


安装库：python-docx【pip install python-docx】


代码



#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

&quot;&quot;&quot;
功能：word（docx格式）文本读取与操作
时间：2018年03月23日22:12:38
&quot;&quot;&quot;

import docx


def ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【3】（精简总结）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79592947</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79592947</guid><author>churximi</author><pubDate>Sat, 17 Mar 2018 16:00:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[相关课程内容

二、改善深层神经网络


第一周 深度学习的实用层面




知识点总结

1. 训练集与测试集分布不匹配问题


训练集（train）
验证集（dev）
测试集（test）：test和dev分布相同 



2. 偏差（Bias）与方差（Variance）


（1）高偏差与高方差 
 

(2)降低偏差/方差的方法 
现在可以在降低偏差/方差的同时几乎不影响另一个数值的变化。 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【2】（精简总结）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79543962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79543962</guid><author>churximi</author><pubDate>Tue, 13 Mar 2018 17:48:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[毕业以后就没再写过博客，又想起来了。

Ps：本文只是个人笔记总结，没有大段的详细讲解，仅仅是将自己不熟悉和认为重要的东西总结下来，算是一个大纲，用的时候方便回忆和查找。  
Ps2：部分笔记内容见图片。

相关课程内容

一、神经网络和深度学习


第三周 浅层神经网络
第四周 深层网络结构






知识点总结



第三周 浅层神经网络

1. 向量化


m个实例 
正向传播： 


反...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【1】（精简总结）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79499897</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/79499897</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 09 Mar 2018 17:49:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[毕业以后就没再写过博客，又想起来了。

Ps：本文只是个人笔记总结，没有大段的详细讲解，仅仅是将自己不熟悉和认为重要的东西总结下来，算是一个大纲，用的时候方便回忆和查找。 
Ps2：部分笔记内容见图片。

相关课程内容

一、神经网络和深度学习


第一周 深度学习概论
第二周 神经网络基础




知识点总结

1. 神经网络


神经元：neuron


2. 房屋价格预测


若干输入特征→...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac python IDLE不支持中文输入解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/73658196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/73658196</guid><author>churximi</author><pubDate>Sat, 24 Jun 2017 10:06:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mac python IDLE不支持中文输入解决方法问题：Mac安装Python 3.6，64位，发现自带的IDLE不支持中文输入。解决：更新Tcl/Tk详见：https://www.python.org/download/mac/tcltk/注意：根据上述链接中的描述（MacOS版本、python版本）选择更新正确的Tcl/Tk版本。本文选择的是8.5.18.0版本。Tcl/Tk下载：https:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sklearn数据集随机切分（train_test_split）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61415254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61415254</guid><author>churximi</author><pubDate>Sat, 11 Mar 2017 12:52:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[sklearn学习给定数据集X和类别标签y，将数据集按一定比例随机切分为训练集和测试集。代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-"""
功能：数据集按比例切分为训练集和测试集
时间：2017年3月11日 12:48:57
"""from sklearn.cross_validation import train_test_split# 生成200]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Keras + LSTM + 词向量 情感分类/情感分析实验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61210129</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61210129</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 10 Mar 2017 23:26:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景简介本人是深度学习入门的菜菜菜鸟一枚… 
利用LSTM + word2vec词向量进行文本情感分类/情感分析实验，吸收了网上的资源和代码并尝试转化为自己的东西~实验环境
win7 64位系统
Anaconda 4.3.0 , Python 2.7 version
Pycharm开发环境
python包：keras，gensim，numpy等
实验数据本文的实验数据是来自网上的中文标注语料，涉及书]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python】利用tkFileDialog打开文件对话框]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61198438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/61198438</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 10 Mar 2017 15:51:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python打开文件对话框模块：tkFileDialog功能：获取文件路径、目录路径通过文件对话窗口，选择本地的某个文件，获取该文件的路径。具体代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-"""
功能：通过打开一个文件对话窗口来选择文件，获得文件路径（包含文件名和后缀）
时间：2017年3月10日 15:40:06
"""import os
imp]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python PyV8安装测试（Win7）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/53895176</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/53895176</guid><author>churximi</author><pubDate>Tue, 27 Dec 2016 14:19:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyV8下载地址https://code.google.com/archive/p/pyv8/downloads测试代码import PyV8ctxt = PyV8.JSContext()
ctxt.enter()
func = ctxt.eval("""
    (function(){
        function hello(){
            return "Hello wor]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Excel学习笔记(3)——函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52776826</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52776826</guid><author>churximi</author><pubDate>Mon, 10 Oct 2016 13:08:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[《EXCEL 2010从入门到精通》Excel函数：预定义的公式
  【公式】——【函数库】
函数类型审核计算公式
  【公式】——【公式审核】
（1）显示公式 
（2）错误检查 
（3）公式求值 
（4）追踪引用单元格 
（5）追踪从属单元格追踪公式
  如果单元格B1中的公式包含对A1的引用，单元格C1中的公式包含对B1的引用，那么： 
  （1）A1称为B1的引用单元格 
  （2）B1称为C]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Excel学习笔记(2)——公式,运算符,引用方式,名称]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52745719</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52745719</guid><author>churximi</author><pubDate>Thu, 06 Oct 2016 21:29:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[《EXCEL 2010从入门到精通》六、数据计算分析1、公式
  等号、运算符、单元格引用、值或常量、括号、工作表函数及其参数
（1）算术运算符
  加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、负号（-）、百分号（%）、幂乘（^）
（2）比较运算符
  等号（=）、大于（＞）、小于（＜）、大于等于（>=）、小于等于（<=）、不等于（<>）
（3）连接运算符：&，连接文本字符 
（4）引用运算符：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Excel学习笔记(1)——数据类型,自动填充,数据有效性,美化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52743467</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/52743467</guid><author>churximi</author><pubDate>Thu, 06 Oct 2016 13:52:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[《EXCEL 2010从入门到精通》一、数据类型1、文本
  输入数值型的文本数据，在前面先加一个单引号’ 
  例如：’1234567890
2、数字（数值）
  输入分数：0 1/3（先输入0 + 空格，再输入分数）
3、日期、时间
  / 或 - 连接日期数字 
  : 连接时分秒 
  例如：2016-10-5 17:36:45
4、符号
  插入——符号
5、公式、函数二、自动填充自动填充]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python enumerate用法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51648388</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51648388</guid><author>churximi</author><pubDate>Sun, 12 Jun 2016 19:06:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[enumerate()说明
enumerate()是python的内置函数
enumerate在字典上是枚举、列举的意思
对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值
enumerate多用于在for循环中得到计数
例如对于一个seq，得到：(0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[theano学习笔记(1)—代数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51628773</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51628773</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 10 Jun 2016 21:25:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[theano教程：http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/adding.html两个标量相加#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-from theano import function
import theano.tensor as T# 第1步：定义两个变量及其类型
x = T.dscal]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【python深度学习】theano环境搭建/安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51627849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51627849</guid><author>churximi</author><pubDate>Fri, 10 Jun 2016 16:56:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[关键词：theano安装，搭建theano环境, python, 深度学习 
因为需要安装theano，结果发现这又是一个难以安装的python包…虽然网上教程不少，然而鱼龙混杂，试验了各种方法流程，最后总算是弄好了，现在把我的过程总结如下：安装环境
64位win7系统，显卡：GT 730M，笔记本电脑；
已安装Visual Studio 2013 （都说VS2015太新不推荐）；
借助Anacon]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL必知必会（第3版）学习笔记【16-22章】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51606458</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51606458</guid><author>churximi</author><pubDate>Tue, 07 Jun 2016 20:34:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[第16章 更新和删除数据更新数据
UPDATE语句 
更新表中特定行
更新表中所有行
UPDATE Customers 
SET cust_email = 'kim@thetoystore.com' 
WHERE cust_id = '1000000005';
更新多个列
UPDATE Customers 
SET cust_contact = 'Sam Roberts', 
    cust_em]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL必知必会（第3版）学习笔记【11-15章】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51586861</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/churximi/article/details/51586861</guid><author>churximi</author><pubDate>Sat, 04 Jun 2016 23:45:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[第11章 使用子查询子查询
子查询（subquery）：嵌套在其他查询中的查询
利用子查询进行过滤
可以把一条SELECT语句返回的结果用于另一条SELECT语句的WHERE子句
也可以使用子查询来把3个查询组合成一条语句
SELECT cust_id 
FROM Orders 
WHERE order_num IN (SELECT order_num 
                    FR]]></description><category></category></item></channel></rss>