graceful_snow的博客

（1）官网下载，下载速度较慢 （2）清华大学开源软件镜像站 百度网盘Linux的anaconda安装包：TODO。（5）默认安装在用户目录下，直接回车即可安装；若想自定义安装目录，直接输入安装目录，回车即可。注意：ssh安装完后，需要断开重新打开一次，再运行以下命令，查看conda版本。bash +“copy file path的内容”按照以下截图运行命令，若为true，则成功。（3）回车键，进入注册信息页面 （2、安装Anaconda。4）按q跳过阅读，yes。（1）进入文件下载目录。

1 删除虚拟环境https://blog.youkuaiyun.com/huangjiaaaaa/article/details/115704241

win10cmd下cd命令并不友好，特别是D盘的文件，具体如下。

此电脑”上右击，选择“管理”，在“服务和应用程序”中选择“服务”，在右侧的所有服务中找到“OpenSSHAuthenticationAgent”和“OpenSSHSSHServer”，右击并在“属性”中将启动类型修改为“自动”，点击确定。控制面板->系统和安全->Windows防火墙->高级设置->入栈规则->“新建规则”选择“端口(O)”->“TCP”,特定本地端口设置为22->“允许连接”->默认全选，下一步->名称sshd，完成。...

win10实时查看显卡状态指令(自动刷新)其中t为具体的周期，根据需要自己设定。10代表10秒刷新一次。

安装tensorflow

参考官网（https//pytorch.org/get-started/locally/）和安装的CUDA版本，在开始菜单找到AnacondaPrompt并右键选择管理员运行，拷贝官网的pip安装命令并修改CUDA版本（CUDA11.1版本为例），在打开的命令行中输入如下命令。下载后是一个压缩文件夹，解压文件夹，将里面的3个文件夹bin，include，lib里面的内容分别放入CUDA安装位置的对应文件夹。避坑建议在翻墙的情况下操作，注册时的验证码是谷歌的。说是安装，其实是复制文件。.........

pytorch1.8安装过程如下：1 创建新的虚拟环境conda create -n pytorch1.8 python=3.6.2注意pytorch1.8要求python版本>=3.6.22. 进入虚拟环境source activate pytorch1.8安装cudaconda install cudatoolkit=10.2安装cudaaconda install cudnn=7.6.5安装pytorch1.8pytorch官网上的安装教程如下pip

评价指标计算def ErrorEvaluation(actual, predict): # actual: 真实值, n 行1列的向量 # predict: 预测值, n 行1列的向量 error = actual - predict mae = np.mean(np.abs(error)) mape = np.mean(np.abs(error / actual)) rmse = np.mean(error ** 2) r2 = 1-np.sum(error ** 2)/np.sum(.

numpy中的一维数组，性质很不好，索引貌似不受控制。(n, )的维度令人头疼。避免方法如下：矩阵切片后，加入.reshape(-1,1)命令可以转为列向量，维度为(n,1)，加入.reshape(1,-1)命令可以转为行向量，维度为(1, n)，import numpy as npa = np.random.rand(5, 8)b = np.random.rand(1,8)b[:...

Talk is cheap, show me the code.代码如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)y = np.sin(x)plt.figure(figsize=(2,3), dpi=300)plt.plot(x,y)plt.show()在...

安装类不平衡处理包imblearn，报错如下加入–user后解决，如图

学习了线性卡尔曼滤波器(linear Kalman filter)与强跟踪滤波（strong tracking filter），将其基本原理总结如下

学习了极限学习机（ELM）算法，将其原理介绍如下

最近学习了吴恩达老师的deeplearning.ai中的神经网络与深度学习课程，将其中2.13节介绍的Logistic回归原理及反向传播公式进行推导，具体如下

单隐含层前馈神经网络前向传播及反向传播公式推导如下

keras是深度学习简单易上手的python第三方库。在实际应用中，常常需要将keras训练好的深度学习模型生成独立于python环境的文件，供不会python的人或未安装python环境的设备调用。在windows环境下比较好的选择是生成.exe文件。本文进行了成功的探索。本文主要内容如下利用keras构建一个简单的深度学习模型利用PyInstaller将python文件编译成.exe文件...

python是深度学习流行的语言，python语言的keras第三方库更是上手深度学习的最简单的框架。在实际应用中，利用python训练好深度学习模型后，常常需要独立于python环境运行，即一台没有安装python环境的电脑能够运行训练好的深度学习模型。在windows平台下，最方便的方法就是将python文件编译成一个独立于python环境的.exe文件。因此，开展了一系列探索。本文目录如下：...

https://www.iteye.com/blog/justcoding-1929063

MMD总结及个人理解如下在这里插入图片描述

win10配置python 环境1.安装python idle(最好安装64位的，本次安装的是32位的)2. 添加环境变量,具体见https://blog.youkuaiyun.com/efheoihfe/article/details/79768569默认安装时python路径为C:\Users\10859\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32如果仍然不...

1维卷积对于处理时间序列数据有重要意义，具体讲解如下：给定一个数据集，数据维度为3000行7列; 3000个样本，7个特征，5个类别，利用一维卷积进行分类首先对数据进行处理，将其转换为3维数据，3000×时间步长×特征数，从而使得数据的格式能被keras接受。这里取时间步长10model.add(Conv1D(100,2))添加第一个一维卷积层，100个卷积核，卷积核大小为2，10－2+1...

本文转载自https://www.jianshu.com/p/c61ae11cc5f6对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值，这又是如何得到的呢？我们先来看一下Wikipedia上对ROC曲线的定义：In signal detection theory, a receiver operati...

weka是机器学习的开源工具，内有决策树、KNN、朴素贝叶斯等常见机器学习算法的实现，matlab在矩阵处理上有优势，可以方便地进行数据清洗，故尝试用matlab调用wekaMATLAB命令行下验证Java版本命令version -Java如何查看自己电脑上对的java版本进入cmd运行指令java -version配置MATLAB调用Weka下载weka安装weka,...

在网页端的github上只能删除仓库或者文件夹下的文件,却无法删除文件夹, 所以只能通过命令来解决。1、打开Git Bash（官方下载地址：http://git-scm.com/download/ 根据你自己的系统 下载对应版本），进入到 master 文件夹下。如果第一次使用，可以通过$ git clone git@github.com:shaoms/ArcGIS-API-for-JavaS...

Use anaconda to create a new virtual environment and install GPU version of pytorchIn the actual applications, we have to use different frameworks. In this case, it is better to install these framewo...