<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[holledog的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; holledog]]></copyright><item><title><![CDATA[keras保存加载模型报错“AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/112411074</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/112411074</guid><author>holledog</author><pubDate>Sat, 09 Jan 2021 22:18:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[原本配置

keras==2.1.5

tensorflow-gpu==1.13.2

numpy==1.17.4

加载模型报错：AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘”

错误改法： 按错误改源代码：把decode改为encode。这样的改法虽然可以训练了，但是没有用！！！

正确改法：把h5py降到2.10.0版本就行了！！！！

原因分析：安装keras自动给下载高版本h5py导致报错！！




...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[显存不足]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/109463329</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/109463329</guid><author>holledog</author><pubDate>Tue, 03 Nov 2020 10:11:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[import tensorflow as tf
	
	
	import numpy as np
	
	
	import keras
	
	
	config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
	
	
	
	config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
	
	
	tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python的武器库10：Pillow模块  作者明月小课堂]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104947043</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104947043</guid><author>holledog</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2020 16:11:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1640179492685093162&amp;wfr=spider&amp;for=pc
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《统计学习方法》——第三章 K近邻法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104463835</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104463835</guid><author>holledog</author><pubDate>Sun, 23 Feb 2020 17:40:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章讨论的是分类问题中的K近邻法
3.1 K近邻算法

算法简述：

 

当K取3时，绿色点属于红类；当K取5时，绿色点属于蓝类。
	在右图中，距离度量采用欧氏距离。
3.2 K近邻模型

3.2.1 模型

没有类似于感知机模型的函数表示，理解理解。
                   

若K=1，则为最近邻模型。测试实例在哪个训练实例点的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《统计学习方法》——第二章 感知机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104428785</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104428785</guid><author>holledog</author><pubDate>Fri, 21 Feb 2020 17:59:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[~学习模型把握三点：该模型的适用条件、该模型解决的问题、该模型的三要素

2.1 感知机模型

感知机是二类分类的线性分类(存在某个超平面能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确的分开) 模型。

其输入是实例的特征向量x。其中，，。X为特征空间，x为该特征空间内的某一特征向量。
	输出是实例的类别，输出空间为。
	是一种判别模型。
	有输入空间到输出空间的函数为：，w和b为感知机模型参数，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《统计学习方法》——第一章 统计学习方法概论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104108388</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/104108388</guid><author>holledog</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2020 14:26:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.1 统计学习

 统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能得机器学习。现在人们提及得机器学习，往往是指统计机器学习。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等组成。

  李航的《统计学习方法》以介绍统计学习方法为主，其中第2-8 章都是监督学习方法为主。

1.2 监督学习

  输入/输出空间：监督学习中，输入与输出的所有可能取值的集合分别称为输...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[os模块及其文件操作（仅本人记录使用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/100932776</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/100932776</guid><author>holledog</author><pubDate>Tue, 17 Sep 2019 17:21:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41377679/article/details/81071754

常见函数列表

__file__参数获取当前文件 如os.path.basename(__file__)获取当前文件名
os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 windows为\ Linux为/
os.name:指示你正在使用的工作平台。比如对于Windows，它是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--面向对象（2）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/97105759</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/97105759</guid><author>holledog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2019 17:35:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[类变量和实例变量：类变量是和类关联在一起的（是定义在类中，且在方法之内的变量）、实例变量是和对象关联在一起（是定义在类中且在方法之内的变量）。
	实例变量的定义是：self.变量名（self是python建议使用，可以自定义，所以不属于关键字）
	类变量一般是不属于方法的变量名。（姓名、性别、班级人数、年龄：姓名性别年龄定义为实例变量，班级人数定义为类变量）
	‘__dict__’:可以查看当前对...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--面向对象（1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/96274370</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/96274370</guid><author>holledog</author><pubDate>Wed, 17 Jul 2019 11:14:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[面向对象的两个核心：类和对象。（类就像一个“模板”，用来定义、刻画。不负责执行代码。）
    类是现实世界或思维世界中的实体在计算机中的反映，他将数据以及这些数据上的操作封装在一起 。（类最基本的作用就是封装代码）

    对象体现的是具体事件，类在实例化后变成对象，通过实例化向类传递一些类特征的具体值。（对象就是用“模板”做出的“产品”）

不同的对象也就是不同特征 stu...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/96105719</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/96105719</guid><author>holledog</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2019 10:13:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数的功能特点：1.功能性。2.隐藏细节。3.避免编写重复的代码。4.组织代码（理解不深、后续加强）
	如何定义函数：
     def funcname (parameter list)

            pass

   注意：参数列表可以没有、return value也可以没有（没有的话默认返回None）

  例子：print_cod...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--项目的组织结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95975364</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95975364</guid><author>holledog</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 16:36:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[python的项目组织结构包括：包（顶级）、 模块、 类（ 函数 变量是类的特性）
	包是“文件夹”，模块是“文件“，是管理组织单元。模块存在包下
	一个包下可以存在多个模块。每个模块又可以有多个类、函数、变量、业务逻辑
	右图所示便是一个类：
	右图中包“seven”下的c5.py和包“six”下的c5.py，二者包名不同但模块名相同。在此情况下若实现调用需要在相同模块前加上包的名字（加上包...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--变量与运算符]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95943381</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95943381</guid><author>holledog</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 11:55:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[part1：基本数据类型

                                  整形 int

                                  浮点型 float

           ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python学习笔记--tuple（元组）是有序列表，属于 引用类型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95454108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/holledog/article/details/95454108</guid><author>holledog</author><pubDate>Thu, 11 Jul 2019 10:28:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[采用分片的方法使得元组改变，属于“狸猫换太子”。元组是不可变的原则来说，单独删除一个元素是不可能的。

总结一下： int str tuple是不可变的，属于值类型。

         list set dict是可变的，属于引用类型

也可以通过id（）函数显示出某一个变量在内存里的地址。
...]]></description><category></category></item></channel></rss>