蒋荣-优快云博客

原创非Anaconda纯PYTHON环境下Theano基于WIN10的纯净CUDA安装与GPU配置

非Anaconda纯PYTHON环境下Theano基于WIN10的纯净CUDA安装与GPU配置最

2017-11-28 15:19:05 1145 1

原创 Theano安装与测试

系统环境：WIN10 企业版 64开发工具：VS2015 PYTHON3.6.3 64进入Python安装目录下的【Scripts】目录输入命令：``` python>>>pip install theano自动下载并完成安装，很顺利；接下来会做一些调试，待续。。。

2017-11-15 17:14:15 940

原创 Python安装数据库SqlServer\MySql访问组件

Python安装数据库SqlServer\MySql访问组件

2017-11-15 14:12:04 2202

原创 VisualStudio2015安装Python3.6开发环境

VisualStudio2015安装Python3.6开发环境

2017-11-15 11:38:59 23472 9

原创 ServiceBroker相关Sys系统表

1、显示服务：sys.servicesname [服务名称]service_id [服务的对象ID]principal_id [拥有这个契约的principal ID]service_queue_id [服务队列的对象ID]2、显示服务契约：sys.service_contractsname [契约名称]service_contrac

2013-12-18 17:55:46 1468

原创精通Android3学习笔记（三）使用Android资源

一、Android关键资源Android的res目录下的资源都以XML文件格式配置描述，该目录下所有的资源ADT都会生成可由java代码访问的R.java类，R.java类对所有的资源项都会生成一个唯一的int类型ID；资源类型位置说明R.java访问XML节点函数访问颜色/res/values/any-file表示颜色编码标识符资源

2013-11-20 21:52:04 934

转载获取SQL所有用户名、数据库名、所有表名、所有字段名

1、获取所有用户名: Select name FROM Sysusers where status='2' and islogin='1' islogin='1' :表示帐户 islogin='0' :表示角色 status='2' :表示用户帐户 status='0' :表示糸统帐户 2、获取所有数据库名: Select Name FROM Ma

2013-11-16 09:44:59 1458

原创 Android调试应用程序

1、Eclipse IDE集成的DDMS调试器；DDMS：Dalvik Debug Monitor Server.用于在模拟器或设备上运行的应用程序的详细信息、应用程序内的线程、应用程序内的堆或内存以及文件资源管理器和模拟器控制器，可模拟GPS事件、拨入的电话或SMS消息。LogCat：监视日志消息，该窗口显示android.util.log、异常、system.out.printl

2013-11-15 21:58:40 633

原创精通Android3学习笔记（二）设置开发环境

一、开发环境配置这里只描述基于windows7、JDK7、Eclipse IDE、Andorid SDK3.0、ADT的开发环境搭建1、下载与安装JDK7 下载：到http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html下载最新版的JAVA SE JDK；这里下载的是jdk-7u45-windo

2013-11-13 20:53:42 594

原创精通Android3学习笔记（一）基础知识

1、Android软件栈的总体结构用户应用程序JAVA SDK（活动/服务、UI/图形/视图、资源/ContentProvider、电话/照相机、多媒体、SQLite数据库、HTTP/连接、Java SE/Java Apache)Dalvik VM虚拟机核心C库（媒体、SQLite、OpenGL、WebKit、FreeType、图形）LINUX内核（设备驱动程序、资源访问、电源

2013-11-12 22:51:38 809

在线h5图片标注源码

精简的H5在线图片标注、图片背景画板，支持BASE64图片加载背景，支持使用不同的颜色画笔在线在图片上画自由线条，只有两个文件，一个HTM,一个JS，主要功能实现在JS中

2020-11-11

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。, 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。, 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

2017-11-08

空空如也

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