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RSS订阅原创 ImportError: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
新弄了个python2.7环境，之前有3.6在Import torch的时候报错：ImportError: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory重新下载pytorch也没管用，配置cuda环境也没用，因为我是cuda-9.1，这里要9.0解决方法：重新下载pytorch...
2020-02-20 12:13:28
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原创 更换/下载cudnn出现错误libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案
报错信息：Traceback (most recent call last): File "/home/leander/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pyw...
2019-12-17 16:26:34
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原创 hyperledger fabric多机部署
先在一台虚拟机上配环境，我使用的ubuntu18，virtualbox。sudo apt-get update安装curl : sudo apt-get install curl安装ssh： sudo apt-get install ssh安装git : sudo apt-get install git安装net-tools: sudo apt-get net-tools安装go: ...
2019-01-09 09:25:07
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原创 线性回归预测数值型数据
所谓线性回归(linear regression)，就是根据训练数据找到一组参数w，利用 y = w*s 对新数据进行预测。通常使用误差函数为平方误差：使该误差最小化，求导令其导数为零求得系数w，利用矩阵可以表示为：该过程成为普通最小二乘法(ordinary least squares，OLS) 由于OLS只能找到数据最佳拟合直线，所以应用有限。引入局部加权线性回归(Lo...
2018-09-25 16:30:47
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原创 【算法】gotour新手注意问题
1. golang支持多值返回2. 包中可导出的内容一定要大写首字母3. 简洁赋值语句:=不能在函数外使用4. 零值：数值类型为0，包括整型和浮点型；布尔类型为false，字符串为""5. 常量的声明使用const，但是不能使用:= ; const Pi=3.146. 往左移动n(<<n)即乘以2^n，1<<100，是2^1007. int 在平台64位...
2018-08-06 12:01:55
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原创 【算法】Golang二维数组横纵切片问题
二维数组切片初始化：test := [][]int{ {1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}, {13, 14, 15, 16}, } n := len(test) // rowsnum m := len(test[0]) // colsnum二维数组输出：for i := 0; i < len(test...
2018-08-05 11:35:52
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原创 【算法】zigzag字符串转换
转换成zigzag算法需要遍历字符串，构建n个字符串数组(slice)作为每行内容。func Convert(s string, numrows int) string { if numrows == 1 { return s } zigzagstr := make([]string, numrows) j := 0 up := false for i := 0; i &...
2018-08-04 14:19:23
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原创 【算法】求解最大回文子字符串
第一种方法：暴力求解，时间复杂度O(n^3)两个嵌套循环遍历字符串中的所有子字符串，另一个循环用来判断当前子字符串是否为回文。func Longestpalindromicstring_On3(s string) string { length := 0 var str string for i := 0; i < len(s); i++ { for j := i; j ...
2018-08-01 19:10:50
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原创 【递归】递归式求解
首先介绍一些符号及其概念。Θ：渐近紧确界定义：Θ(g(n)) = { f(n)：存在正常量c1,c2和n0，使得对所有n≥n0，有0 ≤ c1g(n) ≤ f(n) ≤ c2g(n)}也就是说，当n超过某个值时，f(n)夹在c1g(n)和c2g(n)之间。比如我们证明2n^2-3n的渐近确界时Θ(n^2)：c1n^2<<2n^2-3n<<c2n^2，求解不等...
2018-08-01 18:53:55
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原创 IBM Blockchain Foundation for Developers【1】
商业背景 The Business Backdrop有形财产：比如一辆车一间房无形财产：一首歌，债券账本(ledger)记录了资产的流动，当有交易发生时，账本更新。区块链是可信的分布式账本。在网络中人人共享。进出分类帐的资产转移称为交易。 问题 The Problem Area传统记账方式：浪费时间：当交易发生时，所有的参与者都需要更新各自的账本。银行表示2...
2018-07-29 11:43:15
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原创 区块链概论（开发者入门篇
有关区块链的文章很多，但是我总感觉每一篇读完之后理解的都不透彻。趁着刚学习完一些理论知识，来自己整理篇终极入门。（可以收藏但不支持转载） 区块链的监管区块链并不是一个新技术，而是一堆已有技术的结合，包括分布式技术、密码学等等。比特币诞生与2009年，区块链作为其后端支撑，在2015年才掀起浪潮，大家逐渐发现区块链的应用领域远远不止代币（代币这个词很好理解，作为钱币的替代品，在特定的...
2018-07-20 11:17:23
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原创 【算法】关于递归函数返回值的理解。
本次代码用最大子数组问题（可参考算法导论， 即寻找数组arr中和最大的非空连续子数组，时间复杂度为O(nlogn)。package mainfunc findmaxcrossarr(arr []int, low, high, mid int) (int, int, int) { leftsum, rightsum := 0, 0 leftindex, rightindex, temp...
2018-07-19 18:54:58
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原创 SVM原理推导以及SMO、Kernel的理解
一、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）原理：找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔平面的距离尽可能远。超平面（hyperplane）：决策的边界，通常表示为 w.T*x+b=0，至于为何可以表示为一个平面，思考二维情况： w.T*x+b=0 即为 w1x1+w2x2+b=0，也就是平...
2018-05-10 15:03:33
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原创 TensorFlow入门-数据集MNIST的下载及训练
折腾了很久caffe, 无论是ubuntu还是windows都没下载成功 = = 算了算了转战TensorFlow。第一次根据官网提供的python3地址下载时，报错说tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.后来发现是url地址问题，我用的python3.5，地址应该...
2018-03-21 16:27:51
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原创 python3.x, cv2.imread()导入图片失败，none
首先在第一次运行时，命令行中错误：ValueError: embedded null character发现是因为导入的图片路径中存在\0python3.x, cv2.imread()导入图片失败，none1. 路径中无中文名2. pip list 发现也有opencv-python，(虽然我又重新下了一遍而这些图片用PS打开的时候，会报错：无法完成请求，因为找到不知名的或无效的JPEG标识符类型...
2018-03-19 15:02:07
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原创 二值图像的骨架提取
直接用python的skimage库中的morphology， 效果不好。明天再换个其他算法试试。# 骨架提取 效果不好。path = 'F:/0/'files = os.listdir(path)for i in range(len(files)): print(files[i]) file = Image.open(path+files[i]) f = file....
2018-03-16 14:47:54
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原创 python安装jupyter
环境：python3.5sudo python -m pip install --upgrade --force pipsudo python -m pip install --upgrade --force pipsudo python -m pip install --upgrade --force pipsudo python -m pip install --upgrade --for
2018-01-09 11:37:24
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原创 ubuntu 下载chrome无法运行
命令行运行: goole-chrome 查看错误：NSS_VersionCheck("3.26") failed. NSS >= 3.26 is required. Please upgrade to the latest NSS更新nss:命令行输入：sudo apt install --reinstall libnss3即可运行chrome
2018-01-08 14:01:39
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原创 机器学习第五节，支持向量机(SVM)
SVM：二类分类器，对多类问题应用SVM应该做一些修改 分隔超平面(separating hyperplane): 分类的决策边界间隔(margin): 点到分隔面的距离。我们希望间隔尽可能大支持向量(support vector): 离分隔超平面最近的那些点。 目标：最大化支持向量到分隔面的距离分隔超平面：wTx+b点到分隔面法线的长度：|wTx+b|/||w|| 为什么标签用-1和+1？不是0
2018-01-02 15:15:09
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原创 机器学习第四节，Logistic 回归
最优化算法：解决最优化问题，例如如何在最短时间从A到达B？利用Logistic回归进行分类的只要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此分类训练分类器：利用最优化算法寻找最佳拟合参数 梯度上升法用来求函数的最大值w:=w +α▽wf(w)梯度下降法用来求函数的最小值w:=w-α▽wf(w)梯度定义了移动的方向，α(步长)定义了移动的距离
2018-01-02 10:31:34
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原创 机器学习实战第三节，朴素贝叶斯算法
【分类器给出一个最优的类别猜想结果，同时给出这个猜想的概率估计值】 之所以称为‘朴素’，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设适用：标称型数据朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分 贝叶斯决策理论： 选择具有高概率的决策用p1(x, y)来表示数据点(x, y)属于类别1，用p2(x, y)来表示数据点(x, y)属于类别2如果p1(x, y)
2017-12-29 19:51:04
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原创 机器学习实战第二节 决策树
度量数据集无序程度的方法：香农熵 (shannon entropy) 变量的不确定性越大，熵越大基尼不纯度 (Gini impurity)从一个数据集中随机选择子项，度量其被错误分类到其他分组里的概率。 递归构造决策树：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集
2017-12-28 14:54:53
314
原创 python matplotlib数据可视化
数据可视化：一般如果数据分为几类，就要把数据分开，分别画。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 随机生成数据group = np.random.uniform(0,10,size=[100,2])labels=np.tile('A',[100,1])rand_num = np.random.randint(
2017-12-26 16:14:13
320
原创 神经网络中的梯度下降
误差平面：以平方误差的线性神经元：二次的碗状(quadratic bowl) 多层非线性网络的误差曲面复杂得多，但是只要权重不是太大，仍然可用二次的碗状拟合局部。 两种学习算法：full gradient : 使用所有的数据计算梯度mini-batch : 使用小批量学习(数据集最好很大，有很多冗余) 学习率：猜测一个初始的学习率写一个简
2017-12-22 16:14:20
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原创 Learning world representation
很难将物体与其他物体分别开：分割(segmentation)光线(lighting)形变(deformation)功能可见性(affordances)观察点(viewpoint)：维度跳跃(dimension-hopping):由于观察点变化，信息从一个维度跳跃到了另一个维度。 ____________________________________________
2017-12-21 17:11:16
256
原创 Relational Learning Task
24个人表示成24维向量，除了一个，其余都是0：Colin =(1,0,0,0,…,0),Charlotte = (0,0,1,0…,0)为什么不用更简单的表示呢，比如计算机中的二进制（5维可表示）？Colin =(0,0,0,0,1), Charlotte = (0,0,0,1,1)24维表示法使得输入线性可分24维表示法不需要先验知识 样本：一个英国家庭，一个意大利
2017-12-20 14:22:18
573
原创 Linear&Logistic Neuron
multi-layer neuralnetworks do not use the perceptron learning procedure.Because this type ofguarantee cannot be extended to more complex networks in which the average oftwo good solutions may be a b
2017-12-19 13:25:42
325
原创 Perceptrons
神经网络的结构： 神经元之间的连接方式最常见：前馈神经网络 feedforward neural network信息从输入层流入，沿着一个方向通过隐藏层，直到输出层。如果有多个隐藏层，就成为深度神经网络。They compute a series of transformations that change the similarities
2017-12-19 13:02:35
738
原创 Three Types of Learning
监督学习的两个分类：回归和分类 Unsupervised learning AIM: -create an internal representation of the input that is useful for subsequent supervised or reinforcement learning -It provides a
2017-12-19 13:00:15
508
原创 Basic Neurons
Recognizing patterns -Objects in real scenes -Facial identities or facial expressions -Spoken wordsRecognizing anomalies -Unusual sequence
2017-12-19 11:46:16
504
原创 matlab语法（杂）
clc: 清除当前command区域的命令clear: 清除工作空间的所有变量clear all: 清除工作空间的所有变量，函数和MEX文件。（.MEX文件是一种可以在matlab环境中调用的C语言衍生程序，被解释器自动装载并执行的动态链接程序，类似dll文件）close: 关闭当前的Figure窗口close all: 关闭所有的Figure窗口strtok(
2017-12-17 11:59:02
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原创 梯度原理
首先，方向导数的公式为：（其中cosα和cosβ是l方向的方向余弦）把该公式用向量表示，即向量g 与向量e = cosαi+cosβj 的数量积即：即： = g · e = |g|cosθ所以e与g方向一致时， 方向导数取最大值，下降最快。PS：开始没有理解向量i和j， 以为梯度就是个不确定的东西， 后来才发现i j就是坐标系
2017-12-17 10:12:54
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原创 机器学习定义&分类
Machine Learning definition:Arthur Samuel: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.A computer program is said to learn from experience E with r
2017-12-17 10:10:44
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原创 K邻近算法(KNN)
K-Nearest Neighbor KNN算法如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。所选择的邻居都是已经正确分类的对象。如果K=3，则绿色圆形的类别与红色三角形相同如果K=5，则绿色圆形的类别与蓝色正方形相同The choice of distance is a hype
2017-12-15 10:59:14
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原创 基于Andrew ng课后作业6，matlab实现svm算法的垃圾邮件分类器（spam classifier）
垃圾邮件分类器构造步骤：获得数据集 ---> 构造字典 ---> 获得特征向量X,y ---> 训练模型 ---> 预测数据。重在字典建造。
2017-12-10 13:24:44
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