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数据库
之前看到用Python将数据库的视频（还是看视频来的直接） 1、数据库优化查询方法 外键、索引（按下标来）、联合查询（多个信息）、选择特定字段（指定内容）等等...原创 2018-09-27 16:19:00 · 133 阅读 · 0 评论 -
SVM支持向量机
SVM支持向量机 可以做分类（经典的二分类问题）也可以做回归 如上图，不能找到一个边界将×和○分开？可以使用核函数，将数据映射到高维进行分割 边界都必须是直线吗？可以是直线也可以是平面‘ 无论选哪一个决策面，支持向量（雷区点）都不会改变（作垂线可以很清楚的发现），从而就涉及到下面的第一步，找点 决策边界：是中间的那条实线，不是雷区边界线 选择的决策边界是② ...原创 2018-10-08 16:19:30 · 942 阅读 · 0 评论 -
KNN
1、KNN(K近邻算法) 为什么不把所有的数据用来做测试集，而是选75%的作为测试集，25%的作为训练集（这个问题之前没有考虑） 全部数据作为测试集，训练出的模型基本拟合所有数据的。如果分一部分数据出来作为训练集，这部分数据没有输入模型，这样会更加精确的评估训练出来的分类器的准确率 相当于拿100%的数据训练出分类器，然后再从拿一部分数据问模型是否认识？当然是认识的 KNN可以做回归...原创 2018-09-30 14:22:17 · 1061 阅读 · 0 评论 -
决策树
决策树 提炼步骤： 1、原始数据标签的熵值（根据两类概率计算出） 2、特征分类（如：天气特征分类为晴朗，多云等）后对应的熵值×此类在特征中的统计概率=特征分类后的熵值 3、根据最大差值来决定谁是根节点 决策树的惩罚项：即限制树的深度，叶子节点的个数等。惩罚项的具体表达式如下： 这与Xgboost的损失函数项是相同的 既可以做分类也可以做回归，如下图的分类树 先拿...原创 2018-10-09 17:51:47 · 422 阅读 · 0 评论 -
E4手环获取数据步骤
打开软件（下载地址：https://www.empatica.com/research/e4/官网中E4栏，下载对应软件） 通过USB线将手环和pc相连，手环中记录的数据会自动传入云端 打开云端地址：https://www.empatica.com/connect/login.php 账号：mym_bupt@foxmail.com 密码：1234 实验室的网打开很慢，可以尝试开...原创 2018-10-25 15:58:39 · 3793 阅读 · 7 评论 -
通信相关知识
信源 信源编码 加密 信道编码 调制 信道（下面加入噪声）原创 2018-09-21 11:02:55 · 342 阅读 · 0 评论 -
Xgboost
Xgboost Xgboost 和决策树联系在一起 样本数乘权值 一棵树一棵树往里加的，每加一颗树后的结果都比没之前好 叶子节点中的样本数可能大于1 加了一个树用f1(xi)表示 t表示总使用了t颗树 总的目标函数有两部分： 一部分是优化预测值和真实值的差异，即差值平方 另一部分是损失函数：即正则化惩罚项 T表示叶子节点的个数，γ系数表示惩罚力度 样本的...原创 2018-10-12 15:08:17 · 265 阅读 · 0 评论 -
项目
可以加上门禁系统 项目中遇到什么问题，是怎么解决的？ 项目中，遇到什么问题，怎么解决 将机器学习模型融合到c#的框架： 1.首先想到的当然是直接在winform顺序调用单个py文件，在c#中安装Python解释权对应的包，最后发现这个包只能处理Python2，并且发现单个调用py后涉及到文本的返回，毕竟不是处理单个变量，不是很方便 2.将所有机器学习所有文件整合到一个py中，直接在c#中调...原创 2018-09-17 19:28:46 · 202 阅读 · 0 评论 -
计算机网络
1、TCP/UDP区别，与HTTP关系 https://blog.youkuaiyun.com/hai_chao/article/details/79626161 TCP数据体：TCP头后面的应用数据 IP数据体：IP头后面的TCP头和应用数据 数据前加TCP头和IP头 TCP的优点 可靠（体现在数据传递前），稳定（体现在数据传递时） TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立...原创 2018-09-18 09:41:32 · 138 阅读 · 0 评论 -
秋招编程题总结
基础题 1、&和 | 既是逻辑运算符也是位运算符 一个就表示位运算 6&3=110&011=010=2 6|3=110|011=111=7 两个就是判断真假的问题 2、常见的网络传输协议 UDP、TCP、FTP、HTTP、SMTP等等 3、在c中29的17次幂 SQL部分 三、SQL...原创 2018-09-19 15:12:00 · 437 阅读 · 0 评论 -
数据挖掘
也能面数据挖掘的岗位：比较契合一点 机器学习——数据挖掘——软件开发的顺序 2、热爱编程，基础扎实，熟悉操作系统、算法、数据结构、计算机网络及数据库相关知识； 3、至少熟练掌握一种编程语言，如：Java/Python/C++等，熟悉Linux/Unix开发环境; 4、熟悉大数据相关技术，如hadoop，spark，hbase，kafka等； 机器学习课程，花了378，试听了...原创 2018-09-19 15:18:31 · 192 阅读 · 0 评论 -
公司笔试面试情况总结
在武汉找： 头条 小米 斗鱼 小米： 按照同学面试题目复习了，然后去问了进程和线程的关系，判断二叉树是否是平衡二叉树，冒泡排序手写，结果可想而知。不能过于相信别人，依赖别人，只有自己都会了，才能以不变应万变。 问到计算机网络会不会，操作系统会不会 面试官人挺好，在我问题都没回答出来的情况下，还是温和给我建议，让我回去好好复习，该掌握的算法、数据结构（着重推荐了LeetCode上...原创 2018-09-19 22:14:13 · 583 阅读 · 0 评论 -
Linux操作系统
linux man查看函数帮助提示没有函数手册页条目的解决方法 sudo apt-get install manpages-posix-dev 重定向：用于记录程序运行时出现的错误（压力预测程序闪退情况下） 使用方法：F:\stress\HeartBeating - 副本>HeartBeating.exe>mylog.txt 2>&1 返回上一级文件夹 ...原创 2018-09-25 18:33:57 · 253 阅读 · 0 评论 -
关于简历优能加的内容
1.加上贝叶斯实现拼写检查器（能加但是怎么说到与实际项目相联系，这个自己百度看看）原创 2018-10-11 10:10:24 · 291 阅读 · 0 评论 -
安装QT
直接ignore了 关于QT中MSVC编译器修改的问题（安装vs2017时没选择组件没有选全） 能在已安装的的vs2017下继续添加 QT添加模块和组件： https://blog.youkuaiyun.com/u011607490/article/details/81459072 进入文件夹：/online/qtsdkrepository/windows_x86/root/qt/ ...原创 2019-01-08 16:06:04 · 230 阅读 · 0 评论