qq_22764567的博客

原创 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22‘ not found

错误：/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22' not found解决方法一：https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/79644342解决方法二：查看报错前代码中是哪个包用到了这个编译器，然后对该包回退版本。我的是scipy安装的是1.4.0，重装scipy到后，不再报该bug。...

原创 特征工程（一）——数值数据

原创 c++实战（二）图书管理系统

通过该实战，了解软件整体设计，类的应用，以及文件存储数据的方法等。该程序要完成图书的录入、删除、以及浏览全部图书记录三个模块。1.设计一个图书类#include "stdafx.h"#include "Book.h" #include "string"#include "fstream"#include "iostream"#include "iomanip"using ...

原创 C++实战（一）简易文本搜索

通过该实战，可以巩固标准库相关内容的学习，还加固了智能指针的使用。1. 首先，定义了查询类的头文件。#pragma once#ifndef queryresult_h#define queryresult_husing namespace std;class QueryResult;class TextQuery {public: using line_no = vect...

原创 图灵机器人

# -*- coding: utf-8 -*-import itchatimport requests#获取来自机器人API的回复消息def get_response(msg): apiUrl='http://www.tuling123.com/openapi/api' data={'key':'08ee2d65b6d94dd2808c71583787f779', 'info'...

原创 深度学习（6）——循环神经网络RNN+LSTM

目录一、概念1.1 RNN1.2 LSTM（long short-term memory）二、RNN变种三、自然语言建模四、时间序列预测一、概念1.1 RNN主要用来处理和预测序列数据。特点：隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出，即当前时刻的状态是根据上一时刻的状态和当前的输入共同决定的。前向传播计算过程 实现过程...

原创 深度学习（5）——多线程输入数据处理框架

目录摘要：1. 队列与多线程2. 输入文件队列3.组合训练数据4.输入数据处理框架4.1 一个完整的tensorflow处理输入数据摘要：图像处理中出现的亮度、对比度等对图像的影响很大，对图像进行预处理可以使得神经网络模型尽可能小的被无关因素影响，但复杂的预处理过程可能导致训练效率下降。为了减小预处理对训练速度的影响，就需要用到多线程处理输入数据。1. 队列...

原创 深度学习（4）——变量管理、模型持久化与数字识别问题

目录 1.变量管理2.模型持久化1.变量管理import tensorflow as tfv=tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1.0))print(v)v=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v")print(v)...

原创 深度学习（3）——MNIST训练神经网络

 使用tensorflow建立神经网络解决MNIST手写体数字识别问题# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfINPUT_NODE = 784 # 输入节点OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ...

原创 深度学习（2）——深层神经网络

目录 一、概念二、损失函数1. 分类问题：2. 对于回归问题，3.自定义损失函数三、参数优化一、概念1.激活函数实现去线性化加了激活函数和偏置项tensorflow提供了其中不同的非线性激活函数，也可以自定义多层网络解决抑或问题二、损失函数神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数来定义的1. 分类问题：判断输出向量与期望的向量的...

原创 深度学习（1）——计算图和神经网络实现

目录 1. 计算图2. 神经网络实现2.1 前向传播算法2.2 参数表示2.3 反向传播算法1. 计算图tensorflow使用计算图的模型来进行计算。tensorflow程序一般可以分为两个阶段，第一个是定义计算图中所有的计算，第二个是执行计算。通过python上下文管理器，可以在管理器推出时自动释放资源import tensorflow as tfa...

原创 自然语言处理（4）——从文本中提取信息

信息提取系统的流程。这个流程图中的左边部分其实就是前面几节提到的内容，当我们拿到一个字符串文本，要先对数据进行预处理，即先对句子进行分割，然后再对句子进行分词，接着给分词进行词性标注，再接着就是这节内容提到的实体识别，实体识别其实就是对已标注的词汇进行分块，分块后就可以提取关系了，确定临近实体之间是否有某种指定的关系。1. 具体分块是怎么实现的呢？分块可以即根据每个词的词性标注，确...

原创 自然语言处理（3）——可用于自动生成分类模型的机器学习方法

可用于自动生成分类模型的三种机器学习方法：决策树、朴素贝叶斯分类器和最大熵分类器。#决策树"""决策树可以自动地构建树结构的流程图，用于为输入变量值基于它们的特征加标签，虽然它们易于解释，但不适合处理特性值在决定合适标签过程中相互影响的情况。"""#朴素贝叶斯模型(生成式)"""在朴素贝叶斯分类器中，每个特征都得到发言权，来确定哪个标签应该被分配到一个给定的输入值。为一个输入...

原创 自然语言处理（2）——学习分类文本之有监督分类

文档分类，其实就是根据文档的特征，统计每一个文档中的特征集，从而进行分类这些特征的选择，可以选择高频词，词的后缀，也可以根据上下文语境，可以结合这个词和这个词的上一个词进行特征提取，还可以使用连续分类器，既考虑已知的标注集，又根据该集合预测新的标注，并加入到历史标注集中，有种半监督的意味。有监督分类，用到了带正确标注的训练集"""过拟合问题。完善特征集办法：错误分析；建立开发集...

原创 python使用中遇到的问题

1. 中文注释报错，编码问题# -*- coding: utf-8 -*-# 这个编码转换必须放在第一行，否则中文注释会报错2. 在python中修改路径import osos.getcwd() #获取current working directoryos.chdir("D:\MyData\MyProgram") #change directoryos.getcwd()...

原创 自然语言处理（1）——词汇标注

如何进行词汇标注呢？首先进行数据预处理，例如如果给定的是句子，先要对句子进行分割；最简单的标注器，可以给定词汇使用得最频繁的词性作为标注器中该词汇的词性，但是由于词汇存在二义性，使得这种标注准确度受限，通过上下文语境，可以在一定程度上解决这个问题，可以采用N-gram标注器，此外，Brill标注器具有修正功能。为了使python的中文注释正确，必须在开头加上一句代码# -*- codin...

原创 Virtual.lab安装后配置选项为空的解决办法

重装Virtual.lab，Virtual.lab安装后配置选项为空，即安装完成点开Select Configurations后却发现一片空白，尝试重装，发现启动证书服务的时候，出现了一个error，LMS RLM Server这个服务已经存在。没截图，只有正确的时候的图。解决这个问题的办法我想到两个。第一个，删除该服务。用 sc.exe 这个 Windows 命令 开始——运行——cmd...