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1.两数之和(哈希表)给定一个整数数组以及一个目标结果,给出整数数组中两个数加起来等于目标结果的索引如nums=[2,7,11,15], target=9return [0,1]解题思路:使用哈希表的结构,在python即dict的结构,查询时间为O(1),遍历数组,若当前值不在字典中则将下标保存在dict中,键值为target-nums[i],即对于每一项保存的键值为里目标所需的...
2019-08-27 22:43:03
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原创 python爬虫学习第三课之基础库Requests的使用
1.安装 pip install Requests2.请求2.1使用get方法发出请求，获取响应，并是输出响应内容。import requestsurl = 'https://www.baidu.com/'r = requests.get(url)print(type(r))print(r.status_code)print(type(r.text))print(r.t...
2019-04-18 11:29:40
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原创 python爬虫学习第二课之基础库urllib的使用
Urllib库的使用1.安装 pip install urllib2.发出请求2.1urlopen()urllib.request 模块提供了最基本的构造HTTP请求的方法，利用它可以模拟浏览器的请求发起过程，并获Resonse,下面以python官网为例，发出请求并urlopen获取响应。输出结果则是该网站首页的源代码，类型为HTTPResponse对象,还可以通过调用statu...
2019-04-18 10:46:09
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原创 python爬虫学习第一课之爬虫基本原理掌握
1.预备知识：1.1HTTP原理：1.1.1URLURL又称为网络资源定位符，顾明思以这是一个标识符，用于定位网络的资源，而对于客户端的用户而言网络资源即网页界面呈现出来的东西，而要找到这样的资源就需要一个标识符，比如我们想通过浏览器进入淘宝PC端界面，我们就可以输入淘宝的网址，浏览器通过网址会生成一个URL，从而找到淘宝网的界面显示在浏览器窗口。URL包含了网址也就是域名信息，同时还...
2019-04-18 10:10:14
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原创 Pytorch学习日志之函数用法记录
1.torch.max() return 所有元素中的最大值. torch.max(input,dim，keepdim=False),dim =0时返回每一列的最大值及索引，dim=1时返回每一行的最大值及索引。 keepdim=True时返回的值的形状与dim相同2.torch.squeeze(a)压缩第a维维度为1的轴，torch.squeeze(),压缩所有维度为1的轴，torch...
2018-06-12 15:02:42
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原创 "You only look once"--吴恩达目标检测YOLO算法学习
从输入到输出，图片到底经历了什么：1.reading and processing:用于测试和预测的图片可以为任意尺寸，而yolo_model的输入为(608,608),需要对原图片进行预处理def preprocess_image(img_path,model_image_size): image_type=imghdr.what(img_path) image=Image.op...
2018-06-09 11:05:22
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原创 Tensorflow学习之变量使用及共享变量
1.变量操作基础： 1.1 创建：1.1.1使用Variable()来创建一个变量 eg:weights=tf.Variable(tf.random_normal([784,200],stddev=0.35),name='weights')1.1.2使用tf.get_variable():这一函数必须指定变量名eg: my_variable=tf.get_variable("my_variabl...
2018-06-03 15:37:10
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原创 Tensorflow学习之重要函数日志
1.tensorlayer.prepro.threading_data(data=None,fn=None,thread_count=None,**kwargs): 参数：data：the data to be processed fn:the function for data processing thr...
2018-06-02 12:18:15
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原创 python学习日志
1：python中range()、xrange()和np.arange()区别 range()多用于循环，返回一个range对象，若想要返回一个list则前面加上list转换 arange()是numpy中的函数,np.range()返回一个array类型的对象，可以使用小数步长 xrange()返回xrange()对象，python3.x已移除...
2018-06-02 12:15:28
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原创 三、pytorch学习笔记之迁移学习
1. 总述：在实践中，很少人从头开始训练整个大型神经网络，因为个人很难掌握大量的数据集，这样即使从头开始训练，得到的网络也不一定让人满意。因此，在一个非常大的数据集上与训练Convnet是很有必要的，经过预训练的ConvNet可以用来初始化也可以作为特征提取器，接下来介绍集中迁移学习的思路。 1.1ConvNet作为固定特征处理器：下载一个已经在ImageNet或者其他大型数据集上预训练的C...
2018-05-16 20:45:44
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原创 二、pytorch学习笔记之数据加载和处理
一 数据加载：1.读取csv文件.csv文件一般为注释所在的文件，使用pandas包可以简单的解析出csv文件import pandas as pdlandmarks_frame=pd.read_csv("faces/face_landmarks.csv'') #参数为csv文件所在的文件夹2.对于读取到的注释信息可以做一定处理，一般第一列为图像名字，后面的列为图像中注释的具体信息img_name...
2018-05-16 10:57:25
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原创 一、pytorch学习笔记之简单分类器的构建
1.下载训练集数据和测试集数据2.利用pytorch定义一个CNN： CNN结构：conv1-->relu-->pool-->conv2-->relu-->pool-->view()-->fc1-->relu-->fc2-->relu-->f3pytorch中神经网络的一般形式:class Net(nn.Module): ...
2018-05-08 19:02:02
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原创 4.1吴恩达深度学习笔记之利用Tensorflow构建Cnn模型
给定CNN结构：conv2d--relu--MaxPool--conv2d--relu--MaxPool--FullConnected1.数据集预处理：和普通神经网络不同的是，CNN中输入的训练集和的测试集只需进行单位化处理而不需要flatten，因为卷积过程并没有化矩阵为向量，而是对矩阵进行处理。对于多维输出Y需要进行one_hot处理将其变为对应矩阵。2.定义相关函数： 2.1设置占位符...
2018-05-06 10:30:38
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原创 2.2吴恩达深度学习笔记之优化算法
1.Mini_batch gradient descent 小批量梯度下降法思想：batch gd是一次性处理所有数据，在数据集较大时比如500万个样本，一次迭代的时间会很长，而mini_batch gd是把数据集分为多个子数据集，每个eopch中对子集进行一次处理实现：实现mini_batch分为两步，第一步shuffle，将原集打乱，乱序步骤确保将样本被随机分成不同的小批次。第二步partit...
2018-05-04 11:34:09
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原创 2.1吴恩达深度学习笔记之从参数初始化，正则化，梯度检验优化神经网络结构
1.关于参数的初始化 1.1 避免W的零初始化，W初始化为零会导致对称性，即不同神经元做的工作类似，从削弱神经元的影响，在最极端的情况下即所有层的Wl都初始化为零，则原神经网络退化为线性回归，这是个非常不好的现象，所以通常对W使用随机初始化以打破对称性，而b可以零初始化因为b的影响较小 1.2避免W的初始化值过大，会导致神经网络表现不好，如cost下降慢等现象 1.3He初始化非...
2018-05-03 17:20:14
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原创 1.2 吴恩达深度学习笔记之深层神经网络的建立过程
建立DNN深度学习架构：1.初始化参数W，b:根据给定的layer_dims即各层单元数信息，对各层参数Wl，bl进行初始化，对于第l层Wl的维度为（layer_dims[l],layer_dims[l-1])，可以使用np.random.randn(shape)进行初始化。bl的唯度为(layer_dims[l],1)，可以使用np.zeros((shape))进行初始化2.前向传播：前向传播主...
2018-05-02 14:54:32
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原创 1.1 吴恩达深度学习学习笔记之神经网络基础
实现对一系列数据集的训练和测试需要以下几个步骤：建立一个学习算法的大体结构 1.1初始化参数 1.2计算代价函数和梯度propagete（），包括前向传播和后向传播 1.3使用一个优化算法优化参数，optimize（），用训练后的参数测试给定的例子 1.4搭建模型，使用以上函数以正确的顺序构建一个完整模型 注1：需要用到的packages：以逻辑回归为例有numpy，...
2018-04-30 19:49:04
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空空如也
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