<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[工药叉的经文]]></title><description><![CDATA[俺咪嘛咪 咕噜咕噜 轰！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u010657489]]></copyright><item><title><![CDATA[linux系统安装gdcm的python库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/101101112</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/101101112</guid><author>u010657489</author><pubDate>Sat, 21 Sep 2019 11:40:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) 文件是医学上常用的一种数据存储格式，gdcm库可以方便地对数据进行读取。
1、Ubuntu系统
https://launchpad.net/ubuntu/+source/gdcm
可以直接安装
sudo apt-get install python-gdcm

这种安装方法会直接给系统的p...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux/Ubuntu修改profile之后无法登入系统的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82705475</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82705475</guid><author>u010657489</author><pubDate>Fri, 14 Sep 2018 16:46:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[开篇先吐槽一句，果然工作时候要头脑清醒啊……前天晚上熬夜，导致昨天一整天迷迷糊糊。结果出了问题也想不到什么办法，只能重装系统。今天重建编译环境的时候遇到了同样的问题，结果想一想就知道是怎么导致的了呀！完全不需要重装系统啊喂！哭了……

【症状】 
修改profile之后，重启了一次系统。结果可以看到登录界面，但是输入密码后，屏幕闪了闪，又退回来了……访客账户也无法进入。

【无效方法】 
当然只是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于100M以太网的争用期问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82220166</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82220166</guid><author>u010657489</author><pubDate>Thu, 30 Aug 2018 13:50:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在学习《计算机网络》（谢希仁）时遇到一个问题：


  假定在使用CSMA/CD协议的10Mb/s以太网中某个站在发送数据时检测到碰撞，执行碰撞算法是选择了随机数R=100。试问这个站需要等待多长时间后才能再次发送数据，如果是100Mb/s的以太网呢？


第一问比较简单。 
再次发送的等待时间 
t=Rτt=Rτ
t=R  \tau
 
其中ττ\tau为争用时间51.2μsμs\mu s,所以...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据分析告诉你：房租大涨的锅自如背不背？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82142207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/82142207</guid><author>u010657489</author><pubDate>Tue, 28 Aug 2018 09:19:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[今年8月初，房租同比大幅上涨。一些文章直指以自如为首的品牌公寓巨头哄抬房租，通过抢房、囤房等操作，使房租高企。很快，自如CEO熊林发表声明称，品牌公寓市场占比极小，对房租的影响微乎其微。那么，品牌公寓对房租的影响到底如何呢？ 
我们爬取了自如网、蛋壳网和房天下三个网站近万条数据并进行分析。自如和蛋壳是两家品牌公寓，房天下为个人发布租房信息的平台。首先，我们爬取了回龙观、天通苑、北苑、沙河4个社区集...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装 mips linux gnu gcc 提示找不到文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/79628206</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/79628206</guid><author>u010657489</author><pubDate>Tue, 20 Mar 2018 16:54:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[把 mips-inux-gnu-gcc 所在的bin目录加入到path中运行，提示找不到文件 No such file or directory 
此时安装 lsb-core 即可解决 
sudo apt-get install lsb-core 
出现问题的原因是有些程序编译时候和 lsb-core 的一些库混在一起了，这样在其他地方运行，自然提示找不到文件。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【目标跟踪】Long-term Correlation Tracking 阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/79473640</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/79473640</guid><author>u010657489</author><pubDate>Wed, 07 Mar 2018 16:53:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[Long-term Correlation Tracking

论文地址： 
 https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Ma_Long-Term_Correlation_Tracking_2015_CVPR_paper.pdf

long_term_tracking tracking 阅读笔记





L...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow实现基于深度学习的图像补全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/71709245</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/71709245</guid><author>u010657489</author><pubDate>Fri, 12 May 2017 10:20:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos  
原文翻译与校对：@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com)  
时间：2017年4月。  
出处： 
http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/70214565]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51952785</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51952785</guid><author>u010657489</author><pubDate>Tue, 19 Jul 2016 09:32:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）
  原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 
  译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里下载完整代码对照参考。另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分特征做的，具体数值跟文章中不一样]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Django 错误  code 400, message Bad request syntax]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51272006</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51272006</guid><author>u010657489</author><pubDate>Thu, 28 Apr 2016 09:58:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[跟着Django做网页，搭好一个网页之后使用命令
python manage.py runserver
来打开服务器。
这时使用本机访问 http://127.0.0.1:8000/ 结果是正确的
但是开始搭建局域网的服务器时，使用命令
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
然后在其它电脑上访问报错：
[28/Apr/2016 09:55:0]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphLab Create API 中文文档 - 数据工程 - graphlab.SGraph]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51132298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51132298</guid><author>u010657489</author><pubDate>Tue, 12 Apr 2016 12:56:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[class graphlab.SGraph(vertices=None, edges=None, vid_field='__id', src_field='__src_id', dst_field='__dst_id')
一个可拓展的图像数据结构。SGraph数据结构允许在角和边上有任意的词典类参数，以供灵活的边和角查询函数，并可以和SFrame无缝相互转换。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphLab Create API 中文文档 - 数据工程 - graphlab.SFrame]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51105837</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51105837</guid><author>u010657489</author><pubDate>Sat, 09 Apr 2016 16:25:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个列数可变的表格型数据框架对象，可以适应大数据。SFrame中的数据在GraphLabServer 中以列优先的方式存储，并且存储在持久性存储媒介（例如磁盘）中，避免了被内存大小所限制。SFrame中的每一列都是一个大小不可变的SArray，但是SFrame可以通过增加或者减少列来轻松地改变。一个SFrame基本上表现为SArray的一个有序dict。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphLab Create API 中文文档 - 数据工程 - graphlab.SArray]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51085586</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51085586</guid><author>u010657489</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2016 14:20:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[graphlab.SArray

 class graphlab.SArray(data=list(), dtype=None, ignore_cast_failure=False)


一个不可变的，元素同类型的数组对象，支持长期存储。

SArray 可以处理远大于机器主内存的数据。它可以完善地支持数据缺失和随机存储。使用SArray格式的数据存储在和GraphLab Server进程同一台机器上。SFrame的每一列都是一个SArray。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphLab Create API 中文文档 - 数据工程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51084881</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51084881</guid><author>u010657489</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2016 12:34:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[GraphLab Create提供了若干数据结构来进行数据分析。
在API文档中，包含了数据结构和方法的简介，以及少量的简单示例。更多的细节和示例，请参考用户手册, API Translator, How-Tos, 和 数据科学Gallery。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphLab Create API 中文文档]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51068838</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51068838</guid><author>u010657489</author><pubDate>Tue, 05 Apr 2016 22:24:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[GraphLab Create 是一款机器学习的函数库，其中的SFrame也是十分强大的数据管理工具。它允许直接从硬盘中读取数据，免于将数据全部加载到内存中。Graphlab Create 的API官方说明文档是英文的，我查了一下也没有发现中文文档，所以我将它翻译过来，方便英文不是十分流畅的同学们学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[初学者教程：第一只爬虫——爬取招聘信息（三）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51051283</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51051283</guid><author>u010657489</author><pubDate>Sun, 03 Apr 2016 18:06:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[在前面两篇教程中，我们学习了如何从网上爬取信息。下面我们会迎来最激动人心的时刻：训练一个model，让它自动分类数据。

由于是面向初学者的教程，这里暂时不对算法进行更详细的介绍。感兴趣的话可以阅读[逻辑回归]。

我们使用的函数库是Dato家的Graphlab Creat（https://dato.com/products/create/），非商业的个人和学生可以申请免费使用。当然，也可以使用其它的库。这样，我们就不关心算法具体的实现，把它当成一个黑盒子，仅仅关心数据的处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[初学者教程：第一只爬虫——爬取招聘信息（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51050829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/51050829</guid><author>u010657489</author><pubDate>Sun, 03 Apr 2016 16:28:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[基础实现。介绍爬虫的代码具体实现，如何将爬到的数据解析、保存下来
模型，用于区分某一条新的招聘信息是否适合自己]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[初学者教程：第一只爬虫——爬取招聘信息（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/50986474</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u010657489/article/details/50986474</guid><author>u010657489</author><pubDate>Sat, 26 Mar 2016 13:39:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[接触了一段时间的python，但仅仅使用了一些基本的函数。但是，Python在数据挖掘方面功能十分强大。总是用牛刀来杀鸡也不合适，终究是要杀几只牛来练练手的微笑。

    于是我做了一个使用爬虫爬取招聘网站上的招聘信息的项目，并把整个过程写成一个教程，也是希望初学python和爬虫的同志们可以通过一个小项目来练手。大部分爬虫的入门教程第一课都是爬取贴吧上面的图片。本教程难度和它的难度差不多，但是会更加有意思。]]></description><category></category></item></channel></rss>