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RSS订阅原创 python进阶之进程池multiprocessing.Pool
python的进程池multiprocessing.Pool有八个重要函数：apply、apply_async、map、map_async、imap、imap_unordered、starmap、starmap_async下面是他们的各个比较和区别：1）apply 和 apply_async：apply 一次执行一个任务，但 apply_async 可以异步执行，因而也可以实现并发我们使用代码实现下：apply:（一个任务执行完再进行下一个任务）def func(msg): print
2021-11-03 16:02:10
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原创 隐马尔可夫模型学习笔记（二）
前言要理解隐马尔可夫首先需要梳理几个步骤：如何理解概念什么叫转移概率矩阵和生成概率矩阵模型公式公式的求解过程python代码串接上一篇中，我们提到理解HMM的三个经典问题，我们现在就看下问题一1） 评估可观测序列概率。即给定模型????=(????,????,Π)和观测序列????={????1,????2,…????????}，计算在模型????下可观测序列????出现的概率????(????|????)求解问题一的时候，从上篇的正骰子的例子中我们可以列举出所有可能出现的长度为?
2021-10-29 16:09:24
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原创 隐马尔可夫模型学习笔记（一）
隐马尔可夫模型是一个统计模型，其应用非常广泛在理解隐马尔可夫过程中，首先要了解下马尔可夫过程马尔可夫过程：一句话可以理解：马尔可夫过程就是未来至于现在有关，与过去无关；下面是数学定义：上述可以理解为：下一时刻n的状态与当前时刻n-1的状态有关，与n-1之前的状态无关就此，马尔可夫过程讲完了！但是。。。在现实当中，我们又是如何应用呢呢？在上面的定义重，马尔可夫过程中还有两个比较重要的概念：转移分布函数、转移概率隐马尔可夫就最简单的马尔可夫过程，我们使用一个例子可以看下...
2021-10-28 15:32:56
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原创 uniapp关于this.$refs.xxx获取组件出现undefined的解决方法
项目场景：开发一个产品使用到比较复杂且独立的自定义组件，自定义组件是自定义复选框/单选框问题描述：用ref 注册子组件，父组件可以通过this.$refs.xx.fn调用子组件里的函数，但是有时会出现 undefined 未定义的情况。vue代码<view class="sg-checkbox"> <helang-checkbox ref="checkbox" @change="onChange"></helang-checkbox></view>
2021-08-21 11:13:17
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原创 vue关于数据更新后视图不渲染的原因
项目场景：在开发关于数据是否展示和隐藏功能时问题描述：在判断每条数据是否需要展示或者收起的时候，更新了对应的判断条件，但是页面上一直都不起作用，就是页面不渲染了vue代码<view v-for="(item,i) in data_list" class="rp-content-items"> <view class="rs-item-text-k">{{item.key}}:</view> <span :class="showTotal[i] ? '
2021-08-21 10:38:55
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原创 uniapp之微信小程序真机测试后台IP访问无效问题
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言在HBuilderX调试微信小程序的时候，我们是可以访问远程后台（某个ip地址）数据的，但是在真机测试的时候就不成功提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport mat
2021-04-21 21:58:58
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原创 uniapp之微信小程序背景图的显示问题
文章目录前言一、在scss样式设置二、将base64图片作为参数使用总结前言首先要说明，使用HBuilder工具开发的时候，在微信开发者工具调试的时候，我们使用本地图片是OK的，但是一旦放到真机上调试的时候，图片就显示不出来。这个时候就需要将图片转换为base64才行一、在scss样式设置我在vue上如下设置的时候是不成功的，我目前还不知道什么原因，如果有同学知道的话还请告知template<view class="i-main" :style="backgroundImg">
2021-04-15 15:11:27
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原创 基于docker创建python的环境用于Django开发
文章目录前言一、安装docker二、创建docker容器使用容器总结前言首先要有一个Linux环境，我更倾向于使用ubuntu环境，但是如果在阿里云上使用docker容器，感觉有点麻烦。所以目前我是在其他的云服务器安装docker服务的。一、安装docker刚开始的时候需要更新下apt-get的源sudo apt-get update安装 apt 依赖包，用于通过HTTPS来获取仓库sudo apt-get install \ apt-transport-https \
2021-04-14 23:23:10
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原创 docker之容器commit迭代更新后体积大小不翻倍
使用docker经常会遇到这样的问题，基础镜像几百兆，在容器中安装了几个软件，然后commit到镜像。后来删除了一些内容，再次commit成镜像。发现。根本不会变小，而且会越来越大。其实，commit，顾名思义，就是把当次的修改提交。体现在docker镜像中，就是新的一层。在 Dockerfile 中， 每一条指令都会创建一个镜像层，继而会增加整体镜像的大小。而commit也是层的增加。这其实也很好理解，例如git，你对某个文件增加了一行，又删除了一这一行，虽然最新版文件看起来没..
2020-12-05 15:29:54
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原创 Bert的理解
Bert这个模型是在2018的时候就由Google发表出来了，引起很大的轰动，主要是Bert在NLP各个任务中的提升非常明显。现在就想将之前看过的文章进行
2020-08-19 21:52:54
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原创 Python学习笔记之基础语法
推荐网址：廖雪峰python教程官网https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1016959735620448推荐书籍：《Python编程：从入门到实战》安装：python安装和anaconda安装两种方式推荐：Anaconda安装，它包含了python和其他数学工具包Contens一、数据类型与变量二、列表list和tuple2....
2019-05-29 09:56:50
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原创 深度学习笔记2：关于LSTM神经网络输入输出的理解
我们在理解RNN或者LSTM的时候，对它们的输入和输出的维度都很迷惑，下面是我结合代码和网上的一些资料进行理解正常的全连接层网络拓扑是这样的：有输入层、隐层和输出层，隐层中有神经元，图中每个参数都跟全部的神经元有链接。接下来看下LSTM的拓扑图：...
2019-04-02 16:07:11
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原创 机器学习笔记6：SVM基本原理
SVM的基本原理：1、最大间隔原则2、对偶表示3、KKT条件SVM(Support Vector Machine)，又称支持向量机，在分类问题上，除了logistic分类回归外，还有另一种实现方式，那就是使用SVM原则。那么什么是SVM 呢。1、最大间隔原则首先，我们定义最大间隔原则：最大化两个类最近点之间的距离。如何理解呢。我们先从简单的二维平面着手，看下图（在此之前，我们假设分类器...
2019-04-02 09:32:48
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原创 机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归
在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。如下图：...
2019-02-12 16:30:04
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原创 机器学习笔记4：Logistic 回归模型
Logistic回归的基本原理多类LogisticScikit learn 中logistics回归的实现分类模型的评价模型选择和参数调优案例分析前言：在分类任务中，我们是通过从输入xxx到输出yyy的映射fff的模型得出来的： y^=f(x)=argmaxp(y=c∣x,D)\hat{y}=f(x)=arg maxp(y=c|\mathbf{x},D)y^...
2019-02-11 17:33:22
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原创 深度学习笔记1：RNN神经网络及实现
循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。这是一般的神经网络应该有的结构本文来自 黄怀鋧 的优快云 博客 ，全文地址请点击：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39422642/article/details/78676567?utm_sourc...
2018-09-22 15:48:19
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原创 机器学习笔记3：线性回归模型
在上一篇中，我们介绍了机器学习任务的一般步骤。现在我们对具体任务进行讲解模型1、目标函数2、概率解释优化求解模型评估与模型选择模型给定训练数据集D={xi,yi}Ni=1D={xi,yi}i=1N\textit{D}=\left \{ \mathbf{x}_{i} ,y_{i}\right \}_{i=1}^{N} ,其中y∈Ry∈Ry\in \mathbb...
2018-07-07 21:47:15
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原创 机器学习笔记2：机器学习任务的一般步骤
机器学习任务的一般步骤： 那么，在机器学习中，我们的一般步骤是什么呢？当我们拿到数据之后，我们是如何对数据进行分析呢？。这里，我们总结下一般的机器学习任务的步骤，它适用于在上一篇的机器学习简介中，我们介绍了几种机器学习的类型。 1、确定特征 2、确定模型 3、模型训练 4、模型评估 5、模型应用/预测确定特征： 在机器学习中，我们拿到的数据集，一般都是结构化的数据，那么在...
2018-06-17 21:20:07
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原创 机器学习笔记1：简介
1、关于机器学习的概念 1） 下面是由卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任 Tom Mitchell给出的机器学习的定义 “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if ...
2018-05-22 23:18:47
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空空如也
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