La0sj的博客

前言内部需要每天出一版数据，而每天都需要我手动打包压缩，然后上传到公司内部的文件共享服务器上，然后我再把共享文件的地址分发出去，贼TM的烦，而且作为一个IT人员感觉这种做法也贼TM的傻逼，所以就花了几天时间学习了一下flask，并完成了一个非常非常简单的系统，用来分发数据，下面主要写一下flask项目的部署问题。环境服务器环境：CentosPython：2.7具体安装过程Flask F

reshape：矩阵结构的变形、重塑 numpy.reshape()和ndarray.reshape()意义其实是差不多的，只是在numpy.reshape(a, (x, y, z))可以在ndarray.reshape()直接写成a.reshape(x, y, z)

本机环境：Windows10 TensorFlow安装：https://www.tensorflow.org/install/install_windows 官方建议是使用python3，由于我本地的历史原因需要大量使用python2.7，所以安装了两个版本的python 安装双版本python的教程：https://blog.youkuaiyun.com/dream_an/article/detail...

安装使用官方文档连接：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started_for_beginners 按照文中的GitHub连接下载文件直接GG，挂了梯子还是clone不动，无奈，只得去那个页面把这个例子用到的py文件copy下来到本地了，需要拷贝两个文件:https://github.com/tensorflow/models/tr...

因为比较菜，所以记录在保证没有歧义和准确的前提下尽量的口语化。 参考文章：https://www.tensorflow.org/get_started/premade_estimators什么叫特征列我们可以肤浅的将机器学习模型理解成一个算法函数，算法的本质中有几个特性：其中一个是要求必须要有输入参数（装逼的说法叫刺激），然后需要有一个输出。这里输出的参数就是特征，输出就是预...