dong-技术驱动人生

range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列>>> range(5)[0, 1, 2, 3, 4]>>> range(1,5)[1, 2, 3, 4]>>> range(0,6,2)[0, 2, 4]xrange 用法与 range 完全相...

1.下载解压后，终端进入目录下的bin目录，执行sh ./pycharm.sh进行相关设置激活等2.设置快捷启动方式，执行命令。sudo gedit /usr/share/applications/pycharm.desktop在文件中添加代码[Desktop Entry]Type=ApplicationName=PycharmGenericName=Pycharm3Co...

1. 各种远程连接终端操作浪费时间，麻烦之前一致用putty，ssh，修改代码，或者本地修改，上传到服务器，各种不爽，现在改用xshell，但是有时候还是不方便感觉，于是自己配置了远程连接pycharm，这样不用总是到代码里修改，直接在windows（或者ubuntu)下pycharm里修改再保存就可以实现同步更新到服务器里的代码里了。2、content配置Deployment...

笔者在网上找了各种各样的教程，尝试了很多方法，最终发现以下方法最简单。1. 在ubuntu系统中，找到原windows系统的C盘，然后搜索simhei.ttf，把该文件复制。2. 我的matplotlib库是在Ananconda中，来到 home/Anaconda/wangdong/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts...

一、安装NVIDA驱动安装驱动大致有两种方法：直接上NVIDA官网找到适合本机显卡型号的驱动，下载安装 利用ubuntu系统本身自带的显卡驱动在这里演示最简单的方法22、在“附加驱动”里，系统会自动搜索N卡驱动，列表里会提供对应你显卡的最新版官方驱动3、最后点“应用更改”，等待安装完毕。4、重启系统即可二、安装Anaconda1、https://ww...

配色效果图：1. File --- Setting --- Apperance & Behavior --- Theme: Darcula2. File ---Setting---Editor---Color Scheme Font---Scheme---Monokai3. 备份原Monokai方案，会创建新的MonokaiCopy方案，我们在Copy...

随机森林 RF RandomForest　　随机森林的集成学习方法是bagging，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，但随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，因此防止过拟合能力更强，降低方差。使用的融合方法：bagging一种集成学习算法，基于bootstrap sampling 自助采样法，重复性有放回的随机采用部分样本进行训练最...

决策树（Descision Tree）决策树介绍决策树基于“树”结构进行决策：- 每个“内部节点”对应于某个属性上的测试- 每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值）- 每个叶节点对应于一个“预测结果”决策树学习的三个步骤特征选择决策树的生成决策树的修剪特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间；特征选择的准则：信息增益或信息增益比案例:预测小明今天出门...

随机森林：理解：多棵决策树（CART树）https://blog.youkuaiyun.com/blank_tj/article/details/82081002组合而成，分类问题：每棵树投票找最高票；回归问题：每棵树的值求和取平均。特点：随机森林基于Bagging https://blog.youkuaiyun.com/blank_tj/article/details/82229322，所以每次训练随机从总数据D...

决策树简介决策树算是最好理解的分类器了。决策树就是一个多层if-else函数，就是对对象属性进行多层if-else判断，获取目标属性（类标签）的类别。由于只使用if-else对特征属性进行判断，所以一般特征属性为离散值，即使为连续值也会先进行区间离散化。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与类别属性之间的一种映射关系。分类决策树概念：是一种描述对实例进行分类的树形结构。...

基本概念元算法（meta-algorithm）,所谓“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，在做决策时，通常会听取多个专家而不只是一个人的意见。例如，医院在遇到罕见病例时会组织多个专家进行临床会诊，共同分析病例以给出手术方案。这就是元算法背后的思路，元算法也叫集成方法（ensemble method）。集成学习（Ensemble Learning）就是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则将各个学习...

决策树是如何工作的一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应一个属性测试；每个结点包含的样本结合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的每个叶结点的路径对应一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，也就是能够处理未见实例的决策树。ID3决策树信息熵是度量样本集合纯度最常用的...

python中的函数参数既支持按值调用，也支持按引用调用。python中的变量是对象引用：变量存储的值是内存地址。当函数被调用的时候，解释器会查看传入的变量（内存地址）指的那个值的类型，如果是一个可变类型的值，就按照引用传递变量；如果是一个不可变类型的值，就考虑按照值传递变量。可变类型：列表list， 字典dict，集合set 不可变类型：字符串string，整型int，浮点型float...

一.重要APIⅠ tf.python_io.TFRecordWriter类把记录写入到TFRecords文件的类.__init__(path,options=None)作用:创建一个TFRecordWriter对象,这个对象就负责写记录到指定的文件中去了. 参数: path: TFRecords 文件路径 options: (可选) TFRecordOptions对象...

1、说明tf.train.shuffle_batch()这个函数的功能是：Creates batches by randomly shuffling tensors.但需要注意的是它是一种图运算，要跑在sess.run()里This function adds the following to the current Graph:在运行这个函数时它会在当前图上创建如下的东西：...

原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/nicajonh/article/details/79657317Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (C...

keras加载模型出错 IOError: Unable to open file (File signature not found)又一次加载时报错了，IOError: Unable to open file (File signature not found)h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\aroot\w...

TypeError: while_loop() got an unexpected keyword argument 'maximum_iterations' 当使用Bilstm层的时候Use Keras 2.1.2 Tensorflow 1.4.1 更换版本即可。这是版本中的问题。 

一般百度，官网上显示：在window上用pip安装在ubuntu等linux上安装用apt安装但我都尝试了，都不能正确安装，报出错误，安装失败。显示类似如下错误：fatal error: portaudio.h: No such file or directory尝试很多，说用 sudo apt-get install python-pyaudio python3...

Python--re模块正则表达式正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序员们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。正则表达式是用来匹配处理字符串的 python 中使用正则表达式需要引入re模块如：import re #第一步，要引入re模块a = re....

问题：Ubuntu16.04自带的libre对于office的格式兼容性太差，只好安装了WPS。但是WPS文字、表格、演示均不能输入中文。 原因：环境变量未正确设置。 解决办法:WPS文字打开终端输入：sudo vim /usr/bin/wps1添加一下文字到打开的文本中（添加到“#!/bin/bash”下面）：export XMODIFIERS="@im=fcitx"expo...

（１）只有桌面上显示一些原有的文档或图片。但打开文档或者图片后也是没有窗口菜单栏，这样连关闭都没法点，快捷Ａlt+F4也没有反应。而且鼠标点击拖动不了。（２）终端不能用快捷键Ctrl+Alt+t 打开。但可以鼠标右键选择打开。另外可以Ctrl+Alt+F1进入纯字符界面。没见过这种情况，便查找一些解决办法。做了以下一些尝试：（１）这篇文章尝试以下方法，进入终端：sudo apt i...

题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数先循环每一维，然后在判断目标数据是否在这维中class Solution: # array 二维列表 def Find(self, target, array): ...

题目描述请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。直接利用字符串函数place()class Solution: # s 源字符串 def replaceSpace(self, s): # write code here ...

题目描述输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。# -*- coding:utf-8 -*-# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: # 返回从尾部到头部的列表值序...

测试集与验证集的存在主要是为了把调参与评估泛化能力分为两个相对独立的步骤，体现了正交化思想。 验证集一般用于进一步确定模型中的超参数（例如正则项系数、神经网络中隐层的节点个数，k值等），而测试集只是用于评估模型的精确度（即泛化能力）。 举个例子：假设建立一个BP神经网络，对于隐含层的节点数目我们并没有很好的方法取确定，此时一般将节点数设为某一具体的值，通过训练出...

1、tf.control_dependencies首先我们先介绍tf.control_dependencies，该函数保证其辖域中的操作必须要在该函数所传递的参数中的操作完成后再进行。请看下面一个例子。import tensorflow as tfa_1 = tf.Variable(1)b_1 = tf.Variable(2)update_op = tf.assign(a_1, 10...

tf.cast()函数的作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换，比如读入的图片如果是int8类型的，一般在要在训练前把图像的数据格式转换为float32。cast定义：cast(x, dtype, name=None)第一个参数 x:待转换的数据（张量）第二个参数 dtype： 目标数据类型第三个参数 name： 可选参数，定义操作的名称int32转换为flo...

首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”其分别对应“0-9”，如下：我从哪里来要到何处去012345678 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对...