机器学习的小学生

Python 库下载：非官方的Window二进制文件 For Python Extension Packageshttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/PyPI-the Python Package Index https://pypi.python.org/pypi

例子1：### 列表推导式#coding=gbkimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.io as sio # loadmatmysolver = list()mysolver0 = list()niter = 10solver = [('pretrained',mysolver),('scratch',m

读图片from scipy.misc.pilutil import * # read imageimg = imread('lena.jpg')其是通过PIL的Image类实现的读图片功能，因此安装scipy库的同时也要安装PIL库.dlib for python2.7例如利用dlib库中的人脸检测算法。conda install -c menpo dlib=18.18

因为caffe底层是用c++编写的，所以我们有的时候想要添加某一个最新文献出来的新算法，正常的方法是直接编写c++网络层，然而这个有个前提条件是必须对caffe的底层非常熟悉，c++的编写达到一定的境界，才可灵活应用caffe，搞深度学习，走这条路对于菜鸟来说无疑很有难度。好在caffe为我们提供了一个可以用python编写新的网络层的方法，直接用python语言编写新的网络层，然后在caffe的网

训练自己的神经网络中，参数W和b的初始化：W = 0.01 * np.random.randn(D,K) # D是维数，K是类别数b = np.zeros((1,K))参考文献 13 CS231 Training a Simple Neural Network

When you do this:a = np.array([[np.array([[2, 2]]), np.array([[3, 3]])]])the final call to np.array actually concatenates the inner two, so you get one array at the end:>>> aarray([[[[2, 2]], [

#coding=gbkimport numpy as npimport scipy.io as sio # mat# 对两种save 方法进行比较# 比较结果，同样的数据，通过.mat 存储后在导入变成了二维的，因为matlab对[4,]和[1,4]没有区别，但python有区别。# 结论，所以使用的时候要注意些。arr1 = np.array([1,2,3,4])arr2 = np.a

#coding=gbkimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path='model.ckpt-5000'#your ckpt pathreader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(ch

python 中[…]# coding=gbk'''Created on 2017年5月9日'''from scipy.misc.pilutil import * # read image ，read 会提示错误，但是不影响使用import matplotlib.pyplot as plt # show image import numpy as np # 两个方法都用...

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(frameon=False)fig.set_size_inches(w,h)ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])ax.set_axis_off()fig.add_axes(ax)ax.imshow(your_image, aspect='normal')...

#coding=UTF-8import numpy as np# int arrayarray1 = np.array([1,0,1,0])# convert int array to bool listlist1 = [True if array1[i]==0 else False for i in range(len(array1))]# convert bool list t...

转载自： https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79546962python程序中使用 import XXX 时，python解析器会在当前目录、已安装和第三方模块中搜索 xxx，如果都搜索不到就会报错。 使用sys.path.append()方法可以临时添加搜索路径，方便更简洁的import其他包和模块。这种方法导入的路径会在python程...

Python:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.ion() ## Note this correctionfig=plt.figure()#plt.axis([0,1000,0,1])i=0x=list()y=list()while i <1000: temp_y=np.random.random();

转载自： http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

转自： http://blog.youkuaiyun.com/bluebelfast/article/details/17612537      现在学术界越来越多人使用Python 语言取代Matlab 作为研究的主要程序编写工具。python语言看似有点类似matlab语言，对于习惯Matlab 的使用者来说，转换到Python语言应该并不困难，但是有些关键要注意的地方，也就是这两种语言的差别。掌握了两种

转自： http://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。一、matplotlib1. 显示图片import matplotlib.pyplot as plt # plt

Python: arr = np.load('ilsvrc_2012_mean.npy')print arr.shape # (3,256,256) channel * height * width########## 数据的转置 ###############arr = np.transpose(arr,[1,2,0]) # height * width *　channelprint arr.sh

均值文件的读取： ilsvrc_2012_mean.npyarr = np.load('ilsvrc_2012_mean.npy')print arr.shape # (3,256,256) channel * height * width########## 数据的转置 ###############arr = np.transpose(arr,(1,2,0)) # height * width

转自：http://blog.youkuaiyun.com/linda1000/article/details/8152714Python中括号的使用学习了那么久，最近终于开始使用python进行系统编程，发现学习跟实际操作还是有很大区别的，尤其用到元组，列表等数据的时候，具体改用中括号，圆括号，还是大括号，都混乱了，上网查了下，根据实际应用，稍微做下分析总结：1. 列表list是用[ ]包住的以逗号分

http://stackoverflow.com/questions/1535596/what-is-the-reason-for-having-in-python

测试np中数组的转置操作:# coding=gbk'''Created on 2017年5月9日'''from scipy.misc.pilutil import * # read image import matplotlib.pyplot as plt # show image import numpy as np # 两个方法都用from numpy import *######

Matlab:“`matlab% hdf5_file_2 clearvars;load train_data_2.mat;load mean_file.mat ; % load mean_filetrain_feat = [train_data{1};train_data{2};train_data{3};train_data{4}];test_feat = train_data{5} ;%%%%%

详细参考：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html(1) mat4py库：功能： 将Matlab 数据导入为基本的Python数据类型。矩阵是以行为组的存储方式(使用列表的列表)。 Matlab结构体Struct和元胞Cell 使用Python的词典表示。Load data from MAT-file:函...

Python Matlab 功能 str.replace(old,new[,count]) dstStr= strrep(origStr,oldSubstr,newSubStr) filepath = 'E:/data/1.jpg'; filepath2 = strrep(filepath,'data','lfw/data');disp(filepath2); 替

os与sys模块的官方解释如下：os: This module provides a portable way of using operating system dependent functionality.这个模块提供了一种方便的使用操作系统函数的方法。sys: This module provides access to some variables used or maintained b

#coding=gbkimport sysimport train_task1sys.modules['train_task1'].__dict__.clear()import train_task2sys.modules['train_task2'].__dict__.clear()import train_task3sys.modules['train_task3']...