yuexiaomao的博客

matplotlib报错

经常安装python包报一些奇怪的错误，不能编译啥的，比如：gcc: error: unrecognized command line option ‘-std=c++14’一般升级到高版本的gcc就好，升级方法网上很多，还有下载源码自己编译的，编译一次大半天，发现个个好用的方法，记录一下抄的：https://stackoverflow.com/questions/36327805/how-to-install-gcc-5-3-with-yum-on-centos-7-2sudo yum.

pip安装报错，加个环境变量即可，$HOME/tmp改为空间较大的目录export TMPDIR=$HOME/tmp

class A(): def __init__(self,c): print("给类变量__pool赋值") self.__pool = "POOL {}".format(c) self.__f() def __f(self): print("f",self.__pool,self.__pool.endswith("3"))正常情况双下划线表示私有标量，用起来没有啥问题。但是：一旦类私有变量和实例私..

原文：https://towardsdatascience.com/softmax-activation-function-how-it-actually-works-d292d335bd78softmax经常用，但是具体性质这些也没有了解过，正好看了个博客，记录一下：定义：Softmax是一个激活函数，它将numbers/logits扩展为概率。Softmax的输出是一个向量（比如v），带有每个类别概率。对于所有可能的结果或类别，向量v中的概率总和为1。 ...

多伦多大学计算机科学系12年的一篇文章，大量实验讨论了dropout的效果和直观解释了为什么dropout这么强大。为什么强大？主要是参数独立训练，大量网络共享参数但是相当于独立训练出来的，参数之间只是部分协同工作而不是整个网络的参数协同，特征计算时不会因为输入有微小变化出现整体性能变特别差，因此泛化性会比全部协同工作的网络强。另外dropout也相当于bagging、贝叶斯平均方法，当然效果好了。当一个大的前向神经网络在一个小的训练集上训练时，它通常在测试数据上表现不佳。通过在每个训练..

先更新一下brew（可以试试不更新，不行再更新一下）：brew update安装 java11：其他版本应该换后面的11就好了brew tap AdoptOpenJDK/openjdkbrew cask install adoptopenjdk11修改 ~/.bash_profile文件：export JAVA_8_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v1.8)export JAVA_11_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v11

pip install grpcio报不能打包成wheel，从setpu.py安装，然后一直会卡住，遇到过几次了，受不了啦！！！后来找了好久，找到了解决方法：https://stackoverflow.com/questions/56357794/unable-to-install-grpcio-using-pip-install-grpciopip3 install --upgrade pippython3 -m pip install --upgrade setuptoolspi.

抄自https://www.cnblogs.com/pyramid1001/p/6638654.htmlcProfile模块如果想知道每个函数消耗的多少时间，以及每个函数执行了多少次，可以用CProfile模块。 1 python3 -m cProfile -s cumulative multiTree.py　 ...

都是抄的api：https://sanic.readthedocs.io/en/latest/index.html安装：pip3 install sanic conda config --add channels conda-forge conda install sanic如果不想安装uvloop或者ujson，可以：SANIC_NO_UVLOOP=true SANIC_NO_UJSON=true pip3 install --no-binary :all: sanic...

帮同事安装ahocorasick，他的是win10，编译不来这个玩意，以往这种情况我都直接去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml找一找，可惜这个包它没有????。解决方法：1、安装 Visual C++ 14.02、conda config --add channels conda-forgeconda install pyahocorasick 这个答案是从https://stackoverflow.com/q...

最近学习一些模型，搜到了medium，但是看了三篇高级文章之后需要每个月交5$，可我很穷，后来发现可以将要阅读的链接贴到其他博客里面，然后用没有medium cookie登录的浏览器点击链接，重定向一次看就可以，这篇文章就留着这么用吧。1、openai GPT2介绍https://towardsdatascience.com/openai-gpt-language-modeling-on-...

docker 版本：19.03.13方法列在：https://github.com/IronicBadger/til/blob/master/docker/change-docker-root.md此处介绍一个最简单的方法：vim /etc/docker/daemon.json 添加 :(如果已有json，则将下面key-value加入，/new/docker/root 是新的目录，之前的数据可以使用cp /var/docker/lib过来) { “data-root”：“ /n

加上--host就可以了 tensorboard --logdir=./--host=0.0.0.0我X，我以为防火墙挡住了，fire wall、iptables都卸载了，然后引发了一系列事故，docker重装了，NVIDIA driver重装了，mode重新run了，然后发现命令不对。。。...

TFX是一个基于TensorFlow的google生产规模的机器学习工具包。它提供了一个配置框架和共享库，以集成定义、启动和监视机器学习系统所需的通用组件。TFX is a platform for building and managing ML workflows in a production environment. TFX provides the following:A toolkit for building ML pipelines. TFX pipelines let you or

公司领导写java写多了，review python代码的时候发现：“为啥你的json格式（dict）咋全部用键名来索引，这个要按照java的写法，用点来取值，这样用户使用的时候直接点点点就行，不需要自己还要去查有哪些键，你改下代码，用点来取值，兼容一下现在的格式，以后discard调python的索引方式......” 既然是领导的要求，小的莫敢不从。于是就有了题名的需求。 搜了下，python是动态语言，可以动态设置成员变量，但是只给个类，然后用的时候加进去，太丑...

根据代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3画了个数据流动图：记录一下，主要就是一直卷积、残差链接。loss计算用空再记录一下

发现一个不错的综述，后面可针对性的学习。Image Classification[LeNet] [AlexNet] [ZFNet] [VGGNet] [SPPNet] [PReLU-Net] [DeepImage] [GoogLeNet / Inception-v1] [BN-Inception / Inception-v2] [Inception-v3] [Inception-v4] [X...

1、示例见：https://engineering.matterport.com/splash-of-color-instance-segmentation-with-mask-r-cnn-and-tensorflow-7c761e238b462、code见：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/master/samples/balloon...

学校组织数学建模比赛，两次模拟练习都需要用到图这个工具，但是自己还没到能随便码出求最短路径的函数，一直都用matlab里面的graphshortestpath函数来求。当遇到要求处理300多对结点的最短路径问题，用matlab可以实现，不过我对matlab半路出家，只是在会调用函数而已，处理字符串、写函数对于我来说好难好难啊！于是网上各种搜，最终找到Python有自己的网络学习的包-Network

#NetworkX提供了基本的绘图功能，但是更强调的是对图的分析，而不是图的可视化。在以后的功能中，#图的可视化可能被移除，或只提供一个附加的包#著名的绘图工具是：Cytoscape, Gephi, Graphviz and, for LaTeXtypesetting, PGF/TikZ.#使用这些工具，需要将Networx的图转换成这些工具能够读的格式，列如：#Cytoscape

求最短路径难道很多人没有发现网上很多人给出的函数是对无权图求的么？默认边的权值都为1，其实可以按照给定的权重求，文章后面有介绍Algorithmshttps://networkx.readthedocs.io/en/stable/reference/algorithms.html大概介绍下，选择比较有用的介绍下In [98]:fromnetworkx.algorithms

发现map最快，map返回的是迭代器，如果变成list则花的时间与循环差不多，其次是列表推导，最后是循环来写。

这里提供一个思路，是将小数乘以一个特别大的数 得到up作为分子，其中特别大的数我用的是down = pow(10,8) 再用up与down除以他们的最大公约数得到各自的分子形式def float2Fraction(f):    down = pow(10,8)    #特别大的数，作为分母    up = f * down            #分子    gcd_

最近要面试，博主一封面试通知没收到，才知道水深啊！！！顺便复习了下神经网络的权重推导，主要过程就是找出那个递推公式。资料来自中文维基百科：反向传播算法。这里对其进行了图解。发现还是维基比较好，原来一开始看英文版的反向传播算法，最后公式纠结了老半天，估计是错的吧，但是中文版的公式却很好理解，奇怪为啥会不一样。。。。。。上图吧，有理解错误希望大家帮我指出先看右上角绿色的框框！然

阿里的pai平台是 python2.x，在python3下的代码经常会有问题。比如python3的str可以用来编码，python的str只是转为字符串，需要用str(1).encode('utf-8').decode('utf-8')这样。在python3中序列化Python2不能识别，这时只要这样序列化：python3：with open(pwd,'wb') as f:pi

本文是对《MATLAB智能算法30个案例分析》的第一章第一个实验的笔记