<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[zbrwhut的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zbrwhut]]></copyright><item><title><![CDATA[sklearn中XGBClassifier函数包含的参数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/112272794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/112272794</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Wed, 06 Jan 2021 15:09:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[# 常规参数

booster

	gbtree 树模型做为基分类器（默认）
		gbliner 线性模型做为基分类器
	
	silent
	silent=0时，不输出中间过程（默认）
		silent=1时，输出中间过程
	
	nthread
	nthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）
		nthread=1时，使用1个CPU进行运算。
	
	scale_pos_weight
	正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本的权重，模型效果更好。例如，当正负样本比例为1:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据处理——如何将xlsx、xls文件转换为tsv文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/108276152</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/108276152</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Fri, 28 Aug 2020 11:22:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[在网上搜集了大量资料，没有看到很有价值的资料，所以试想另外不用代码进行转换的方法。

首先进入xlsx文件中，将文件另存为txt文档，用记事本打开txt文档，另存为tsv格式的文件，在另存为的时候要注意将文件编码改为utf-8，否则在后续数据处理的过程中会出现编码错误的问题。如下图所示，完美解决，不需要代码去转换格式。


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ML-AgentsV0.7训练出现通信不正常的错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/103207459</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/103207459</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Fri, 22 Nov 2019 21:20:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[前提是保证环境准确，我之前按照官网做的demo是可以进行正常训练的。所以一直在找问题所在，我查看了官方文档问题解答，很全面，很有参考价值。



unity出现这个问题如下：


UnityAgentsException: The Communicator was unable to connect. Please make sure the External process is ready t...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89312166</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89312166</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2019 15:01:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互，比如说，多个机器人的控制，语言的交流，多玩家的游戏等等。本文，就带你简单了解一下Open-AI的MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Poli...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pip和conda的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89180210</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89180210</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Wed, 10 Apr 2019 13:00:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[在安装一些python的安装包时，我们会使用conda install ~或者pip install ~网上说conda是安装到云端，而pip是安装到本地，那二者究竟有什么区别，可以参考下这个点击打开链接个人理解：如果我们专注于只是安装Python包，conda和pip服务不同的受众和不同的目的。 如果你想在现有的系统Python安装中管理Python包，cond...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转载】探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89062091</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/89062091</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Sat, 06 Apr 2019 23:35:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;
&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&n...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu 14.04 安装matlab2017b]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/86546248</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/86546248</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Fri, 18 Jan 2019 20:47:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.youkuaiyun.com/qq_43153291/article/details/83377404

亲测有效，安装过程简单易懂，给博主赞一个，收藏以后备用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sublime安装过程和常见安装错误分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/86532945</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/86532945</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Fri, 18 Jan 2019 11:56:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[此篇博客是本人原创，分析不到位的地方欢迎在评论区讨论。

首先来讲一下sublime的安装过程。下载：打开官网下载链接http://www.sublimetext.com/3，下载Sublime Text 3 。之后直接点开安装程序进行安装，一路next，除非你修改安装位置到其他盘，不过这个也不大，总共也就几十M。安装好之后，首先应该是要破解Sublime。我的破解方法是选择help--&amp;gt;e...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于做 Kaggle 比赛的一些帖子]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/83824727</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/83824727</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Wed, 07 Nov 2018 15:21:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://cloud.tencent.com/developer/article/1045261

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在DQN代码中关于tf.stop_gradient的认识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/83341869</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/83341869</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Wed, 24 Oct 2018 15:28:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[记录一下今天遇到的这个问题，方便以后反过头来继续查阅。

在学习莫烦python强化学习中DQN这一节时，莫烦大佬给出了两种DQN代码，大致框架都是一致的，但是仔细一读就会发现在DQN_modified.py文件中对于target_net训练出的结果直接加入到loss值的计算，而RL_brain.py中单独添加了placeholder，将target_net的结果通过placeholder传入ev...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LeetCode-python-自己and大神的解题思路（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80846215</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80846215</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Thu, 28 Jun 2018 17:27:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[9. 回文数解题思路：这道题有两种解法。1、常规的解法就是将输入的整形数转换为字符串，再将字符串进行反转，之后与原数进行判断。2、第二种方法是采用数学的方法。方法为逐次整除，将余数提取出来带入,重新组建数字，不断乘以10去加上新算出的余数，如果是回文数字，那么新组建的数字就和输入的一样。方法一代码如下class Solution:
    def isPalindrome(self, x):
  ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在Ubuntu系统下查看CUDA和Cudnn的版本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80807255</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80807255</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Mon, 25 Jun 2018 20:47:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txtcudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LeetCode-python-自己and大神的解题思路（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80806026</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80806026</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Mon, 25 Jun 2018 20:04:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于刚开始练习，所以比较菜。python学了感觉跟没学一样，所以想找些题来练习练习。日后将会不断的更新，如果哪位大神有更好的思路可以在评论区留言。

 

1. 两数之和

 

解题思路：由于刚开始，算法知道的比较少，所以就想来分享一下大神们的思路，20个案例用时40ms。他的思路是这样的：建立一个用来存放检查的字典，用target去逐个减去nums列表里的值，将这些差值存入字典，然后遍历列表n...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[docker入门（一）----权限问题，错误关键词：Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80795073</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80795073</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Sun, 24 Jun 2018 22:05:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[我的系统是Ubuntu14.04，今天刚安装的docker，对于深度学习开发者来说，最麻烦的就是在不同的机器上配环境，有时候快一些是几天，有时候慢一些一个月。而且每次遇到的错误都不一样，所以萌生了要学习docker的想法。初次安装docker，试了好多种方法，有一种方法安装成功了。# uname -r  （内核必须比3.10高）
# sudo apt-get update # 更新系统资源列表
#...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[新电脑安装Ubuntu：UEFI模式下在同一块固态硬盘上安装win10和Ubuntu14.04双系统（16.04同理）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80061640</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80061640</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Tue, 24 Apr 2018 11:34:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于笔者也是装机小白，所以有什么问题欢迎大家提出指正。受人所托为别人新买的Dell xps 13电脑装双系统。本机自身预装win10系统，是uefi模式下安装的。接下来进入正题，如何在原来系统上安装ubuntu呐？1、在win10的磁盘管理下把固态硬盘分出来一部分空区，并设置为未分配。2、制作U盘启动盘，有些使用老毛桃、大白菜等软件烧录，网上还有一种说法是直接将镜像进行解压，我采用后者的方法。3、...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[QT中将QString转化为int型进行switch选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79586249</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79586249</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Fri, 16 Mar 2018 20:10:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[方法见这篇博客中的blog.youkuaiyun.com/xuhui_liu/article/details/72833102的方法。字符串转换为数字使用的是toInt(), toLongLong(), toDouble()…等等。 例如：QString str = &quot;12&quot;;int i = str.toInt()；switch(i){    case 2: ui-&amp;gt;ye3-&amp;gt;setVisible...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu开机后没有显示无限网络,如何设置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79190483</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79190483</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Sun, 28 Jan 2018 22:54:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[试遍了网上的杂七杂八的方法，只有这种蛮有效的！亲测有效！

https://jingyan.baidu.com/article/7f766daf42b7984101e1d0be.html]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Keil_5：No Algorithm found for: 08000000H - 08001AF7H]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79189176</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79189176</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Sun, 28 Jan 2018 20:28:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Keil 5 for ARM, ST-Link v2, STM32F091RC 下载软件时出错：

No Algorithm found for: 08000000H - 08001AF7H
Erase skipped!
Error: Flash Download failed  -  "Cortex-M0"





解决方法:

Option for target 'P]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NUCLEO板上手心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79132665</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79132665</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Mon, 22 Jan 2018 19:40:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于项目需要，所以稀里糊涂的买了STM nucleo F091RC板，刚开始拿到这个板子，高颜值确实惊艳到了我。不再像以前的那种绿油板， 这种板上的白色的油，确实很漂亮。
回到正题，板子的样子如这个pdf中的样子。

http://www.st.com/content/ccc/resource/technical/document/data_brief/c8/3c/30/f7/d6/08/4]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python扩展库scipy.misc中图像转换成pillow图像]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79114538</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/79114538</guid><author>zbrwhut</author><pubDate>Sat, 20 Jan 2018 15:39:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[非原创，只是python初学者，留作以后查阅资料使用。

众所周知，在数字图像处理领域中有很多基准测试图像，这些图像用来作为科研人员PK自己的算法时的参考，给大家提供一个公平的样本，针对同一个问题进行处理时，可以用这些基准图像做实验，比较常见的应该就是lena图像了，公众号中有不少文章也是使用lena图像进行演示的，例如使用Python对图像进行中值滤波，Python使用numpy滤除图像中的]]></description><category></category></item></channel></rss>