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摘要: 以下是一段简单的闭包代码示例: 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 随笔-80 文章-0 评论-2 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 随笔-80 文章-0 评论-2 随笔-80 文章-0 评论-2 python中global 和 nonlocal 的作用域 python引用变量的顺序: 当 阅读全文
posted @ 2018-03-24 21:41 bonelee 阅读(740) 评论(0) 推荐(0)
摘要: RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimization algorithms, such as gradient descent, that a 阅读全文
posted @ 2018-03-23 18:50 bonelee 阅读(18841) 评论(1) 推荐(5)
摘要: python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: 其中, 1.13. Feature selection The classes in the sklearn.feature_selection module can be used for feature selecti 阅读全文
posted @ 2018-03-23 18:49 bonelee 阅读(11772) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关于不均衡数据的处理方法 (1)Class Imbalance Problem (2)不平衡数据下的机器学习方法简介 (3)8大策略让你对抗机器学习数据集里的不均衡数据 (4)Quora上面的解答:https://www.quora.com/In-classification-how-do-you- 阅读全文
posted @ 2018-03-23 15:49 bonelee 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于dns lib的,https://github.com/andreif/dnslib 有:https://www.cnblogs.com/anpengapple/p/5664500.html https://github.com/anpengapple/apple_dns https://git 阅读全文
posted @ 2018-03-23 11:43 bonelee 阅读(896) 评论(0) 推荐(0)
摘要: dns tunnel确认方法,查询子域名最终的解析地址: 使用方法:python dig_trace.py "<7cf1e56b 67fc90f8 caaae86e 0787e907>.nsconcreteblock.info" anySelected root name server: 192.2 阅读全文
posted @ 2018-03-22 18:04 bonelee 阅读(2002) 评论(1) 推荐(0)
摘要: install_dir=/usr/local/anaconda3 DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" # script dir bash $DIR/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh -b -p $install_dir $install_dir/bin/conda install -... 阅读全文
posted @ 2018-03-22 15:00 bonelee 阅读(942) 评论(0) 推荐(0)
摘要: localhost:~ # easy_install uncompyle6-3.0.1-py3.6.eggProcessing uncompyle6-3.0.1-py3.6.eggCopying uncompyle6-3.0.1-py3.6.egg to /root/anaconda3/lib/py 阅读全文
posted @ 2018-03-22 09:55 bonelee 阅读(492) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Python工程的编译、合并、打包、发布 from:https://my.oschina.net/bfbd/blog/864310 from:https://my.oschina.net/bfbd/blog/864310 from:https://my.oschina.net/bfbd/blog/8 阅读全文
posted @ 2018-03-21 20:25 bonelee 阅读(12122) 评论(2) 推荐(2)
摘要: 代码如下: 结果: ('Terminating training at the end of epoch', 175)Training Step: 309936 | total loss: 0.00695 | time: 4.371s| Adam | epoch: 176 | loss: 0.006 阅读全文
posted @ 2018-03-21 16:14 bonelee 阅读(1229) 评论(0) 推荐(0)
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