02 2021 档案

深度学习进度07（卷积神经网络）
摘要：对比： 历史： 比赛错误率： 结构： 卷积神经网络三个结构： 卷积层： 卷积核的四大要素： 卷积如何计算大小： 输出大小计算公式： 卷积层api 小结： 激活函数： 为神魔采用新的激活函数： 激活函数api： 池化层： 利用图像上像素点之间的联系 池化层的API： 计算例子： 阅读全文
posted @ 2021-02-28 13:21 喜欢爬的孩子 阅读(66) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow问题汇总
摘要： 阅读全文
posted @ 2021-02-27 13:38 喜欢爬的孩子 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
深度学习进度06（Mnist手写数字识别）
摘要：特征值： 目标值： Mnist获取数据API： 如何计算准确率： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def full_connection(): tf.compat.v 阅读全文
posted @ 2021-02-27 10:47 喜欢爬的孩子 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)
深度学习进度05（TFRecords存储和读取、神经网络）
摘要：TFRecords存储和读取： 什么是TFRecords： Example结构解析： 写： def write_to_tfrecords(self, image_batch, label_batch): """ 将样本的特征值和目标值一起写入tfrecords文件 :param image: :pa 阅读全文
posted @ 2021-02-26 10:40 喜欢爬的孩子 阅读(162) 评论(0) 推荐(0)
软件需求最佳实践-阅读笔记05
摘要：需求捕获最佳实践： 需求捕获的策略： 需求捕获应该是主动地： 需求捕获，他是一个主动动词，强调了需求分析人员在整个过程中应该充分发挥主动性。 需求捕获应该是聚焦的： 提不出需求和提出的需求太多。往往主要是在这两方面。 破解需求的冰山模型： 用户的需求是一组冰山，有很大一部分信息是埋藏在海平面之下的， 阅读全文
posted @ 2021-02-25 13:16 喜欢爬的孩子 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)
深度学习进度04（文件读取、图片数据、二进制文件）
摘要：文件读取： 图片数据： 图片三要素： 张量形状： 图片特征值处理： 案例：狗图片读取： 在图像数字化表示当中，分为黑白和彩色两种。在数字化表示图片的时候，有三个因素。分别是图片的长、图片的宽、图片的颜色通道数。那么黑白图片的颜色通道数为1，它只需要一个数字就可以表示一个像素位；而彩色照片就不一样了， 阅读全文
posted @ 2021-02-24 21:02 喜欢爬的孩子 阅读(458) 评论(0) 推荐(0)
深度学习进度03（变量、api、案例：实现线性回归）
摘要：变量OP： 变量的特点： 创建变量： 修改变量的命名空间： API： 高级： 实现线性回归： 案例： 案例代码： def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ with tf.compat.v1.variable_scope("prepare 阅读全文
posted @ 2021-02-24 12:25 喜欢爬的孩子 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
软件需求最佳实践-阅读笔记04
摘要：需求定义最佳实践; 需求定义任务概述： 需求定义的时机： 就是定义项目的业务需求，也就是明确项的目的和范围。但是在许多的项目中，通常不愿意在这方面下功夫，因为时间比较宝贵，而且这件事看起来是多么的多此一举的事情。但是这样的做法最终的结果是欲速则不达，反而浪费更多的时间。 需求定义的理念与策略: 破解 阅读全文
posted @ 2021-02-23 12:41 喜欢爬的孩子 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)
xmselect动态渲染（单选和多选）
摘要：首先需要下载xm-select.js下面是参考链接，可下载。 https://gitee.com/maplemei/xm-select 之后可以直接运行样例： 样例一： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>layui下拉框多选</title> <meta nam 阅读全文
posted @ 2021-02-21 16:58 喜欢爬的孩子 阅读(8836) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度11（pandas高级处理）
摘要：缺失值处理： 缺失值不是默认的nan而是特殊标记的： 数据离散化： 什么是： 为什么： 如何实现： 合并： 交叉表和透视表：（探索两个变量之间的关系） 分组和聚合： 综合案例： 阅读全文
posted @ 2021-02-16 12:08 喜欢爬的孩子 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
软件需求最佳实践-阅读笔记03
摘要：软件需求和软件工程： 什么是软件需求： 需求的是三个层次： 业务需求： 业务需求是反应企业组织对软件系统的高层次目标要求，换句话说就是软件系统的建设目标，常常体现在如下两个方面： 问题和机会： 问题：解决企业运作的过程中遇到的问题， 机会：抓住外部环境变化所带来的机会，以便为企业带来新的发展， 要记 阅读全文
posted @ 2021-02-14 19:43 喜欢爬的孩子 阅读(107) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度10（文件读取和存储）
摘要：文件读取和存储： csv 读取： 写入; HDF5: json 阅读全文
posted @ 2021-02-10 10:42 喜欢爬的孩子 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度09（dataframe运算、pandas画图）
摘要：dataframe运算 算术运算; 逻辑运算： 逻辑运算函数： 统计运算： 统计函数： 累计统计： 自定义运算： pandas画图 阅读全文
posted @ 2021-02-09 01:10 喜欢爬的孩子 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度08（pandas学习）
摘要：dataframe: multindex和panel 和series 索引操作： 赋值操作： 排序： 阅读全文
posted @ 2021-02-08 17:14 喜欢爬的孩子 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度07（合并分割、io操作）
摘要：合并： 水平拼接： 竖直拼接： 设置轴来设置是水平还是竖直拼接： 分割： io操作： numpy读取： 处理缺失值; 阅读全文
posted @ 2021-02-07 15:55 喜欢爬的孩子 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第十讲
摘要：机器学习的方法： 强化学习: 强化学习的方法： Qlearning： 学习建议： 阅读全文
posted @ 2021-02-06 22:26 喜欢爬的孩子 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第九讲
摘要：应用领域： 神经元和感知机： 梯度计算： 机器学习和深度学习 卷积神经网络： 阅读全文
posted @ 2021-02-06 12:29 喜欢爬的孩子 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第八讲
摘要：维度： 欧式距离： 稀疏度： 决策树： 朴素贝叶斯： 特征选择和降维： 阅读全文
posted @ 2021-02-05 18:38 喜欢爬的孩子 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第七讲
摘要：batch： 局部最小和全局最小： 动量法： 二阶优化： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-05 17:02 喜欢爬的孩子 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第六讲
摘要：特征值分解： 降维： 主成分分析： 模型求解： 自编码器： deep patient： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-04 19:37 喜欢爬的孩子 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第五讲
摘要：凸函数和jensen不式： 聚类： kmeans模型 高斯混合模型： 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:50 喜欢爬的孩子 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
Python数据挖掘学习进度06（numpy基本操作2、数组间运算）
摘要：类型修改： 数组去重： ndarray运算： 逻辑运算： 统计运算： 数组间运算： 数组与数的运算： 数组与数组的运算： 广播机制： 矩阵运算; 阅读全文
posted @ 2021-02-03 10:49 喜欢爬的孩子 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
深度学习进度02（图和tensorboard、op、会话、张量）
摘要：图和tensorboard 什么是图结构： 图的相关操作 默认图： def graph_demo(): tf.compat.v1.disable_eager_execution() """ 图的演示 :return: """ # TensorFlow实现加法运算 a_t = tf.constant( 阅读全文
posted @ 2021-02-02 22:39 喜欢爬的孩子 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第四讲
摘要：误差来源： 非线性模型： 决策树： 节点特征和分割点选择; Gini指数： 随机森林： 案例： 阅读全文
posted @ 2021-02-02 12:34 喜欢爬的孩子 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第三讲
摘要：梯度下降法： 最大似然估计： 神魔是分类： 感知机： 损失函数： 案例： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-01 21:00 喜欢爬的孩子 阅读(94) 评论(1) 推荐(0)
机器学习十讲----第二讲
摘要：numpy矩阵求逆函数： 回归： 岭回归： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-01 15:35 喜欢爬的孩子 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)