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别再闹了
某C9高校计算机在读研究生,现在主要研究计算机视觉,之前研究过Java
background:《June Sunshine》,Alfred Sisley
写博客是为了构建知识系统,有原创也有转载
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2019年10月6日
[转载]Ubuntu下apache的安装与配置
摘要: 原文地址:https://blog.csdn.net/gatieme/article/details/53025505 1 安装apache 在 Ubuntu 上安装 Apache,有两种方式 使用源中的软件包安装, 例如使用apt get命令 从源码构建Apache 我们直接使用源中的软件包进行安
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posted @ 2019-10-06 17:12 别再闹了
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2019年10月5日
[转载]Linux内核编译
摘要: 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_34247099/article/details/50949720 写在前面的话: 本人大二,东南大学一个软工狗,正在修一门名为《操作系统原理》的坑爹课!前几天做一个实验:编译Linux内核并向其增加一个系统调用。这个实验实在是太让人无语了
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posted @ 2019-10-05 16:07 别再闹了
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[转载]Linux查看文件编码格式及文件编码转换
摘要: 原文地址:https://blog.csdn.net/gatieme/article/details/55045883 3 linux下查看编码的方法 方法一:file filename file cp936.c 1 方法二:在Vim中可以直接查看文件编码 :set fileencoding 1 即
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posted @ 2019-10-05 14:57 别再闹了
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机器学习—朴素贝叶斯及其优化
摘要: 机器学习—朴素贝叶斯 本文代码均来自《机器学习实战》 朴素贝叶斯的两个基本假设: 1. 独立:一个特征出现的可能性和与它和其他特征相邻没有关系 2. 每个特征同等重要 这段代码是以文本分类为例介绍朴素贝叶斯算法的 要从文本中获取特征,需要先拆分文本。这里的特征是来自文本的词条(token),一个词条
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posted @ 2019-10-05 12:30 别再闹了
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机器学习-输出一颗树
摘要: ``` Python ''' Created on Oct 14, 2010 @author: Peter Harrington ''' import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8") leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8") a...
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posted @ 2019-10-05 10:35 别再闹了
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机器学习-决策树
摘要: 本文代码均来自《机器学习实战》
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posted @ 2019-10-05 10:34 别再闹了
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2019年10月4日
KNN-综合应用
摘要: 本文代码均来自《机器学习实战》 这里讲了两个例子,datingclass 和 figureclass,用到的都是KNN,要调用这两个例子的话就在代码末尾加 和`handwritingClassTest()` 至于第二个例子中用到的图片,是指那种字符点阵的图片,但是对于同样的原理,灰度图片应该也是可以
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posted @ 2019-10-04 13:55 别再闹了
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KNN-机器学习算法
摘要: ``` Python ''' Created on Sep 16, 2010 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing dataset (1xN) dataSet: size m data set of known vectors (NxM) labels: data set labels (1xM vec
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posted @ 2019-10-04 13:34 别再闹了
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[转载]Jupyter notebook调试
摘要: 原文来自:https://blog.csdn.net/dlhlsc/article/details/84309410 jupyter的调试是通过python自带的pdb库来实现的。 下面讲一下在notebook中如何进行调试 1.首先需要import pdb 2.然后在import后写入语句: pd
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posted @ 2019-10-04 13:11 别再闹了
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机器学习-归一化
摘要: ``` Python def autoNorm(dataSet):#归一化,使用公式为 newValue=(oldValue-min)/(max-min) minVals = dataSet.min(0) maxVals = dataSet.max(0) ranges = maxVals - minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataS
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posted @ 2019-10-04 12:45 别再闹了
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