博客园 - lijingpeng
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2016-11-21T02:52:24Z
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neural style论文解读 - lijingpeng
相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 概述 在艺术领域,艺术家可以通过风格和内容的相互交融来创作不同的画作,现阶段,在深度神经网络的帮助下,计算机可以轻易的识别画
2016-11-21T02:52:00Z
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【摘要】相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 概述 在艺术领域,艺术家可以通过风格和内容的相互交融来创作不同的画作,现阶段,在深度神经网络的帮助下,计算机可以轻易的识别画 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/6084666.html" target="_blank">阅读全文</a>
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在Docker中运行torch版的neural style - lijingpeng
相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style "TensorFlow neural style" , Tens
2016-11-04T12:44:00Z
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【摘要】相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style "TensorFlow neural style" , Tens <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/6031634.html" target="_blank">阅读全文</a>
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包含深度学习常用框架的Docker环境 - lijingpeng
相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你
2016-11-04T12:43:00Z
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【摘要】相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/6031631.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/6009476.html
Docker快速搭建neural style环境 - lijingpeng
概览 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/neural style 敬请多多关注哈~~~ Docker镜像构建 Dockerfile如下: 复制这段代码,创建名为Dockerfile的文件,然后执行: 注意: 1. 本镜像
2016-10-28T13:25:00Z
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【摘要】概览 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/neural style 敬请多多关注哈~~~ Docker镜像构建 Dockerfile如下: 复制这段代码,创建名为Dockerfile的文件,然后执行: 注意: 1. 本镜像 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/6009476.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5858012.html
kaggle之Grupo Bimbo Inventory Demand - lijingpeng
Grupo Bimbo Inventory Demand "kaggle比赛解决方案集合" "Grupo Bimbo Inventory Demand" 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量。数据包含墨西哥9周的销售数据。每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货
2016-09-09T12:55:00Z
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【摘要】Grupo Bimbo Inventory Demand "kaggle比赛解决方案集合" "Grupo Bimbo Inventory Demand" 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量。数据包含墨西哥9周的销售数据。每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5858012.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5815002.html
kaggle之人脸特征识别 - lijingpeng
"Facial_Keypoints_Detection github code" "facial keypoints detection" , 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛、鼻子、嘴的位置。训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96 96个像素值。测试集只包含图片
2016-08-28T06:49:00Z
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【摘要】"Facial_Keypoints_Detection github code" "facial keypoints detection" , 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛、鼻子、嘴的位置。训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96 96个像素值。测试集只包含图片 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5815002.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5793055.html
kaggle之识别谷歌街景图片中的字母 - lijingpeng
https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 "street view getting started with julia" 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这
2016-08-21T09:02:00Z
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【摘要】https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 "street view getting started with julia" 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5793055.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5789309.html
kaggle之数字序列预测 - lijingpeng
数字序列预测 "Github地址" "Kaggle地址" 提交Kaggle之后是0.05680
2016-08-19T14:47:00Z
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【摘要】数字序列预测 "Github地址" "Kaggle地址" 提交Kaggle之后是0.05680 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5789309.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787574.html
kaggle之泰坦尼克的沉没 - lijingpeng
Titanic 沉没 参见:https://github.com/lijingpeng/kaggle 这是一个分类任务,特征包含离散特征和连续特征,数据如下: "Kaggle地址" 。目标是根据数据特征预测一个人是否能在泰坦尼克的沉没事故中存活下来。接下来解释下数据的格式: 载入数据并分析 Pcla
2016-08-19T06:49:00Z
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【摘要】Titanic 沉没 参见:https://github.com/lijingpeng/kaggle 这是一个分类任务,特征包含离散特征和连续特征,数据如下: "Kaggle地址" 。目标是根据数据特征预测一个人是否能在泰坦尼克的沉没事故中存活下来。接下来解释下数据的格式: 载入数据并分析 Pcla <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787574.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787569.html
kaggle之手写体识别 - lijingpeng
"kaggle地址" 数据预览 首先载入数据集 label pixel0 pixel1 pixel2 pixel3 pixel4 pixel5 pixel6 pixel7 \ 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3
2016-08-19T06:46:00Z
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【摘要】"kaggle地址" 数据预览 首先载入数据集 label pixel0 pixel1 pixel2 pixel3 pixel4 pixel5 pixel6 pixel7 \ 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787569.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787560.html
kaggle之旧金山犯罪 - lijingpeng
"kaggle地址" "github地址" 特点: 1. 离散特征 2. 离散特征二值化处理 数据概览 预览训练集 Dates Category Descript \ 0 2015 05 13 23:53:00 WARRANTS WARRANT ARREST 1 2015 05 13 23:53:0
2016-08-19T06:45:00Z
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【摘要】"kaggle地址" "github地址" 特点: 1. 离散特征 2. 离散特征二值化处理 数据概览 预览训练集 Dates Category Descript \ 0 2015 05 13 23:53:00 WARRANTS WARRANT ARREST 1 2015 05 13 23:53:0 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787560.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787549.html
kaggle之电影评论文本情感分类 - lijingpeng
电影文本情感分类 "Github地址" "Kaggle地址" 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF IDF的向量化方法,然后尝
2016-08-19T06:44:00Z
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【摘要】电影文本情感分类 "Github地址" "Kaggle地址" 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF IDF的向量化方法,然后尝 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787549.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2013/02/27/2934581.html
Fedora 17 下安装fcitx 输入法 - lijingpeng
第一步:yuminstallfcitx 第二步:vim/etc/profile 加入以下:exportXMODIFIERS="@im=fcitx"exportQT_IM_MODULE=fcitxexportGTK_IM_MODULE=fcitx最后 在软件仓库里 输入 fcitx 并安装cloud-pinyin 和 pinyin补充:装了fcitx后卸载过一次 再装的时候出现错误:最后 yum remove fcitx* 再 yum install fcitx* 解决
2013-02-27T01:34:00Z
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【摘要】第一步:yuminstallfcitx 第二步:vim/etc/profile 加入以下:exportXMODIFIERS="@im=fcitx"exportQT_IM_MODULE=fcitxexportGTK_IM_MODULE=fcitx最后 在软件仓库里 输入 fcitx 并安装cloud-pinyin 和 pinyin补充:装了fcitx后卸载过一次 再装的时候出现错误:最后 yum remove fcitx* 再 yum install fcitx* 解决 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2013/02/27/2934581.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2013/02/26/2934200.html
Fedora 17安装QQ2012 - lijingpeng
Fedora 17 x86_64QQ2012,首先下载QQ2012,地址:http://115.com/file/dpaarnre#qq2012.tar.gz 下载保存到/opt/目录下,然后解压注意:一定要放在opt目录中,不然最后还是要解压到/opt/,所以不如直接就把文件放在/opt/目录中![root@honwayopt]#pwd/opt[root@honwayopt]#tarxfqq2012.tar.gz开始安装[root@honwayopt]#cdqq2012/wineapp/qq/[root@honwayqq]#./install.shcopyfiles...[root@honw
2013-02-26T12:28:00Z
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【摘要】Fedora 17 x86_64QQ2012,首先下载QQ2012,地址:http://115.com/file/dpaarnre#qq2012.tar.gz 下载保存到/opt/目录下,然后解压注意:一定要放在opt目录中,不然最后还是要解压到/opt/,所以不如直接就把文件放在/opt/目录中![root@honwayopt]#pwd/opt[root@honwayopt]#tarxfqq2012.tar.gz开始安装[root@honwayopt]#cdqq2012/wineapp/qq/[root@honwayqq]#./install.shcopyfiles...[root@honw <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2013/02/26/2934200.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/09/07/2675982.html
Linux常用文件和目录操作 - lijingpeng
cd:变换目录 pwd:显示弼前目录 mkdir:建立一个新目录 rmdir:删除一个空目录 cp:复制目录或者文件 mv:移动文件或者目录 rm:删除文件或者目录
2012-09-07T14:11:00Z
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【摘要】cd:变换目录 pwd:显示弼前目录 mkdir:建立一个新目录 rmdir:删除一个空目录 cp:复制目录或者文件 mv:移动文件或者目录 rm:删除文件或者目录 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/09/07/2675982.html" target="_blank">阅读全文</a>
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SQL 全文索引 - lijingpeng
在数据库中快速搜索数据,使用索引可以提高搜索速度,然而索引一般是建立在数字型或长度比较短的文本型字段上的,比如说编号、姓名等字段,如果建立在长度比较长的文本型字段上,更新索引将会花销很多的时间。如在文章内容字段里用lik e 语句搜索一个关键字,当数据表里的内容很多时,这个时间可能会让人难以忍受。在SQL Server 中提供了一种名为全文索引的技术,可以大大提高从长字符串里搜索的速度,在对大量的文本数据进行查询时,全文索引可以大大地提高查询的性能,如对于几百万条记录的文本数据进行lik e 查询可能要花几分钟才能返回结果,而使用全文索引则只要几秒钟甚至更少的时间就可以返回结果了。在本章里,将
2012-04-29T10:55:00Z
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【摘要】在数据库中快速搜索数据,使用索引可以提高搜索速度,然而索引一般是建立在数字型或长度比较短的文本型字段上的,比如说编号、姓名等字段,如果建立在长度比较长的文本型字段上,更新索引将会花销很多的时间。如在文章内容字段里用lik e 语句搜索一个关键字,当数据表里的内容很多时,这个时间可能会让人难以忍受。在SQL Server 中提供了一种名为全文索引的技术,可以大大提高从长字符串里搜索的速度,在对大量的文本数据进行查询时,全文索引可以大大地提高查询的性能,如对于几百万条记录的文本数据进行lik e 查询可能要花几分钟才能返回结果,而使用全文索引则只要几秒钟甚至更少的时间就可以返回结果了。在本章里,将 <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/29/2476310.html" target="_blank">阅读全文</a>
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Repeater控件绑定SqlDataReader数据源 - lijingpeng
C#源码string SqlConString = "Data Source=(local);Initial Catalog=FTPData;Integrated Security=True";SqlConnection con = new SqlConnection(SqlConString);con.Open();SqlCommand cmd = new SqlCommand(CreateSQLQueryString(), con);SqlDataReader dr = cmd.ExecuteReader();RepeaterResult.DataSource = dr
2012-04-29T10:31:00Z
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【摘要】C#源码string SqlConString = "Data Source=(local);Initial Catalog=FTPData;Integrated Security=True";SqlConnection con = new SqlConnection(SqlConString);con.Open();SqlCommand cmd = new SqlCommand(CreateSQLQueryString(), con);SqlDataReader dr = cmd.ExecuteReader();RepeaterResult.DataSource = dr <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/29/2476302.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/29/2476298.html
忽略大小写的字符串替换(Replace) - lijingpeng
str=Regex.Replace(str,LastResult[i],"<font color=Red>" + LastResult[i] + "</font>",RegexOptions.IgnoreCase);
2012-04-29T10:23:00Z
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【摘要】str=Regex.Replace(str,LastResult[i],"<font color=Red>" + LastResult[i] + "</font>",RegexOptions.IgnoreCase); <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/29/2476298.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/27/2473645.html
在ASP.NET网站运行开始时载入全局数据 - lijingpeng
在实现中文分词的过程中,利用ASP.NET网站展示的时候会涉及到一个问题就是: 做网页端的时候,需要将分词词典预先载入内存,然后对用户的每一次查询都先进行分词处理,然后再提交数据库查询,这样能搜到更多的数据。 向内存中载入词典大约需要2秒钟的时间,在服务器一直运行的时间只需载入一次,public void LoadWordandHash()函数负责载入,肯定不能是每次查询都得载入。另外基于ASP.NET的网站的web服务器是IIS7。解决方法:利用Global.asax文件void Application_Start(object sender, EventArgs e) { ...
2012-04-27T07:34:00Z
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【摘要】在实现中文分词的过程中,利用ASP.NET网站展示的时候会涉及到一个问题就是: 做网页端的时候,需要将分词词典预先载入内存,然后对用户的每一次查询都先进行分词处理,然后再提交数据库查询,这样能搜到更多的数据。 向内存中载入词典大约需要2秒钟的时间,在服务器一直运行的时间只需载入一次,public void LoadWordandHash()函数负责载入,肯定不能是每次查询都得载入。另外基于ASP.NET的网站的web服务器是IIS7。解决方法:利用Global.asax文件void Application_Start(object sender, EventArgs e) { ... <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/27/2473645.html" target="_blank">阅读全文</a>
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关于global.asax - lijingpeng
在global.asax文件中: void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //在应用程序启动时运行的代码 Application["StartTime"]=DateTime.Now; }在其他aspx文件中写入 protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { Response.Write("程序运行时间:" + Application["StartTime"]); Response.Wr...
2012-04-27T07:00:00Z
2012-04-27T07:00:00Z
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【摘要】在global.asax文件中: void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //在应用程序启动时运行的代码 Application["StartTime"]=DateTime.Now; }在其他aspx文件中写入 protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { Response.Write("程序运行时间:" + Application["StartTime"]); Response.Wr... <a href="https://www.cnblogs.com/lijingpeng/archive/2012/04/27/2473572.html" target="_blank">阅读全文</a>