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原文链接 https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/80269313 在Ubuntu中，升级了pip,再次使用pip 安装相关的python包的时候就出现以下错误 ImportError: cannot import name ma
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posted @ 2019-01-02 17:52
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原文 https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/73628152 在用自己的数据训练基于caffe的SSD模型的时候，我们需要将图片数据转换成lmdb格式，用到的脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh（具体位置在$CAFF
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posted @ 2019-01-02 17:18
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Error描述： 解决方案1： 解决方案2： I realized that there was an error with my CUDA installation, specifically with the cuBLAS library. You can check if yours has
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posted @ 2019-01-02 16:56
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摘要：
解决方案： Note: This solution is not just limited to codecommit but also for other Ubuntu gnults_handshake related issues. If you have AWS cli installed i
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posted @ 2019-01-02 16:09
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摘要：
I can push by clone project using ssh, but it doesn't work when I clone project with https. it shows message error as below. I can push by clone proje
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posted @ 2019-01-02 15:05
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1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 2： Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box，实际上与anchor非常类似，就是一些目标的预选框，后续通过softmax分类+bounding box regr
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posted @ 2019-01-02 09:13
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摘要：
1、bin的含义 直方图中bin的含义：计算颜色直方图需要将颜色空间划分为若干小的颜色区间，即直方图的bin，通过计算颜色在每个小区间内德像素得到颜色直方图，bin越多，直方图对颜色的分辨率越强，但增加了计算机的负担。即（上图所分10个竖条区域，每个竖条区域称为一个bin） （2）简单来说直方图就是
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posted @ 2019-01-01 18:04
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一、介绍 基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation），论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》，P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher，International Journal of C
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posted @ 2019-01-01 17:59
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摘要：
基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in D
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posted @ 2019-01-01 15:20
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版权声明：转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/59109447 1. Parameters solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解释如下
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posted @ 2018-12-31 15:11
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，注明地址。 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79430119 一、LRN技术介绍： Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种
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posted @ 2018-12-31 14:34
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/79200158 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Julialove10
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posted @ 2018-12-30 19:33
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版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/Cheese_pop/article/details/52024980 DATA crop:截取原图像中一个固定patch layers { name: "data" type: DATA top: "dat
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摘要：
gnome-terminal 出错 ImportError: cannot import name '_gi' gnome-terminal 出错 ImportError: cannot import name '_gi' gnome-terminal 出错 ImportError: cannot
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posted @ 2018-12-28 15:05
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摘要：
collections collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。 namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成： >>> p = (1, 2) 但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
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posted @ 2018-12-25 21:14
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摘要：
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。 random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为：random
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posted @ 2018-12-25 21:03
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【问题】 502和504有什么区别？ 301和302有什么区别？ 众所周知，每一个HTTP响应都会带有一个状态码，不过对于很多开发者来说，平时使用最多的几个状态码无外乎就是200、400、404、500等。 那其 他众多状态码该应用在何种场景中，什么时候应该使用哪些状态码就成为一个值得我们深入思考的
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posted @ 2018-12-20 20:08
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摘要：
摘要： 简单来说，可以将地域理解为不同城市的机房，将可用区理解为同一个城市的不同机房 上一篇说数加的文章，很多同学向我吐槽说看不懂，里面有太多云计算的产品和概念，对于没有接触使用云计算的同学来说，确实有点像天书一样，满眼都是陌生的名词。所以接下来准备安利一下云计算的一些基本概念，看看对大家有没有帮助
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posted @ 2018-12-17 15:06
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摘要：
1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测
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posted @ 2018-12-16 20:15
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作者：于洋链接：https://www.zhihu.com/question/23374078/answer/69732605来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 很久很久以前，有一群人，他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态，以表示世界上的万物。
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posted @ 2018-12-15 21:21
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摘要：
使用 Python 模块 re 实现解析小工具 概要 在开发过程中发现，Python 模块 re（Regular Expression）是一个很有价值并且非常强大的文本解析工具，因而想要分享一下此模块的使用方法。 有这样一个简单而有趣的实践范例：对于喜欢追看美剧的年轻人，最新一集美剧的播出时间常常是
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posted @ 2018-12-15 21:08
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摘要：
Contents 1. 目标 2. 命令式编程 & 函数式编程 3. Python函数式编程的基本单元 3.1. lambda 3.2. map() 3.3. reduce() 3.4. filter() 4. 替换条件控制语句 5. 替换循环控制语句 5.1. 替换for循环 5.2. 替换whi
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posted @ 2018-12-11 21:30
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摘要：
PTR记录，是电子邮件系统中的邮件交换记录的一种；另一种邮件交换记录是A记录（在IPv4协议中）或AAAA记录（在IPv6协议中）。PTR记录常被用于反向地址解析。 PTR记录 Pointer Record 电子邮件系统中的一种数据类型 用于反向地址解析 PTR记录，是电子邮件系统中的邮件交换记录的
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posted @ 2018-12-09 13:33
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摘要：
1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，
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posted @ 2018-12-08 16:08
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摘要：
1 介 绍 1.1 流式计算介绍 流式大数据计算主要有以下特征： 1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。 2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较
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posted @ 2018-12-08 15:56
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摘要：
1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效，但它们的计算比较难，因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。此外，移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化，也不能应用于现有数据集的范围之外。因此，移动平均法的预测效果相对较差。 指数平滑法(exponential smoothi
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posted @ 2018-12-08 15:39
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摘要：
API 网关（API Gateway）提供高性能、高可用的 API 托管服务，帮助用户对外开放其部署在 ECS、容器服务等云产品上的应用，提供完整的 API 发布、管理、维护生命周期管理。用户只需进行简单的操作，即可快速、低成本、低风险地开放数据或服务。 背景 我们知道在微服务架构风格中，一个大应用
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posted @ 2018-12-08 15:00
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摘要：
这篇文章来详细介绍 Vim 中查找相关的设置和使用方法。 包括查找与替换、查找光标所在词、高亮前景/背景色、切换高亮状态、大小写敏感查找等。 查找 在normal模式下按下/即可进入查找模式，输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个，按下N查找上一个。 Vim查找支
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posted @ 2018-12-02 16:16
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摘要：
在数学中，Lp空间是由p次可积函数组成的空间；对应的ℓp空间是由p次可和序列组成的空间。它们有时叫做勒贝格空间，以昂利·勒贝格命名（Dunford & Schwartz 1958，III.3），尽管依据Bourbaki (1987)它们是Riesz (1910)首先介入。在泛函分析和拓扑向量空间中，
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posted @ 2018-12-01 20:46
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虚拟私有云 虚拟私有云 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）是用户在云上申请的隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务，也可以申请弹性带宽和弹性公网IP搭建业务系统。 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）是用户在云
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posted @ 2018-11-30 11:16
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Analysis of variance (ANOVA) is a collection of statistical models and their associated estimation procedures (such as the "variation" among and betwe
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posted @ 2018-11-29 20:54
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从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍。 从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍。 从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一
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posted @ 2018-11-28 22:03
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原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原文连接 https://blog.
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posted @ 2018-11-24 19:56
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前言在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorfl
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posted @ 2018-11-04 15:44
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Jmeter是一款优秀的开源测试工具， 是每个资深测试工程师，必须掌握的测试工具，熟练使用Jmeter能大大提高工作效率。 熟练使用Jmeter后， 能用Jmeter搞定的事情，你就不会使用LoadRunner了。 【小坦克Jmeter教程】，将会覆盖Jmeter的各个功能，并且会通过丰富的实例，让
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posted @ 2018-11-03 19:53
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http://blog.csdn.net/hcmony/article/details/77854999 idea创建springcloud项目图文教程(EurekaServer注册中心)（六） 1，new -project 选择spring initializr 、 2,创建自己的包名，类名。 3
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posted @ 2018-11-02 21:27
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首先在SecureCRT里同时打开多个服务器session(必须是有相同目录结构) 选择菜单栏View –>Chat Windows 对号，此时所有服务器连接下方应该有个空白的部分 在空白的部分（Chat Windows）右键鼠标, 选上Send Chat to All Tabs, 这样Chat W
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posted @ 2018-11-02 19:33
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原文地址:http://www.maoyupeng.com/dockerfile-command-introduction.html 什么是Dockerfile Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本，这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像。它们简化了从头到尾的流程并极大的简化了部
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posted @ 2018-10-31 20:28
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摘要：
https://www.cnblogs.com/pinard/p/9220199.html 在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如J
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posted @ 2018-10-30 15:46
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支持连续变量和类别变量，类别变量就是某个属性有三个值,a,b,c，需要用Feature Transformers中的vectorindexer处理 上来是一堆参数 setMaxDepth：最大树深度 setMaxBins：最大装箱数，为了近似统计变量，比如变量有100个值，我只分成10段去做统计 s
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