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2018年1月19日
python用pyinstaller打包成exe文件
摘要: 版本为Python2.7 一、安装Pyinstaller 1、安装pywin32 一、安装Pyinstaller 下载安装文件:查找到跟自己适用的python版本及window系统版本匹配的pywin32,下载后安装 使用pip命令安装:pip install pywin32(全称包括扩展名) 安装
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posted @ 2018-01-19 00:05 萨姆大叔
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2018年1月18日
C#建WindowForm调用R可视化
摘要: 众所周知R软件功能非常强大,可以很好的进行各类统计,并能输出图形。下面介绍一种R语言和C#进行通信的方法,并将R绘图结果显示到WinForm UI界面上的方法,文中介绍的很详细,需要的朋友可以参考下。 一、前提准备 安装R软件,需要安装32位的R软件,64位的调用会报错。另外就是讲R添加到电脑环境变
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posted @ 2018-01-18 00:23 萨姆大叔
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2017年10月16日
Git Extension工具安装及使用
摘要: 以下界面所示的三个工具,如果没安装过,则勾上让其安装。MsysGit为Git的Windows版本,必须要安装;Kdiff为对比/合并工具,可选安装,可以换为使用其它的相关工具;最后一个Windows Credential Store for Git用于在Windows Credential Mana
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posted @ 2017-10-16 10:47 萨姆大叔
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2017年8月16日
python的scikit-learn的主要模块和基本使用
摘要: 在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。首先,数据应该被载入内存中。scikit-
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posted @ 2017-08-16 14:30 萨姆大叔
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2017年7月9日
NoSQL 数据库概览及其与 SQL 语法的比较
摘要: NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用的难题。 本文对NoSQL数据库的定义、分类、特征、当前比较流行的NoSQL数据库系统等进行了简单的介绍,并对NoSQL和SQL语法进行了简单的比较,为大家对NoSQL数据库的学习提供了有益的参考。 一、NoSQ
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posted @ 2017-07-09 13:39 萨姆大叔
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Redis 搜索引擎优化
摘要: 场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~)。 下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这
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posted @ 2017-07-09 13:05 萨姆大叔
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2017年6月6日
图像卷积与滤波
摘要: 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来
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posted @ 2017-06-06 20:22 萨姆大叔
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2017年6月4日
C# 编写 TensorFlow 人工智能应用
摘要: TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习。 TensorFlow简单介绍 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习
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posted @ 2017-06-04 21:13 萨姆大叔
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卷积神经网络算法实例
摘要: 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法,在很多应用上表现出卓越的效果,[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果,结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果,[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别,效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字
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posted @ 2017-06-04 20:54 萨姆大叔
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2017年5月4日
朴素贝叶斯分类算法原理
摘要: 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法,主要理论基础就是一个贝叶斯公式,贝叶斯公式的基本定义如下: 这个公式虽然看上去简单,但它却能总结历史,预知未来。公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,如果把Y看出类别,X看出特征,P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率,而
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posted @ 2017-05-04 19:21 萨姆大叔
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