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饕客
给我一台电脑,我要创造一个世界。(ง •̀_•́)ง
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2018年8月12日
python操作MongoDB
摘要: 下载python中MongoDB的驱动程序 pip install pymongo 然后确保MongoDB已经安装且可以正常运行,去官网下载相应版本:https://www.mongodb.com/ mkdir -p /home/tools cd/home/tools wget https://fa
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posted @ 2018-08-12 23:44 饕客
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2018年8月1日
MySQL性能调优
摘要: 1、选择合适的存储引擎 1、经常用来读的表使用myisam存储引擎 2、其余的表都用innodb存储引擎 2、SQL语句调优(尽量避免全表扫描) 1、在select where order by常涉及到的字段上建立索引 2、where子句中不使用 !=,否则将放弃使用索引进行全表扫描 3、尽量避免用
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posted @ 2018-08-01 11:22 饕客
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2018年7月25日
ubuntu16.04中启动anaconda图形化界面
摘要: $ source ~/anaconda3/bin/activate root $ anaconda-navigator
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posted @ 2018-07-25 17:07 饕客
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linux 在命令行中通过conda使用anaconda
摘要: 在 ~/.bash_profile中添加 export PATH="/home/taoke/anaconda/bin:$PATH"
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posted @ 2018-07-25 17:02 饕客
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2018年7月15日
python 天气爬虫
摘要: python3 爬取全国天气信息 制作一个天气查询软件,能够查询全国范围内的天气数据。 github:https://github.com/1052687889/weatherApp 基于PyQt5编写,用urllib.request获取中央气象局的天气数据,用bs4解析。 软件截图: 基本原理:
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posted @ 2018-07-15 12:07 饕客
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2018年6月7日
机器学习-kNN-数据归一化
摘要: 一、为什么需要数据归一化 不同数据之间因为单位不同,导致数值差距十分大,容易导致预测结果被某项数据主导,所以需要进行数据的归一化。 解决方案:将所有数据映射到同一尺度 二、最值归一化 normalization 最值归一化:把所有数据映射到0-1之间 适用于分布有明显边界的情况;受outlier影响
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posted @ 2018-06-07 14:37 饕客
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机器学习-kNN-寻找最好的超参数
摘要: 一 、超参数和模型参数 超参数:在算法运行前需要决定的参数 模型参数:算法运行过程中学习的参数 - kNN算法没有模型参数- kNN算法中的k是典型的超参数 寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 二、通过sklearn中的数据集进行测试 输出结果:0.9888888888888889 三、考
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posted @ 2018-06-07 11:03 饕客
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机器学习-kNN(1)
摘要: 一 kNN算法简介 kNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据
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posted @ 2018-06-07 10:00 饕客
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2018年5月25日
MongoDB 数据库(2)
摘要: MongoDB使用
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posted @ 2018-05-25 15:03 饕客
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MongoDB 数据库(1)
摘要: 数据库 MongoDB (芒果数据库) 数据存储阶段 文件管理阶段 (.txt .doc .xls) 优点 : 数据可以长期保存 可以存储大量的数据 使用简单 缺点 : 数据一致性差 数据查找修改不方便 数据冗余度可能比较大 数据库管理阶段 优点 : 数据组织结构化降低了冗余度 提高了增删改查的效率
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posted @ 2018-05-25 10:05 饕客
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