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2020年4月3日 #

摘要: XtraFinder cdto:https://github.com/jbtule/cdto https://www.v2ex.com/t/81344 阅读全文
posted @ 2020-04-03 08:10 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(1029) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月27日 #

摘要: 单机模式处理大数据的开源利器 1. LibFM 项目主页:http://www.libfm.org/ 2. svdfeature 项目主页:http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/svdfeature recsyschina上的介绍:http://www.resyschi 阅读全文
posted @ 2020-03-27 02:05 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 构建训练集流程 一、前述 根据前文中架构,本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归,所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 用户行为表(日志) 用户历史下载表 商品词表(商品的基本特征) 2.构建训练集中的关联特征 流程: 2. 阅读全文
posted @ 2020-03-27 01:10 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(525) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 训练模型 一、前述 经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件,本文将继续构建训练数据特征并构建模型。 二、详细流程 将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据(可以用Spark_Sql对数据进行处理)insert overwrite local directory '/opt/d 阅读全文
posted @ 2020-03-27 01:01 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(714) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: Problem 1 : Is it a loop ? (判断链表是否有环?) Assume that wehave a head pointer to a link-list. Also assumethat we know the list is single-linked. Can you co 阅读全文
posted @ 2020-03-27 00:30 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月26日 #

摘要: python模型的统计信息 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import stats 阅读全文
posted @ 2020-03-26 23:53 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(390) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要: softmax杂谈 在多分类问题中,我们可以使用 softmax 函数,对输出的值归一化为概率值。下面举个例子: import sys sys.path.append("E:/zlab/") from plotnet import plot_net, DynamicShow num_node_lis 阅读全文
posted @ 2020-03-26 23:52 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型?并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价。 回归任务,scikit-learn 亦可以实现,具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现。 载入 阅读全文
posted @ 2020-03-26 23:50 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 画出神经网络结构图 学习资料: 一个神经网络绘图包 latex 自带 Tikz 画图包 Example: Kalman Filter System Model. 基于 Matplotlib 的Viznet 在线生成卷积网络结构图:ConvNetDraw 使用 Viznet 画出神经网络结构图 ''' 阅读全文
posted @ 2020-03-26 23:12 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(734) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 我的深度学习论文阅读之旅(一) 0. 参考资料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions. François Chollet, 2017. 如何评价谷歌的xception网络? MobileNet V2 论文初读 纵览 阅读全文
posted @ 2020-03-26 21:19 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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