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摘要: CNN: 1\ Siamoid 2\ Relu + Softplus 图片来源: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ https://www.cnblogs.com/eniac1946/p/7 阅读全文
posted @ 2019-03-25 19:50 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Python conda安装之后(19年默认是python3.7) 1、降级到python3.6 2、查看python版本 3、安装tensorflow 阅读全文
posted @ 2019-03-18 18:04 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(830) 评论(0) 推荐(0)
摘要: python3; 两层字典 dict =(type, dict2) dict2 = (k_value, index) 反向转置字典, dict = (index, type) 阅读全文
posted @ 2019-03-18 18:03 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(904) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、官方下载地址 https://www.boost.org/ 2、下载解压 3、配置VS 4、配置目录 阅读全文
posted @ 2019-03-14 20:49 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(414) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 参考: https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/81334181 https://tenso 阅读全文
posted @ 2019-03-13 15:39 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(3655) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 分类情况: 准确率 - accuracy 精确率 - precision 精确率(Precision): 预测为正类样本中真正为正类样本的比例【越高越好】 召回率(Recall):预测为正类样本被正确分类的比例【越高越好】 虚警率(False alarm):负类样本被(预测)分为正类样本在所有 阅读全文
posted @ 2019-03-11 16:55 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(761) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 解决方法 1、'$' 有一个日志文件, 比如说有两列, 中间使用 \t制表符分割了。 则在grep查找的时候 使用: '$'\t''\+ 代替我们的\t制表符 grep '2'$'\t' part-r-00000-20 2、-P grep -P '\t' InputFile-P 表示 Perl 模式 阅读全文
posted @ 2019-03-07 14:35 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(5543) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在centOs 上搭建nginx来部署静态页面网站 一、部署服务器环境 nginx:轻量级、高性能的HTTP及反向代理服务器,占用内存少,并发能力强,相比老牌的apache作为web服务器,性能更加卓越。 在centOs上,是可以直接用yum来安装Nginx,就好似前端在Node环境下用npm安装各 阅读全文
posted @ 2019-02-26 20:27 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(6969) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、List转String 1、str list转 string 2、int list转 stirng 2.1 lamda 2.2 map函数 二、List转List 1、int list转string list -- 参见上一小节 2、string list转int list python2 py 阅读全文
posted @ 2019-02-26 20:24 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(3511) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、read_csv li_index = ['round_id', 'index', 'c-sequen' ] dataset = pd.read_csv(file, low_memory=False, sep='\t', names=li_index) 2、insert # 方法1 datase 阅读全文
posted @ 2019-02-26 20:11 戒骄戒躁-沉淀积蓄 阅读(510) 评论(0) 推荐(0)
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