06 2018 档案

摘要:机器学习可分为四大类 机器学习中的回归和分类问题 1.回归问题的应用场景 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价、未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR)。另外,回归分析用在神 阅读全文
posted @ 2018-06-29 16:22 家迪的家 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
摘要:56ZS5PQ1RF-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI1NlpTNVBRMVJGIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoi5q2j54mI5o6I5p2DIC4iLCJhc3NpZ25lZU5hbWUiOiIiLCJhc3NpZ25lZUVtYWlsIjoiIiwibGljZW5zZVJ 阅读全文
posted @ 2018-06-29 14:33 家迪的家 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
摘要:centos 安装tesseract 接口就是pytesseract.image_to_string(),前提就是需要安装tesseract-OCR,并加入环境变量。 这里再记录一下识别中文的流程: 1. 下载二进制windows安装包 https://github.com/tesseract-oc 阅读全文
posted @ 2018-06-29 10:00 家迪的家 阅读(254) 评论(0) 推荐(0)
摘要:其实之前关于卷积整个过程一直是模棱两可,今天完全看着代码,根据自己的逻辑走了一遍,感觉有了更深一层次的理解,也在案例的基础上实现的自己的扩展。总的来说我想模型的正确性与否由三大主要影响因素构成,第一是样本,第二是模型细节,这里指的是卷积过程,节点数如何选择等等,这一块着实是一个难点,百度很久貌似也是 阅读全文
posted @ 2018-06-27 10:47 家迪的家 阅读(342) 评论(0) 推荐(0)
摘要:之前简单的看完视频教程,自己没有好好总结,没有去细究为什么要这样选择,只是模棱两可的灌输进去。今天小组成员大家一起讨论了一番,提出了很多细节上的问题,总结一番,发现很有收获,果然啊,一个人的思维还是太窄了。 首先先说一下案例:输入[i for i in range(15)],预测price,数据就是 阅读全文
posted @ 2018-06-20 19:47 家迪的家 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、流程 $ git init # 创建一个新的仓库 sublime 编写文本,不要使用win自带文本编辑器 $ git add file1 # 将文件添加到暂存区 $ git add file2 $ git commit -m "what is the change" # 把文件提交到当前分支 二 阅读全文
posted @ 2018-06-19 09:46 家迪的家 阅读(369) 评论(0) 推荐(0)
摘要:基于函数实现 基于类实现 传入类的入口函数,即可实现多线程 总结一波,实际实现多进程的进程是类的实例化对象的run函数(baidu.run),因此在初始化类时是串行的,而很多模块并不能在同一进程中实例化多个对象。 例如: 线程池、进程池: 阅读全文
posted @ 2018-06-18 15:00 家迪的家 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)
摘要:md5: SHA1: CRC32: 其中SHA-1与MD5 的最大区别在于其摘要比MD5 摘要长 32 比特。对于强行攻击,产生任何一个报文使之摘要等于给定报文摘要的难度:MD5 是2128 数量级的操作,SHA-1 是2160 数量级的操作。但由于SHA-1 的循环步骤比MD5 多(80:64)且 阅读全文
posted @ 2018-06-11 09:52 家迪的家 阅读(576) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一个tensorflow图由以下几部分组成: 占位符变量(Placeholder)用来改变图的输入。 模型变量(Model)将会被优化,使得模型表现得更好。 模型本质上就是一些数学函数,它根据Placeholder和模型的输入变量来计算一些输出。 一个cost函数度量用来指导变量的优化。 一个优化策 阅读全文
posted @ 2018-06-07 17:41 家迪的家 阅读(346) 评论(0) 推荐(0)
摘要:记下各个简易模板,方便ctrl+c和ctrl+v 子图: 柱状图: dataframe生成图表 阅读全文
posted @ 2018-06-07 13:32 家迪的家 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
摘要:标题 字体 分割线 图片、链接 超链接:[要显示的文字](链接) 图片:![图片显示不了时显示的文字](图片链接) 列表 表格 代码 阅读全文
posted @ 2018-06-07 11:27 家迪的家 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)
摘要:核心步骤: Queue和Coordinator操作事例: 输出: 以上程序在 tf.train.slice_input_producer 函数中设置了 num_epochs 的数量, 所以在文件队列末尾有结束标志,读到这个结束标志的时候抛出 OutofRangeError 异常,就可以结束各个线程了 阅读全文
posted @ 2018-06-04 14:09 家迪的家 阅读(860) 评论(0) 推荐(0)