aBIT_Tu-CSDN博客

原创 MATLAB---simulink的菜单/工具条丢失

遇到如图问题：可能是由于删除了路径，解决方式如下：1. Refresh the file system caches using the following commands:>> restoredefaultpath>> rehash toolboxcache2. Run the following command to rebuild S...

2019-06-18 08:59:18 6261 4

原创深度学习---win10下tensorflow趟过的坑

这是一篇会长期更新的博客，记录了遇到的大小坑，查了很多资料博客等，没办法都贴出来出处，只能表示感谢！使用的是python3，所以很多问题是python2和Python3的版本冲突。1.Message: 'float' object cannot be interpreted as an integer通常定位在这样的语句上，batch = 20for x in ra...

2019-03-21 11:03:36 500

原创深度学习---卷积神经网络+tensorflow实现

开了个新坑，想写很久了，就是一直没有整块的时间，今天终于。。。来来来，小手动起来~磨刀不误砍柴工，先去复习一下传统的神经网络，https://blog.csdn.net/aBIT_Tu/article/details/82456016目录一、卷积 (Convolution)和它的小伙伴们1. 卷积是谁2. 好朋友padding3. 好朋友Stride4. 遇见漂亮的彩色...

2019-03-14 14:20:50 576

原创 mysql----安装及基础入门

最近又发现了一些很好的博客（感觉副业可以做个星探），这次是关于mysql的，之前一直觉得自己不需要学数据库。。。嗯~真香！MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一。MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，增加了速度...

2019-03-12 11:11:16 320

原创配置pycharm下的tensorflow环境

PyCharm就是Python语言开发中一个很受欢迎的IDE，界面类似于visual studio，android studio，集成的功能也很多。集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。1. 首先确保安装好了tensorflow，链接：htt...

2019-03-09 11:03:28 21240 1

原创 win10下python3.6+Anaconda3+tensorflow安装

这篇文章是总结一下安装过程，包括一些使用过的觉得很好的博客教程，留个笔记，也感谢整理教程出来的大大们~。安装前：1.确保已有的Anaconda环境已经被完全卸载了，卸载教程：https://www.cnblogs.com/studylyn/p/7718472.html 就是 “安装的文件夹，找到Uninstall-Anaconda.exe，左键双击运行”。2.舍不得...

2019-03-08 15:31:24 7470 2

原创深度学习---目标检测理论笔记

主要内容来自于对 “专知深度学习-高君宇” 教学资料的梳理笔记和来自互联网知识的辅助理解，感谢。目标检测就是在一张图片中找到所有的物体并且给出其类别和边框（bounding box），如图。早期的目标检测有很多模型，典型的有基于部件的模型（DPM），Pedro F在2010年提出来的利用HOG对多精度下的图片进行特征提取，然后将特征转换成响应信号，进行响应集成，最终获得目标检测框...

2019-03-07 11:16:08 595

原创 python---计数质数

统计所有小于非负整数 n 的质数的数量。示例:输入: 10输出: 4解释: 小于 10 的质数一共有 4 个, 它们是 2, 3, 5, 7 。1. 看到这道题的时候，第一反应是用遍历。class Solution(object): def countPrimes(self, n): """ :type n: int ...

2018-11-20 16:54:47 671

层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。...

2018-11-14 11:00:09 20701 9

原创 python 数据分析---实现代码

代码实现了分析数据集所需的基本量值：均值方差协方差相关系数，也给出了绘制各类图标的代码：柱状直方饼状箱式散点。# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Nov 9 10:25:46 2018@author: user"""import numpy as np""" 生成虚拟数据"""n=5 # 特征数目m=6 #

2018-11-09 12:46:26 905

原创 python 合并两个有序数组

给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。说明:初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。示例:输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3nums2 ...

2018-11-08 09:34:18 1180

原创 python 爬楼梯

看到挺有意思的题目，经典题目了吧。。。假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。示例 1：输入： 2输出： 2解释：有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶示例 2：输入： 3输出： 3解释：有三种方法可以爬到楼顶。1. ...

2018-11-07 10:17:54 4007

原创 python 合并两个有序链表

参考了这个博主的答案（https://blog.csdn.net/gleam_/article/details/80149010），之前递归一直学的不是太好，但真的想通了以后写起来很神清气爽。1. 递归的思路# Definition for singly-linked list.# class ListNode:# def __init__(self, x):# ...

2018-11-01 09:47:28 481

原创机器学习6---聚类简述

一、聚类介绍聚类属于“无监督学习”的一种，即训练样本的标签信息在训练过程中是不被使用的，这也是区别于分类的重要特征。从数学角度而言，聚类是将样本集划分成k个不相交的“簇”，并且使用作为第i个簇的标记（cluster label）。聚类算法可以单独作为一个划分数据的过程，也可以作为大样本集的前期处理过程。二、性能度量聚类算法的性能度量主要为了评价这个聚类结果的好坏。...

2018-10-08 09:59:53 356

原创机器学习5---支持向量机

1. 线性可分的支持向量机1.1 支持向量机（SVM）基本型对于给定的在样本空间中线性可分的训练集，我们有多重办法对其进行划分，以二分类问题为例，如图：红线和黑线（超平面）都能将两类样本很好的划分开，但是当新样本进入时，黑线比红线更加有可能正确划分新的样本，换句话说：越位于两类样本“中心”的划分超平面越能够容忍样本的局部扰动，其的泛化能力越好。基于以上思想，我们准备求解最优超平...

2018-09-10 10:14:01 414

原创机器学习4---浅谈神经网络

1. 神经元模型神经网络是一个多学科交叉的领域，比较常见的定义是：“”神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应“”。神经网络中最基本的成分是神经元模型，典型的为m-p神经元模型，从生物角度可以形象的理解为下图。从模型角度而言，m-p神经元接收n个输入信号，并通过权重连接形成总输入值，将总输入值与神经元的...

2018-09-06 22:13:51 483

原创机器学习3---决策树

决策树（decision tree）是一种典型的非线性分类算法。因为是针对于非数值型特征的决策，且决策过程都是按照树状结构进行，由此得名决策树。首先，非数值型特征是指非数值化的特征，如：名义特征（使用特定的名词描述某个物体）、序数特征（序号等，无实际意义的数值描述），无直接函数关系的数值特征（年龄、温度等）。决策树的定义是利用一定的训练样本，从数据中“”学习“”得到...

2018-09-03 11:41:45 388

原创机器学习2---线性模型

LDA的代码可参见：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/45199603 来补充代码，萌新写的，也没有经过整理，只是为了熟悉思路，大神轻喷。线性回归，python3。使用的数据是吴恩达的机器学习数据。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltA = ...

2018-08-30 22:42:27 266

原创机器学习1---模型基础知识

1. 误差：在机器学习中算法的预测输出与实际输出之间的差异，包含经验误差和泛化误差。2. 经验误差：学习算法在训练集上的误差，也称为训练误差。3. 泛化误差：学习算法在新样本集上的误差，优秀的学习算法都具有泛化误差较小的特点。泛化误差一定程度上可以被拆解为偏差、方差、噪声之和。偏差表示算法本身的拟合能力。方差表示数据扰动的影响。噪声表示误差的下限，即问题本身的难度。4. 过拟合：学习算...

2018-08-29 22:26:33 386

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