IMWTJ-CSDN博客

转载深度学习训练和推理有何不同？

目录深度学习训练和推理有何不同？深度学习训练和推理有何不同？深度学习中经常涉及到训练（Training）和推断（Inference）这两个词，而这两者有什么区别和联系呢？接下来我们初步分析讨论。在学校中学习——我们可以将其看作是深度神经网络经历「学习」阶段的一种类比。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。更具体地说，经过训练（training）的神经网络可以...

2021-03-14 21:03:52 2835

错误如下：ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'pool_2/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].首先了解MaxPooling1D：tf.layers.max_pooling1d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', dat

2020-12-22 10:08:08 1610

原创镜像安装python3.7+pytorch1.7+torchvision0.8.1

一、创建虚拟环境并安装3.7的python1.打开Windows环境下的anaconda：conda create -n name python=3.7 你创建的虚拟环境文件可以在，Anaconda->envs文件下找到2.进入新建的虚拟环境:activate name二、添加清华镜像>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/>conda c.

2020-11-13 17:38:58 4933

原创 Python：[HAOI2012]音量调节

题目：一个吉他手准备参加一场演出。他不喜欢在演出时始终使用同一个音量，所以他决定每一首歌之前他都要改变一次音量。在演出开始之前，他已经做好了一个列表，里面写着在每首歌开始之前他想要改变的音量是多少。每一次改变音量，他可以选择调高也可以调低。音量用一个整数描述。输入文件中给定整数beginLevel，代表吉他刚开始的音量，以及整数maxLevel，代表吉他的最大音量。音量不能小于0也不能大于maxLevel。输入文件中还给定了n个整数c1,c2,c3…..cn，表示在第i首歌开始之前吉他手想要改变的音量是

2020-08-23 23:52:16 372

原创 2020阿里算法笔试1——物品编号排序

题目：有n个物品编号为1-n,现将其重新排列，但要求相邻两个物品的编号差值的绝对值不等于1，按字典输出满足要求的方案。输入：每组输入一个整数n，1<=n<=10输出：对每组测试数据，按照字典序输出满足要求的序列，若没有满足的不需要输出。例：输入：4输出：2 4 1 3 3 1 4 2程序：class Solution(object): def numsSameConsecDiff(self, N): ans = [x f...

2020-07-22 18:01:16 713

原创 python-Leetcode算法题213

题目：思路：区别于题198，这道题首尾相接，不可以同时偷第一个和最后一个房子，即选首不选尾，选尾不选首。分成了两部分，一部分是[1:]另一部分是[:-1]也就是一个不算首，一个不算尾，然后再取两者最大值即可状态转移方程是：f(0) = nums[0]f(1) = max(nums[0], nums[1])f(i) = max(f(i-1), f(i-2) + nums[i])程序：class Solution(object): def rob(self, num

2020-07-16 22:11:35 182

原创 python-LeetCode 130. 被围绕的区域

题目：给定一个二维的矩阵，包含'X'和'O'（字母 O），找到所有被'X'围绕的区域，并将这些区域里所有的'O'用'X'填充。思路：任何边界上的'O'都不会被填充为'X'。任何不在边界上，或不与边界上的'O'相连的'O'最终都会被填充为'X'。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是“相连”的。我们对边界的O进行dfs，先把边界O的’O’变为“ * ”，然后对边界上的" O"进行DFS，和它连通的‘ O’，都标记为‘ * ’，最后在遍历数组，把‘ O’...

2020-07-15 10:41:41 440

转载算法面试准备建议|面试官角度

转载，原文来源：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/94368631 在过去的一年里，我采访了一些在Expedia Group担任数据科学职位的人，职位从入门级到高级的都有。我想分享我的经验，这些经验适用于对申请数据科学职位的人。在这篇文章里，我

2020-07-03 10:58:06 432

原创 Unity下载与安装

Unity下载链接过段时间就不能用，查了好多找到两个能用的下载地址：https://store.unity.com/cn/downloadUnity官网：https://store.unity.com/下载之后运行.exe文件。选择安装的路径，安装安装之后先注册一个ID，填自己的邮箱，需要验证，填一下其他个人信息注册之后要激活，选择激活新许可证，选择个人版本。接下来就可以创建新项目了：...

2020-06-22 10:23:12 896

原创混淆矩阵含义及python代码实现

一、分类评估指标中定义的一些符号含义TP：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0 FN：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1 FP：将负类预测为正类数，真实为1，预测为0 TN：将负类预测为负类数，真实为1，预测也为1二、混淆矩阵定义及表示含义混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇...

2019-12-25 10:32:57 17115 4

原创卸载tensorflow的CPU版本并安装GPU版本

一，卸载CPU版本，如下图之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境，但我需要tensorflow-gpu的环境，所以输入conda uninstall tensorflow卸载了，如果发现卸不掉就anaconda页面中点enviroments，选择tensorflow点击下面的remove就可以卸载干净。再次输入conda in...

2019-11-24 17:22:21 13971 2

原创深度学习中使用的数据集介绍

1.mnist数据集训练集：60000张灰色图像，大小28*28，共10类（0-9）测试集：10000张灰色图像，大小28*28from keras.datasets import mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test: 参数规格分别为(60000, 28...

2019-11-23 20:51:40 2563

原创 tensorflow训练神经网络出现错误（一）

训练神经网络时出现错误：1.出现下面错误 "reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?" % name)ValueError: Variable bn_1/moving_mean/biased does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse...

2019-11-23 14:18:13 782 1

原创 numpy中np.column_stack()和np.row_stack()

在numpy库中，对于矩阵的合并操作用两种方法：行合并：np.row_stack()列合并：np.column_stack()具体操作见下面的程序：>>> import numpy as np>>> a=np.arange(16).reshape(4,-1)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3], ...

2019-11-18 15:59:59 18730

原创 tensorflow出现警告FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated

运行程序时出现如下警告时：C:\Users\2018061801\AppData\Roaming\Python\Python35\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:459: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is depreca...

2019-11-12 16:11:18 745

原创 Atom换自己喜欢的背景

一、下载扩展包editor-background点击file选择Settings,点击安装扩展包/主题，在输入搜索中输入editor-background,点击安装，如图：二、设置点击设置，按"ctrl+shift+e"快捷键，如图，选择自己喜欢的图片，并选择apply。三、成功...

2019-09-04 20:55:31 1779 1

原创开集识别(open-set)算法（1）

所有内容基于目标识别一、开集识别对于一个特定的识别问题，常用的识别方法是闭集识别（支持向量机分类器(SVM)、K-近邻分类器(KNN)、最大相关系数分类器(MCC)以及自适应高斯分类器(AGC)），即假定输入的待测样本一定属于已知的数据库。但在实际作战环境中，测试样本中常常含有未知样本，如果继续使用闭集识别系统，系统将错误地将来自未知类的测试样本识别为属于已知闭合集类之...

2019-08-31 15:44:51 15099 11

原创 Python 实现协同过滤算法

一、推荐系统在信息暴涨的时代，每天大量的微博转载和创作，给用户不断更新信息的同时，也增加了用户筛选信息的难度，当用户有明确的需求时可以使用搜索引擎。但是在用户没有明确的需求时，只是为了打发时间，在微博中为了给用户筛选出他们感兴趣的信息，就要分析用户的兴趣，从海量的信息中选择与用户兴趣相似的信息，并将此推荐给用户。推荐系统（Recommendation System RS）被提出，推荐系统的任...

2019-04-04 19:12:40 6017 4

原创 Python 实现DBSCAN 算法

一、基于密度的聚类K-Means 算法、K-Means++ 算法和Mean Shift 算法都是基于距离的聚类算法，当数据集中的聚类结果是球状结构时，能够得到比较好的结果，但当数据集中的聚类结果是非球状的结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。球状结构的聚类如我们前面讲的，非球类结构的聚类如下图所示：基于距离的三种聚类算法其解得的聚类结果都不对，在上图中，数据的分布呈现明显的密度...

2019-04-04 11:22:32 3211 1

原创 Mean Shift 算法原理及 Python 实现

一、Mean Shift 算法K-Means 算法最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++ 算法未选择较好的初始聚类中心提供了依据，但在 K-Means 算法中，聚类的类别个数 k 仍需要事先指定。对于类别个数未知的， K-Means 算法和 K-Means++ 算法很难将其进行精确求解。Mean Shift 算法被提出用于解决聚类个数未知的情况。Mean Shi...

2019-04-03 10:12:11 4260 3

原创聚类算法K-Means原理及 Python 实现

聚类一、聚类任务在无监督的学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭露数据的内在性质及规律，为进一步的数据的分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广泛的是聚类。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个簇，通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的类别。聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念语义需由使用者来把握和命名。...

2019-03-27 16:37:51 1767

原创岭回归和Lasso 回归

线性回归存在问题：在处理复杂的回归问题时，普通的线性回归问题会出现预测精度不够的问题，如果模型中特征之间有较强的相关关系时，即特征之间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计的方差太大，求出来的模型就很不稳定。再具体取值上与真值有较大偏差。这时就需要对数据中的特征进行提取，回归算法里面的特征选择的方法有岭回归和 Lasso 回归。这两种方法都属于正则化的特征选...

2019-03-24 20:05:24 1891

原创 spyder突然打不开

以前用spyder都挺好的，今天发现打不开，只有任务栏有图标，点击没有反应。解决方法：删除：C:\用户\Administrator里面的.spyder-py3和.matplotlib文件然后启动spyder，就好了...

2019-03-24 17:27:25 4316 3

原创线性回归的原理及实践（牛顿法）

至此分类算法在前面都学完了，下面将进行回归算法的学习。回归算法和分类算法都属于监督学习算法，不同的是分类算法中标签的是一些离散的值，代表不同的类别，而在回归算法中，标签是一些连续的值，回归算法需要训练得到样本特征到这些连续标签之间的映射。线性回归是一类重要的回归问题，在线性回归中，目标值与特征之间存在着线性相关的关系。一、线性回归基本形式：给定由 d 个属性描述的示例，线性模型试图...

2019-03-21 20:53:36 4426

原创 BP神经网络原理及实践

一、神经元模型神经网络：目前使用最广泛的定义是由适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是神经网络学习，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。神经网络中最基本的成分是神经元模型，一直沿用近日的是 “M-P神经元模型”，如下图所示。这个模型中神经元接收到来自 n 个其他神经元传递...

2019-03-20 10:28:04 1547

原创随机森林 RF 算法原理及实践（二）

上一节说过随机森林（Random Forest,RF）算法是一种重要的基于Bagging 的集成学习算法，它可以用来做分类、回归等问题。下面就分类问题展开学习。一、随机森林算法模型RF 在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性选择，具体的就是传统决策树在选择划分属性时是在当前节点的属性集合（假设有 d 个属性）中选择一个最优的属性；而...

2019-03-14 16:30:03 2966

原创随机森林 RF 算法的原理（一）

随机森林算法是一种重要的基于 Bagging 的集成学习方法，可用来做分类、回归等问题。随机森林算法是由一系列的决策树组成，他通过自助法（Bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集中有放回的重复随机抽取 m 个样本，生成新的训练样本集合，然后根据自主样本集生成 k 个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵...

2019-03-14 11:19:10 3053

原创 TypeError: write() argument must be str, not bytes

运行程序时出现下面的错误：TypeError: write() argument must be str, not bytes其实是文件打开的问题，而且默认的储存方式是二进制原始程序是： with open(result_file, 'w') as f:将其改成下面的就对了 with open(result_file, 'wb+') as f:...

2019-03-14 11:13:36 488

原创错误： No module named 'cPickle'

导入模块 import cPickle as pickle运行程序时发现出现错误：ImportError: No module named 'cPickle'其实是版本的问题，python3并不兼容ython2因为在python3下，是没有cPickle。而python 2 中有cPickle，解决方法是在python3中将cPickle改为pickle，如下：...

2019-03-14 11:00:36 5775 1

原创安装 JAVA 的开发工具 Eclipse

1.安装Eclipse的开发工具点击下面链接 https://www.eclipse.org/downloads/，点击 Download Packages 如下图所示：按照自己电脑版本选择下载，我是64位，如下图所示：2.启动Eclipse下载文件后，进入文件夹直接双击eclipse.exe即可，启动eclipse会让你选择一个工作空间，你可以自己输入指定位置，...

2019-03-02 11:18:28 475

原创 windows10系统安装JDK

1.JDK 的下载http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html出现下面的界面并点击图中指示图标：点击选择 Accept License Agreement ，按照自己电猫选择下载文件，我是64的：2.安装JDK运行下载的文件，可以换个盘安装，我放到D：\java中。一直按下一步，，，...

2019-03-01 11:44:14 2106

原创支持向量机SVM原理及实践（二）

四、序列最小优化算法 SMO1. 核函数：前面我们了解的 SVM 是线性的支持向量机，当我们遇到非线性可分的数据集时并找不到分隔超平面，可以引入核函数，将非线性问题转化为线性问题。核函数是通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。计算两个向量在隐式映射过后的空间中的内积的函数叫做核函数，但是映射到高维空间中，然后再根据内积的公式进行计算时遇到维度爆炸（原始空间是三...

2019-02-28 20:22:42 939

原创支持向量机SVM原理及实践（一）

一、什么是支持向量机 SVM支持向量机（ Support Vector Mavhine ）简称 SVM ，是一种二类分类模型。SVM 的目标是找到一个超平面，然后找到各个分类离这个超平面最近的样本点，使得这个点到超平面的距离最大化，即使直线两端的数据间隔最大。与分割超平面距离最近的样本称为支持向量，下图中虚线是间隔边界，确定最终的分割超平面只有支持向量起作用，其他样本点不起作用，所以称为支...

2019-02-27 22:03:49 773

原创因子分解机 FM 算法及实践

一、因子分解机 FM 算法的提出在 Logistic Regression 只能处理线性可分的二分类问题，但在现实中大多数是非线性问题，为了能使 Logistic Regression 算法能处理非线性，我们需要对算法进行升级，有两种方法：（一）、利用人工对特征处理，如使用核函数对特征进行处理，但人工处理对初学者比较难。（二）、对 Logistic Regression 算法进行...

2019-02-26 17:27:59 1248 2

原创系统了解 Softmax Regression 原理及实践

上一个讲的 Logistic Regression 属于二分类问题，如果处理多分类问题如手写字辨识就需要 Softmax Regression 算法，在Softmax Regression 算法中任意两个分类之间是线性的。关于手写字的辨识在之前我就写过一篇文章 https://blog.csdn.net/IMWTJ123/article/details/84072995，手写字是辨识 ...

2019-02-21 20:43:37 469

原创 NameError:name 'xrange' is not defined

今天运行程序时，发现出现 NameError:name 'xrange' is not defined 这个错误，程序是没有问题的，不要惊慌，版本问题。一、问题出现原因在 Python 2 中，经常会用 xrange() 创建一个可迭代对象，通常出现在 “for循环” 中，这种行为与生成器非常相似。在 Python 3 中，range() 的实现方式与 xrange() 函数相同...

2019-02-21 16:39:06 5211

原创快速了解Logistic Regression原理及实践

一、Logistic Regression 算法Logistic Regression 算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用 Logistic Regression 算法实现广告的点击率估计。Logistic Regression 模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用 ...

2019-02-20 22:00:21 940

原创 if name == "main":so easy

其实if __name__ == "__main__":很容易理解，当模块被接运行时，即不调用直接在本脚本中运行，模块 __name__名就为 __main__ ，后面的代码块将被运行。如下：#first.pyprint("新年快乐！猪事大吉！")def test1(): print("很简单的啦啦啦！") if __name__=="__main__": ...

2019-02-20 20:49:37 259

原创机器学习算法基础知识

一、机器学习概念老提机器学习，每次想起想表达其意思，发现总有点差。在这里再做一个综述：其实机器学习是针对数据的一种建模技术，即从数据中学习和提取有用的信息，不断改善机器的性能。机器学习的基本工作是从训练数据中学习规则，利用这些规则预测新的数据。深度学习是机器学习的一个子类，而机器学习是人工智能的一个子类。二、机器学习算法的分类机器学习根据任务的不同分为监督学习、无监督学习、半监督学...

2019-02-19 20:45:31 278

原创考研复试你需要做的准备

首先定义一下考研复试的重要性，这么说吧，有一个人初试考了380分，可以说是算不错的了，觉得自己稳了，殊不知就是因为小看复试才与研究生擦肩而过。初试考好仅仅是你考研的一部分，想要打好这场战役还是要高重视复试，一鼓作气，为自己的一年的奋斗划上圆满的句号。复试一般包括笔试的面试环节，首先谈谈笔试及笔试之前你需要做的准备。一、笔试之前的准备——联系老师现在好多学校都有复试前联系导师的，...

2019-02-18 20:54:52 1171