自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+

机器变得更残忍的博客

日常琐事 老了可以翻翻看

  • 博客(27)
  • 资源 (1)
  • 收藏
  • 关注

原创 博客搬家啦

就是挪了一个地方写博客 https://jiaqiangbandongg.github.io/ 下定决心要搞好技术,把以前那些不成熟的都给抛了。csdn这里也会继续更新(毕竟百度能搜到,人流量看着也舒服)

2017-08-13 23:53:27 284

原创 给你的大杀器装备核弹——Windows下安装使用GPU版XGBoot详细参考指南

很早就知道XGBoost支持GPU了,不过一直没有配置,一方面是GPU版本的xgb配置,中文安装教程根本找不到,还有就是支持GPU的xgb还不是稳定版的。 花了两天时间踩遍各种坑,特意整理好这个教程,方便各位。安装CUDA这应该算是第一个坑,我的电脑在装tensorflow的时候就已经配置好CUDA了,看了下官方文档 Windows requirements for GPU build: on

2017-10-06 20:24:24 2298

原创 Hexo NexT 添加小功能

接上文先从我怎么搭建这个博客开始吧之前搭建完只有基础功能,十分简单,但Hexo功能非常强大,可以给博客增加不少实用的功能。Next主题就是我的博客目前使用的,http://theme-next.iissnan.com/ ,可以很方便地使用一些第三方服务,这次增加小功能也是利用这一点。增加评论功能评论功能可以让内容更丰富,可以让访客留下评论和建议,便于博客地改进以及优化。 本来打算使用多说地,后来发

2017-08-14 00:00:44 4721

原创 先从我怎么搭建这个博客开始吧

博客地址是https://jiaqiangbandongg.github.io/环境安装node.js git然后在命令行输入如下npm install hexo-cli -ghexo init blogcd blognpm installhexo server浏览器里打开http://localhost:4000/ 就能看见了主题安装【可选】https://material.viose

2017-08-13 23:59:11 473

原创 Tableau 可视化初体验

Tableau是一款商业型的可视化软件,无需编程基础,只需要拖拽就能很方便地制作出一个精美的而且支持交互的可视化数据。安装这是public版,输入邮箱就能下载安装了 https://public.tableau.com/s/ 还有收费版,通过时间驻留器就能无限试用,这里不推荐,还是要支持正版的使用方法导入数据刚开始进入程序需要导入数据 支持的格式挺多的,这里拿Titanic数据集来举例

2017-08-13 23:56:07 2805 1

原创 目标!半天学完《Spark快速大数据分析》核心概念

在写下这个标题的时候已经下午了,看来只有半天时间了(汗初衷以及Spark简介最近找工作,发现很多公司都要求Hadoop、Spark,我平时也没有啥这方面的需求所以没学,而且这个东西真正用起来需要分布式集群。 于是买了本书《Spark快速大数据分析》,挺薄的,而且是三种语言写的(java,scala,python),如果只看Python,目测一天就能学完核心概念。 配置环境学习一门新技术,环境配置

2017-08-13 23:48:46 693

原创 Scipy的几个简单图像操作

Scipy的几个简单图像操作Scipy.ndimageBluring imageImage derivativesMorphology

2017-01-27 16:48:02 5955

原创 PIL学习随笔

PIL学习随笔基本就是从《Python计算机视觉编程》这本书里面摘下来的,结合自己的实践记录下来的比较实用的东西。os.path.splitext分割后缀名三种方法显示PIL灰度图片Numpy格式与PIL格式之间转化pickle的保存与读取

2017-01-27 16:32:37 1349

原创 python直方图均衡化直观理解

直方图均衡化是灰度变化中常用的一种非常有用的变化方式,可以用作增强对比度,思想也比较简单,就是使得变化后的图像每个灰度值概率分布相同。代码import numpy as npdef histeq(im,nbr_bins=256): '''对灰度图进行直方图均衡化''' #计算直方图 imhist,bins = np.histogram(im.flatten(),nbr_bin

2017-01-23 16:57:50 3339

原创 PyQt5学习随笔

在学习pyqt5的过程中碰到的问题,以及一些关键知识点的记录,方便自己再学习。在python2.7中继承QWidget时super的用法from PyQt5.QtWidgets import QWidgetclass Example(QWidget): def __init__(self): super(QWidget,self).__init__() '''

2017-01-05 14:29:14 2392

原创 Scikit-learn源码学习之cluster.SpectralClustering

最近看的都是聚类算法,像kmeans和mean_shift都是根据欧式空间的距离来计算的,而谱聚类(Spectral Clustering, SC)则是基于图论的,每个样本就是一个节点,给出节点间的相似矩阵就能聚类。先说下谱聚类的算法流程 1.生成图的相似矩阵 2.生成几个最小的特征值和对应的特征向量 3.特征向量进行聚类接下来是源码,源码地址def spectral_clustering(a

2016-12-31 20:03:04 3078

原创 在Windows下安装LightGBM的Python包

LightGBM是微软旗下DMTK推出的Gradient Boosting框架,因为其快速高效,以后或许会成为数据挖掘竞赛中的又一个大杀器。1.下载源代码git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM2.编译DLL 进入LightGBM目录,用VS2013(或者更高的版本)打开windows/LightGBM.sln,选择D

2016-12-22 15:12:20 12411

原创 win10+gtx1060+vs2015+cuda8.0安装theano时的各种疑难杂症

win10+gtx1060+vs2015+cuda8.0安装theano时的各种疑难杂症c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v8.0\include\common_functions.h(65): fatal error C1083: 无法打开包括 文件: “string.h”: No such file or directory

2016-12-18 14:41:54 1775 2

原创 简易爬虫自制之查看CSDN排名的小工具

没开多久的博客,排名总是显示 千里之外,受到 如何查看CSDN 排名 这篇文章的启发,结合最近学习的爬虫技术写了个小工具。HTTPError: Forbidden

2016-12-17 17:13:49 957

原创 从Spyder3降级回Spyder2

spyder3已经更新了很长时间了,不少问题还是没能解决,比如启动时跳出许多nvcc.exe,然后持续kernel died,敲代码突然自动退出这种情况也是越来越频繁了。确认历史版本号这是第一步,选择一个3以下的版本号,我的方法比较简单 pip install spyder==然后就会出现如下的错误 Could not find a version that satisfies the r

2016-12-17 16:21:17 3828

原创 Notepad++没有插件管理器(Plugin Manager)的原因以及解决方法

今天想下几个notepad++的插件玩玩,结果发现根本就没有插件管理器。 后来上官网发现了这样一句话 Note that the most of plugins (including Plugin Manager) are not yet available in x64于是重新安装了一个32位的版本 完美解决

2016-12-14 09:17:47 73020 11

原创 scikit-learn源码学习之cluster.MeanShift

聚类部分的mean-shift算法终于看完了,网上这部分资料还是有些的,都是令人头疼数学公式,不过不如直接读源码来得直接些。执行mean-shift算法的核心函数 源码地址def mean_shift(X, bandwidth=None, seeds=None, bin_seeding=False, min_bin_freq=1, cluster_all=True, m

2016-12-10 11:47:27 7587 1

原创 scikit-learn源码学习之cluster.mean_shift.estimate_bandwidth

继续我的源码学习之旅,这次是mean-shift聚类算法里面的estimate_bandwidth函数。 estimate_bandwidth函数使用mean-shift算法来估计带宽,如果MeanShift函数没有传入bandwidth参数,MeanShift会自动运行estimate_bandwidth,源码地址def estimate_bandwidth(X, quantile=0.3, n

2016-12-06 23:29:24 6238 1

原创 scikit-learn源码学习之datasets.samples_generator.make_blobs

在scikit-learn看聚类的时候碰到的,可以按照需求生成数据,官方源码地址 读代码顺带把注释和心得写了上去datasets.samples_generator.make_blobs

2016-12-04 11:09:32 5259

原创 爬虫时碰到的socket.error: [Errno 10060]错误的原因以及解决方法

socket.error: [Errno 10060]原因是爬取页面过快造成暂时被网站ban掉的情况,设置time.sleep(1)就好,后来发现ban的时间不定,就自己动手写了个暴力的做法def avoid_10060(fun): error_time = 0 while True: time.sleep(1) try: re

2016-12-02 19:51:09 19811 4

原创 python中 if-else 与 try-except的转换 while 与 whileTrue-try-except的转换

if-else 与 try-except转换 while 与 while-True-try-except转换比较神奇的写法,直接看代码吧 见如下if-else场景if fun(): do something1else: do something2如果fun()抛出异常表示假,那么可以改写成如下形式try: fun() do something1expect:

2016-12-02 01:44:14 8074 4

原创 今天开始写博客

要是我有个技术博客就好了,嗯,今天开始吧,内容还没想好,就随便记录点日常琐事还有我敲的那些代码。

2016-10-30 02:28:08 451

原创 pandas 快速添加一行数据

pandas 快速添加一行数据洗数据时经常碰到添加数据什么的,可我pandas用的也不熟练,就把每次的一点小技巧记录下来,不会时查查也方便。

2016-10-28 23:57:28 14093

原创 提升方法AdaBoost算法完整python代码

提升方法AdaBoost算法提升方法简述俗话说,“三个臭皮匠顶个诸葛亮”,对于一个复杂的问题,一个专家的判断往往没有多个专家的综合判断来得好。通常情况下,学习一个弱学习算法比学习一个强学习算法容易得多,而提升方法研究的就是如何将多个弱学习器转化为强学习器的算法。 强学习算法:如果一个多项式的学习算法可以学习它,而且正确率很高,那就是强可学习的。 弱学习算法:如果一个多项式的学习算法可以

2016-10-23 18:57:59 10256 6

原创 TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types dtype('S32')

今天拿python写AdaBoost的时候碰到的,一看报错提示就知道是类型错误,后来参考了 http://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/numpy_ndarray.html 得知S32就是 长度为32个字节的字符串类型,这下就好办了,发现问题是出在读取txt数据时没有转换类型,依旧保持着字符类型。解决方案: float()

2016-10-23 12:13:14 18326 1

原创 Spyder3更新和更新后碰到的图标变化问题

spyder3出来后我很快就更新了,现在整理了自己碰到的一个小问题。更新我使用的是anaconda,直接在命令行里面输入conda update spyder就能很方便地更新了。碰到的问题更新后界面如下,可以发现图标不是原来那种很清爽的样子了。 解决方案按下快捷键Ctrl+Alt+Shift+P召唤Preferences界面 在Icon theme那栏选择Spyder 2 确定完重启就好了

2016-10-22 13:09:08 7970 2

原创 利用PCA简化数据

利用PCA简化数据用途主成分分析(Principal Component Analysis)可以把大量的数据的维度减小,也可以叫做降维。 这么做的好处如下: 使得数据更容易使用 降低很多计算的开销 去除噪声 使得结果易懂 本质通过将原来的数据从高维度的坐标系映射到低维度新的坐标系来,这里有一篇很不错的例子:主元分析(PCA)理论分析及应用。PCA过程简述去除平均值 计

2016-10-20 23:30:25 1891

操作系统:进程管理

操作系统:进程管理 说明:本人自己写的,和别人的版本都不一样,注释齐全,代码风骚,深入理解操作系统中的进程概念并通过程序设计模拟,是验证型实验。 运行结果: ******************************** * 进程模拟 * ******************************** 1.创建进程 2.查看运行进程 3.换出某个进程 4.杀死运行进程 5.进程之间通信 0.退出系统 ******************************** 请选择 (0~5)

2016-10-21

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除