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使用Latex编辑IEEE模板【插入图片】时出现“undefined control sequence”问题的解决方法

最近要投一篇IEEE Access的文章,将其Latex模板下载下来,使用winedt进行编译没有问题,但是在用传统的Latex方法插入图片时候便出现了“undefined control sequence”的问题。传统插入图片的方法为:\begin{figure}[htbp]\centerline{\includegraphics[scale=0.3]{xxx.png}}\capt...

2019-11-14 14:36:46

二分类、多分类与多标签问题的区别及对应损失函数的选择

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类:表示分类任务中有两个类别,比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是猫,用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹...

2019-03-19 15:57:35

LeetCode 33. Search in Rotated Sorted Array

题目描述Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.(i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]).You are given a target value to search. If fo...

2019-03-12 02:14:23

LeetCode 80. Remove Duplicates from Sorted Array II

题目描述Given a sorted array nums, remove the duplicates in-place such that duplicates appeared at most twice and return the new length.Do not allocate extra space for another array, you must do this b...

2019-03-11 23:09:37

LeetCode 26. Remove Duplicates from Sorted Array

题目描述Given a sorted array nums, remove the duplicates in-place such that each element appear only once and return the new length.Do not allocate extra space for another array, you must do this by m...

2019-03-11 22:51:51

Teamviewer检测为商业用途的解决方案

Teamviewer检测为商业用途的解决方案1. 修改MAC地址,重装Teamviewer (亲测可用, 注意两台计算机上的Teamviewer都要试试,如果修改其中一个没有解决,修改另一个试试)2. 网上下载安装破解版 (会出现莫名奇妙的问题)3. 更换ID(此方法可行,但是容易过期,没试过,第一种修改后ID也是发生改变,但是比较稳定)。(同样是两台计算机上的Teamviewer都要试试)。4....

2019-01-21 03:27:47

LeetCode刷题指南

以下是我个人做题过程中的一些体会: 1. LeetCode的题库越来越大,截止到目前,已经有321个问题了。对于大多数人来说,没有时间也没有必要把所有题目都做一遍(时间充裕可以随意)。刷个100题左右应该就差不多了(可以考虑序号为前100多的题目,相对更经典一点)。 2. 从AC率高的开始做,难度从简单->中等,先不要做困难的。 3. 可以按照下文的面试出题频率顺序来做,从频率最高的一...

2019-01-16 00:14:06

chmod命令原理及用法详解

Chmod命令主要用于修改、设置文件权限chmod 修改文件权限主要有两种方式: 字母法与数字法虽然数字法相对字母法简单,但是数字法是基于字母法,所以这里先介绍字母法。1、字母法:chmod  (u g o a)   (+ - =)   (r w x)   (文件名)以上是chmod的用法,每个括号是一个参数, 前三个括号主要放在一起使用即 chmod + 设置模式 + 文件名;下

2017-07-29 16:35:38

Ubuntu命令行模式与图形桌面切换方法

Ubuntu命令行模式与图形桌面Ubuntu提供两种进入方式,一个是我们平常最熟悉的图形界面形式,还有一种是纯命令行方式,1、按Ctrl+Alt+(F1~F6中的任意一个)即可进入纯命令行模式。   进入后,需要输入用户名,密码(此处包括root用户与非root用户)。   注意:输入密码是要使用位于键盘上面的数字,不要使用小键盘数字(这种情况是对键盘上有两处可以

2017-07-29 15:18:20

ubuntu the system is running in low-graphics mode 解决办法

博主碰到这个问题的背景是在Ubuntu 16.04 LTS下跑基于Keras实验,需要在根目录下配置两个权重文件,在改变根目录读写权限的时候碰到的问题。开机后,提示如下界面:点击ok后,弹出四个选项,如恢复默认显卡设置,但是等待一晚上没有反应,所以,博主开始寻求别的解决方法。1、首先,现在连界面都进不去,该怎么办?对于Ubuntu系统,有图形界面系统与纯命令行(此处提及

2017-07-29 14:54:31

pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象

pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象pickle 模块实现了一种算法,可以将任意一个 Python 对象转化为一系列的字节,也可以将这些字节重构为一个有相同特征的新对象。由于字节可以被传输或者存储,因此 pickle 事实上实现了传递或者保存 Python 对象的功能。cPickle 使用 C 而不是 Python 实现了相同

2017-07-27 21:10:12

Numpy文件存取

NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。文件存取的格式分为两类:二进制和文本。而二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。1、二进制格式——无格式类型(fromfile()、tofile())使用数组的方法函数tofile可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件。tofile输出的数据没有格式,因此用numpy.fromfile读回来的时候需

2017-07-27 17:21:32

Numpy.random中shuffle与permutation的区别

shuffle与permutation的区别函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌(即随机打乱原来的元素顺序);区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作,改变原来数组的顺序,无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作,而是返回一个新的打乱顺序的数组,并不改变原来的数组。示例:a = np.arange(12)print

2017-07-27 16:36:08

Numpy基本方法总结

Numpy基本方法主要从一下几方面总结Numpy的基本方法1、数组方法2、数组属性3、矩阵方法4、多项式5、线性代数6、概率分别1、数组方法1.1  创建数组:arange()、zeros()、ones()等方法可以直接创建数组,通过array()可以创建一维或多维数组,函数参数是列表等。示例1:import numpy as npa = n

2017-07-27 16:24:12

Python排序函数sort()和sorted()详解

我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法对给定的ListL进行排序,方法1.用List的成员函数sort进行排序方法2.用内建函数sorted进行排序(从python2.4开始)sort函数定义:sort(cmp=None,key=None,reverse=False)sorted函数定义:sorted(iterable,cmp=None,key=

2017-07-27 12:11:52

计算机专业毕业生留给新生的一封公开信

亲爱的2017级学弟、学妹: 你们好,我是你们2013级计算机相关专业的学长。本来这封信是留给我们专业2017级的学弟、学妹们的。主要讲大学四年应该如何度过,但是当时学长并没有被告诉大学四年该如何度过。所以学长感觉这很有指导意义,所以将此信放到博客里面,希望对有缘看过这篇博客的学弟、学妹们有帮助。 1. 调整好自己的心态。 想必学弟、学妹们当中不少填志愿的时候没有选择软件工程这

2017-05-30 19:22:28

Convolutional Neural Network For Sentence Classification

用卷积神经网络对句子分类 Yoon Kim 纽约大学 Yhk255@nyu.edu 摘要 针对句子级别的分类任务,我们使用卷积神经网络(CNN)结合预训练的词向量做了一系列的实验。我们证明一个少量调节超参数的简单CNN模型结合静态词向量可以在很多基准上取得非常好的结果。通过细粒度的调节参数学习特定任务的词向量可以进一步的提升结果。我们提出了对架构简单的修改,这样可以同时使用基于特定

2017-05-30 18:54:51

theano concatenate 实例

import theanoimport numpy as npimport theano.tensor as Tones = theano.shared(np.float32([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]))print(ones.get_value())result = T.concatenate([ones,ones],axis=0)print(resul

2017-03-31 12:45:19

Ubuntu GCC安装、版本切换

作者写这篇博文的背景是在Ubuntu16.04 LTS上跑CNN代码的时候遇到的问题,作者解决该问题花费了很长的时间,即使StackFlow、google上也没有给出很好的答案,一开始作者以为是代码的错误,所以就花费了很长时间来查看代码,但是并没有发现错误,但是却发现了一个大的逻辑错误(此处意外惊喜、因为对最后的结果有帮助),于是作者使用可以在Windows环境下可以运行的工程放到Ubuntu系统

2017-03-19 17:23:50

理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)

摘要:作者早前提到了人们使用RNNs取得的显著成效,基本上这些都是使用了LSTMs。对于大多数任务,它们真的可以达到更好的效果!写了一堆方程式,LSTMs看起来很吓人。希望通过这篇文章中一步一步的剖析,能更好理解它们。递归神经网络人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具

2017-03-04 21:20:48

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