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RSS订阅原创 ubuntu18.04安装显卡驱动，Anaconda，CUDA，pytorch全套流程
一套流程安装显卡驱动，Anaconda，CUDA，Pytorch
2022-04-19 21:18:59
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原创 面试记录（二）
2019.9.4 滴滴出行 轨迹挖掘组 招聘算法实习生G1：Dijstra算法，Floyd算法，A*算法解释Dijstra是单点到所有点的最短距离，Floyd算法是利用距离矩阵D和结点矩阵P计算所有点到所有点的最短距离，A算法是Dijstra的扩展，当预估函数为0的时候A算法就是DijstraG2：项目经历上的各种问题这个看个人G3：逻辑分析司机在A点时关闭GPS，过了一会到达B...
2019-09-04 16:26:19
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原创 面试记录
1. 2019.8.31 百度商业智能实验室Q1：导师让你来吗？关键问题：提前准备好Q2：自我介绍注意：要突出重点，针对你面试的岗位来说你的项目经历，引导面试官往你的重点走。Q3：LSTMLSTM是什么，结构是这样的:从上图中可以看出，在每个序列索引位置t时刻向前传播的除了和RNN一样的隐藏状态h(t)h(t)，还多了另一个隐藏状态，如图中上面的长横线。这个隐藏状态我们一般称为细胞...
2019-09-02 20:00:56
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原创 P4编程环境搭建+实现tutorials中basic的案例
前言 最近由于科研的需要，安装了这个SDN的P4环境，不得不说这个过程真的是异常多的bug，装了一周才装好，总结这一周以来的错误，下面告诉大家如何一次性的安装好。（特别提醒，希望你是直接看到这篇文章后来安装的，因为在自己安装的过程中如果出现版本错误而没有把配置好的环境删除干净的话，安装过程基本就卒了啊！）所以推荐安装前满足以下条件之一：刚开始装P4，没有自己先捣鼓然后报各种错重装后的系统...
2019-07-05 23:26:00
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转载 LeetCode Python3——10. 正则表达式匹配
问题描述给定一个字符串 (s)(s)(s) 和一个字符模式(p)(p)(p)。实现支持 ‘.’ 和 ‘’ 的正则表达式匹配。‘.’ 匹配任意单个字符。'’ 匹配零个或多个前面的元素。匹配应该覆盖整个字符串 (s) ，而不是部分字符串。说明:s 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母。p 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母，以及字符 . 和 ∗*∗。示例 1:输入:s =...
2019-02-22 14:46:39
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原创 LeetCode Python3——8.字符串转整数
问题描述请你来实现一个 atoi 函数，使其能将字符串转换成整数。首先，该函数会根据需要丢弃无用的开头空格字符，直到寻找到第一个非空格的字符为止。当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时，则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来，作为该整数的正负号；假如第一个非空字符是数字，则直接将其与之后连续的数字字符组合起来，形成整数。该字符串除了有效的整数部分之后也可能会存在多余的字符，这些字...
2019-02-22 14:31:54
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原创 LeetCode Python3——6. Z字形变换
问题描述将一个给定字符串根据给定的行数，以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时，排列如下：L C I RE T O E S I I GE D H N之后，你的输出需要从左往右逐行读取，产生出一个新的字符串，比如：“LCIRETOESIIGEDH...
2019-02-22 14:21:17
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原创 LeetCode Python3——5. 最长回文数
问题描述给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。示例 1：输入: “babad”输出: “bab”注意: “aba” 也是一个有效答案。示例 2：输入: “cbbd”输出: “bb”Sol 1: （暴力解法） def longestPalindrome(self, s): """ :type s:...
2019-02-22 11:16:49
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原创 LeetCode Python3——3. 无重复字符的最长子串
问题描述给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。示例 1:输入: “abcabcbb”输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”，所以其长度为 3。示例 2:输入: “bbbbb”输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”，所以其长度为 1。示例 3:输入: “pwwkew”输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 “w...
2019-02-18 13:28:20
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原创 LeetCode Python3——2. 两数相加
问题描述给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照逆序的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。示例：输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)输出：7 -> 0 -> 8...
2019-02-17 14:50:24
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原创 LeetCode Python3——1. 两数之和
问题描述给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。Sol 1:class Solution: def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: Li...
2019-02-17 13:33:15
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转载 转载：Python中to_csv函数输出的utf8数据用Excel打开是乱码
df.to_csv(“df.csv”, encoding=’utf8’) 这种写法代码会打开会乱码，正确方法:df.to_csv(“df.csv”, encoding=’utf_8_sig’) 转载文章：https://blog.csdn.net/weixin_39461443/article/details/75303072...
2018-11-10 23:31:57
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原创 Tensorflow中迁移学习出现 OOM 解决方案
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[]出现以上情况要注意以下两个方式：1.batch_size值设置过大，导致内存溢出，batch_size是每次送入模型中的值，由于GPU的关系，一般设为16,32,64,128。2. ima...
2018-10-28 12:34:52
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原创 神经网络（二）——深入理解反向传播的四个基本方程
由于神经网络覆盖的内容比较多,一时提笔不知从何开始说起,刚好看到这一章以公式为主,因此先入手这一章。本章参考书籍《神经网络与深度学习》以及三蓝一棕的B站视频。1.预备知识我们先来看一张图，了解一下我们的符号定义： 我们首先给出网络中权重的定义：wljkwjklw_{jk}^l表示从第l−1l−1l-1层的的kkk个神经元到lll层的第jjj个神经元的连接的权重，可能大家会觉得这里权重...
2018-08-06 10:33:24
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原创 吴恩达机器学习——学习理论，经验风险最小化（ERM），一般误差（测试误差），VC维
这一章主要是学习的理论。首先我们来关注这章主要研究的问题： 1.我们在实践中针对训练集有训练误差，针对测试集有测试误差，而我们显然更关心的是测试误差。但是实际算法通常都是由训练集和模型结合，那么我们如何针对训练集的好坏来体现出测试误差的信息呢？这是我们研究的第一个问题 2.是否存在某些条件，我们能否在这些条件下证明某些学习算法能够良好工作？1.符号定义写在前面，这里这把各种符号定义...
2018-07-20 12:53:06
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原创 支持向量机（四）——深入理解SMO优化算法
支持向量机的最后一节，用SMO优化算法解决对偶函数的最后优化问题，首先先介绍坐标上升法1.坐标上升法假设我们有一个要求解的优化问题：maxαW(α1,α2,...,αm)maxαW(α1,α2,...,αm)\underset{\alpha}{ max}W(\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{m})这里W是αα\alpha向量的函数。之前我们讲过求...
2018-07-13 14:46:21
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原创 支持向量机（三）——深入理解核函数，软间隔SVM
快捷键-加粗 按按按按按Ctrl + B -斜体 CTRL + I -引用 CTRL + Q -插入链接 Ctrl + L键键键键键 -插入代码 按下按下按下按下按下Ctrl + K -插入图片 按按按CTRL + G -提升标题 Ctrl + H键键键键键 -有序列表 ...
2018-07-11 15:47:12
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原创 支持向量机（一）——深入理解函数间隔与几何间隔
1.支持向量机和logistic函数的有什么区别实践发现，在所给的例子中，两种方法线性划分两类事物时得到的线性分类器的效果差不多。那具体的差别在哪呢？ ···SVM更关心的是靠近中间分割线的点，让他们尽可能地原理中间线，而不是在所有点上达到最优，因为那样的话，要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加原理中间线。因此支持向量机和和逻辑斯蒂回归的不同点，一个是考虑局部（不关心已经确定远离的...
2018-07-09 01:50:58
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原创 支持向量机（二）——深入理解最优间隔分类器
最优间隔分类器理论之前我们提到在支持向量机中，我们的目标是寻找一个超平面，使得离超平面比较近的点能有更大的间距，也就是说我们不必考虑所有的点都必须远离超平面，我们关心求得的超平面能够让所有点中离它最近的点有最大间距。 因此，注意最优间隔分类器我们的任务是什么，就是使最近的点的几何间距最大。先上公式： 解释一下： Max的γ，w，b为参数，右边的γ为最优化的目标函数，其实就是几...
2018-07-09 01:37:05
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原创 吴恩达网易机器学习第6课：判别模型，生成模型以及朴素贝叶斯模型
本文结合网易云吴恩达机器学习公开课中文课件内容以及个人理解，对这一章节进行介绍。红色部分为关键部分或个人的一些理解。1. 生成模型与判别模型1.1 两种模型的区别我们首先假设x为特征，y为类别结果。那么分以下几种方式来理解生成模型与判别模型。（1）官方定义：判别模型是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率，通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。而生成模型是知...
2018-07-06 21:47:57
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原创 吴恩达机器学习课后编程作业第二课解析：logistic regression
本文结合http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html文章以及Python版本代码来解析逻辑回归并实现 问题描述：使用逻辑回归函数根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学。 训练数据的成绩样例如下：第一列表示第一次考试成绩，第二列表示第二次考试成绩，第三列表示入学结果（0--不能入学，1--可以入学）34.62365962451697...
2018-07-05 00:46:24
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原创 为什么随机梯度算法中每一次都只用一个样本，却能保证参数最后收敛？
借鉴https://www.sohu.com/a/131923387_473283中的一段内容：随机梯度下降算法最大的缺点就是在每次更新时可能并不会按照正确的方向进行，因此可能在优化的过程中带来扰动。如图 批处理最后得到是一个局部的最小值，随机处理用每一个样本更新，可能没有使用全部的数据会在另一个地方找到了局部最小值。让我用一个例子来说明这个问题： 随机梯度处理就是比如你要找一...
2018-07-01 15:47:14
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