Eric_Blog_CSDN的博客

原创 keras学习- No module named ' tensorflow.keras ' 报错，看清 tf.keras与keras

环境描述：系统ubantu16.04安装anaconda 版本conda 4.5.4创建虚拟环境 tf-gputensorflow-gpu版本（1.7.0-gpu, 能够import tensorflow）tf-gpu环境下已安装的包：(1)conda install scipy matplotlib scikit-learn scikit-image(2)c...

原创 Anaconda 下Jupyter Notebook配置 python2 与 python3两个 kernel的方法

系统：Ubantu 16.04背景：安装了anaconda 4.5.4（python3版本的anaconda），使用jupyter notebook，只有python3的kernel，想要添加python2的kernel，这样可以方便调试不同程序。一、自己的code记录：eric@eric-Y480:~$ conda create -n py2.7 python=2.7eric@e...

原创 Tkinter UI 简记——Listbox之多选功能以及 报错类型：bad listbox index "0 2"

                              Tkinter UI 简记——Listbox之多选功能以及 报错类型：bad listbox index "0 2" 在使用tkinter设计UI界面过程中，用到了Listbox的多选功能，即 selectmode = MULTIPLE的情况。现在界面如下，希望能够获取多个选中的文本。                   ...

原创 准确率(accuracy)，精确度(precision)，召回率(recall) ——评价标准学习 part1

在学习机器学习算法过程中，在学习评价标准（accuracy, precision, recall）内容的时候，记录一下自己遇到的问题。在网上查找准确率，召回率，一般会发现两套描述。一套是对于信息检索的，一套是对于分类问题的。                                                                               一、 信息...

原创 CNN感受野计算

笔试过程中遇到了感受野计算的问题，赶快把不牢固的知识复习一下。1 感受野的概念在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。2 感受野大小的计算 感受野计算时有下面的几个情况需要说明：（1）第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小（2）深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤...

原创 调试错误：ValueError: Protocol message Feature has no "feature" field ——将MNIST数据转换TFRecord程序报错经历

在学习《Tensorflow：实战Google深度学习框架》，分享一下自己的出错经历。TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的。在7.1.2 样例程序，如下：import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnis...

原创 Sublime Text3如何运行包含输入输出的Python程序（即配置交互环境）

Sublime Text3很多人都用过，非常方便。这里分享一下我用Sublime Text3写Python程序，不能运行含有输入输出的程序的解决办法，即不能交互问题的解决。办法很简单，手动安装sublimerepl插件，即可配置交互环境，正常输入输出。一、问题具体描述：安装Sublime Text3，正常。Python版本： 3.6.4 2017.12.09，正常。用sublime运行Py

原创 Notepad++查看、编辑二进制文件——安装附加组件HexEditor实现

Notepad++是一款功能强大的编辑器，直接安装的Notepad++不能查看和编辑2进制、16进制文件，只要安装名为HexEditor的插件就可以。

转载 记录网上查到的影响因子说明

原创 随机过程积累

1、对于两个随机变量，X1，X2，想要描述其关系，可以定义距离，即  相关。2、随机变量距离采用，最小均方距离3、相关大，均方距离小；相关小，均方距离大。4、（自）相关函数是一个二元函数，并且一定是正定的。5、宽平稳随机过程：t、s时刻做相关  =  t+m、s+m时刻做相关，相关函数仅仅与两个时刻的差有关。6、宽平稳随机过程的相关函数 退化成一元函数7、宽平稳随机过程的相

原创 二维坐标变换三维坐标未解答

原创 图像处理加速程序小技巧

1、在计算图像局部窗口统计分布时应用了一次积分和二次积分图像，计算效率大幅提高。2、对每个像素都是基于局部窗口的统计特性，逐一进行灰度值的调整，能够较好地显示当前像素和周围的对比关系，对场景有很好适应性。3、一次积分是指：  ID+IA-IB-IC

原创 贝叶斯

x=−b±b2−4ac−−−−−−−√2a x = \dfrac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} P(A|B)=P(A|B)P(B) P(A|B)=\dfrac{P(A|B)}{P(B)}