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十分钟搞定pandas

本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包:一、            创建对象可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。1、可以通过传递一个list

2016-08-27 12:14:07

笔记001--Hashtable/HashMap与key/value为null的关系

大家都知道Hashtable与HashMap的三大区别,其中有一条则是HashMap可以存储一个Key为null,多个value为null的元素,但是Hashtable却不可以存储。究竟是为什么?下面看一下源代码:HashMap.class: // 此处计算key的hash值时,会判断是否为null,如果是,则返回0,即key为null的键值对 // 的hash为0。因此一个hashm

2016-07-23 17:14:17

解决win10下VM12虚拟机桥接模式不能上网的方法(亲测可行)

本文的方法可解决如下两个问题:1。局域网中其他机器ping不通本机中的虚拟机。2。本机中的虚拟机采用桥接模式不能上网,甚至主机也不能上网。注意:自己局域网的IP起始地址及路由器地址,可以通过登陆路由器查看,也可以在所有操作之前在CMD中通过命令ipconfig(windows)或ifconfig(linux)查看。一般路由器的地址就是默认网关。解决方法:1。打开win10的“网络设置”– “更改适配

2016-05-28 14:33:38

synchronized的JVM底层实现(很详细 很底层)

本文转载自:http://www.open-open.com/lib/view/open1352431526366.html目前在Java中存在两种锁机制:synchronized和Lock,Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容,其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea。本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣,只是介绍二者的实现原理。数据同步需要依赖锁,那锁

2016-05-17 09:44:43

Java中多线程并发体系知识点汇总

java多线程并发体系总结,各种锁,同步方式等。1、操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程。进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令;有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据;不同进程的地址空间是互相隔离的;进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件、子进程和信号处

2016-05-17 09:29:40

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题本文转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693作者:July出处:结构之法算法之道blog前言   一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文

2016-05-12 21:49:27

深入理解Java(一)类加载原理

Java类加载机制这个词相信对于任何一个使用过Java的人都不会陌生,但是并不是每一个写Java程序的人都十分清楚Java类是什么时候被加载的,是什么时候被初始化的,下面我们就来分析一下吧。类的加载  首先要清楚,类的加载和类的初始化是不同的。类的加载是由类加载器完成的,类加载器也是一个程序,如ClassLoader类就是一个类加载器,它也是用Java语言写的,可以通过继承并重写它的方法来实现自己的

2016-03-14 09:27:52

NAT方式主机与VM虚拟机ping不通解决办法

从百度里边搜到的常规解决方法都是说什么防火墙影响,nat方式本来就ping不通等,今天我记录一个解决方案,不一定适用于所有的情况,但是最起码我的问题解决了。  我的虚拟机版本是12,虚拟机中的win7获取ip的方式是DHCP自动获取,查看ipconfig得到信息是如下:    注意看,显示的默认网关最后一个段是2,而不是常用的1。这个时候,虚拟机能ping通192.168.11.2,但是

2016-01-09 09:19:21

Linux/Ubuntu上使用Qt Creator创建非Qt项目

第一步:安装CMake和Qt Creatorsudo apt-get install cmake qtcreator 第二步:创建非Qt项目“New Project”–>”Non-Qt Project”–>”Plain C++ Application”–>”choose”–>填好名字和路径,”Next”–>”Build System”选择“CMake” 并”Next”–>一路Next直到出现“Ru

2016-01-02 12:40:30

安装Ubuntu15.10后要做的事

Ubuntu 15.10发布了,带来了很多新特性,同样也依然带着很多不习惯的东西,所以装完系统后还要进行一系列的优化。1.删除libreoffice libreoffice虽然是开源的,但是Java写出来的office执行效率实在不敢恭维,装完系统后果断删掉sudo apt-get remove libreoffice-common 2.删除Amazon的链接sudo apt-get remov

2016-01-01 20:19:17

Ubuntu15.10_64位安装Theano+cuda7.5详细笔记

经过了3天的摸索,尝试了网上的各种方法,重装了N遍ubuntu,今天终于装好了,记录下来,与自己或者有需要的朋友一起分享。  介绍一下我的环境:GTX425M,笔记本win7_64+ubuntu15.10_64双系统,cuda7.5。  首先声明,我是安装完ubuntu15.10后,没有sudo apt-get update,没有安装其他的软件,没有disable Nouveau,直接安装的cuda

2015-12-31 08:56:35

论文笔记001-Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction

论文笔记 之 卷积自编码网络  突然发现好记性不如烂笔头真的很有道理,到了写毕业论文的时候,发现之前看过的论文都貌似没看过。今天写一下关于Convolutional Auto-Encoders的笔记,后期慢慢将以前比较好的论文补上来,希望对我对大家都有收获。   论文可以自己搜,懒得搜的可以去CSDN免费下载。网络结构  进入正题,这篇论文写的是将卷积神经网络的卷积层用Denoise

2015-12-24 16:23:05

机器学习实战笔记(Python实现)-01-机器学习实战

机器学习实战本博客来自于CSDN:http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49663977本系列博客源自于读《机器学习实战—中文版》这本书的学习笔记,用于日后翻阅、查看资料用。机器学习算法越来越受到人们的青睐,是由于这些算法在一定程度上可以达到智能的目的,比如人脸识别、图像文本分类等在一定程度上可以代替人工繁琐复杂的操作。《机器

2015-11-09 09:34:15

机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN)

机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN) -- 下面来看一下书上对这个算法的原理介绍:存在一个训练样本集,并且每个样本都存在标签(有监督学习)。输入没有标签的新样本数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取出与样本集中特征最相似的数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,而且k通常不大于20。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。

2015-11-07 17:27:58

机器学习实战笔记(Python实现)-01-机器学习实战

本系列博客源自于读《机器学习实战—中文版》这本书的学习笔记,用于日后翻阅、查看资料用。这本书的主要介绍的算法是源自于一篇ICDM会议上的论文----“数据挖掘十大算法”。论文选出的十大机器学习算法包括:C4.5决策树、Kmeans、支持向量机(SVM)、Apriori、最大期望算法(EM)、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法(kNN)、朴素贝叶斯算法(NB)和分类回归树算法(CART)。

2015-11-05 15:59:07

python调用dll方法

转载自:http://blog.csdn.net/lf8289/article/details/2322550在python中调用dll文件中的接口比较简单,实例代码如下:如我们有一个test.dll文件,内部定义如下:extern "C"{int __stdcall test( void* p, int len){     return len;}

2015-10-28 11:27:52

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-19-Containers

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-19-Containers -- 本篇介绍的内容主要是网络层容器。这个容器包含着具有相互关系的各种类型的网络层,他们具有统一的API是Layer。

2015-10-25 22:06:40

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-18-Noise Layers

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-18-Noise Layers -- 本篇介绍的内容主要是给输入数据加入高斯噪声的。高斯噪声是指噪声数据服从高斯分布。一般图像处理都是用高斯噪声过滤器进行过滤,而此处加入噪声是为了防止过拟合现象。

2015-10-25 20:54:32

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-17-Embedding Layers

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-17-Embedding Layers -- 本篇介绍的内容主要用于NLP(Nature Language Process, 自然语言处理)。Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果,但就目前而言,Deep Learning 在 NLP 领域中的研究已经将高深莫测的人类语言撕开了一层神秘的面纱。本篇内容主要就是用来做词向量的映射与训练。

2015-10-25 20:29:28

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-16-Normalization

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-16-Normalization -- 本篇介绍的内容很少,只有一项就是归一化层。顾名思义就是能够对输入输出进行归一化操作的结构层。

2015-10-25 18:21:05

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