YasinQiu-CSDN博客

原创 [CS] 区块链-智能合约

Gas和云计算相似，占用区块链的资源（不管是简单的转账交易，还是合约的部署和执行）同样需要付出相应的费用。以太坊上用Gas机制来计费，Gas也可以认为是一个工作量单位，智能合约越复杂（计算步骤的数量和类型，占用的内存等），用来完成运行就需要越多Gas。 Gas价格由运行合约的人在提交运行合约请求的时候规定，以确定他为这次交易付出的费用：Gas价格（用以太币计价） * Gas数量。矿工...

2018-06-06 10:44:33 2480

原创 [CS] 区块链记账原理

比特比（数字货币）基于分布式网络。比特比的本质是一种数字货币。数字货币是一种不依赖信用和实物的新型货币，它的价值由大家的共识决定。比特币的记账由所有运行系统的人（即节点，可以简单理解为一台电脑）共同参与记录，每个节点都保存（同步）一份完整的账本。同时使用简单多数原则，来保证账本的一致性。举个例子：如果有人在自己电脑上把自己的余额从1万改为1百万，他这个账本和大多数人的账本不一致，就...

2018-06-04 15:14:38 616

原创 [CS] 区块链-Geth客户端

1. 启动、退出// 启动控制台$ geth console// 退出控制台> exit2. 日志控制2.1 重定向日志到文件使用geth console时，会时不时的输出日志，要想不输出日志，可以用：$ geth console 2>>geth.log然后可以看到在控制台所在的路径下出现了一个geth.log文件，这时我们可以再开一个控制台，监控...

2018-06-04 13:36:36 322

原创 [CS] 区块链Demo

参考：智能合约开发环境搭建及Hello World合约环境配置1. 安装geth这是以太坊客户端。2. solidity这是一个面向合约的高级语言。可以使用基于浏览器的Browser-Solidity，这样就不用安装solidity了。在线solidity IDEHelloWorld合约1. 环境启动控制台输入：geth --datadi...

2018-06-04 12:37:35 738

原创 [CS] 初识cookies

1. 什么是cookiesCookie就是服务器暂存放在你计算机上的一些数据信息。当你在浏览某个网站的时，Web服务器就可以通过cookie来像访问者电脑上存储数据，当下次你再光临同一个网站时，Web服务器会先查看是否有上次留下的Cookie资料，通过Cookie里的内容来判断使用者身份，发送对应的网页内容给你。 2. cookies的特点长度有限制，通常不超过4095字节；生命期...

2018-05-18 16:56:17 302

原创 [ML] 爬虫入门

1. 爬虫简介定义: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛), 是一种按照一定的规则(模拟人工登录网页的方式), 自动的抓取万维网信息的程序或者脚本. 原理: 分析过滤HTML代码, 实现对文字图片的抓取. 基本依据: 爬虫获取数据的基本依据是URL. 两种策略: 深度优先(左), 广度优先(右). 2. 为什么需要爬虫（1）互联网中的数据量大，我们不能人工的去收集数据. （3）没...

2018-05-17 12:58:57 250

原创 [DA] MongoDB GUI (Robo3T) 基操

1. 创建数据库连接快捷键：CTRL+N 主要配置的内容如下：全部配置好之后点击Save保存即可。实际使用的时候可以一次连接多个数据库，如下所示： 2. 数据库视图共有三种视图方式（红框中切换）： 3. shell操作(MongoDB查询语句)右键数据库，点击open shell。要运行的话点击工具栏上的绿色三角。 shell默认保存格式为js。3.1 ...

2018-05-17 09:03:19 1106

原创 [Linux] Ubuntu安装ChromeDriver

sudo apt-get install unzipwget -N http://chromedriver.storage.googleapis.com/2.26/chromedriver_linux64.zipunzip chromedriver_linux64.zipchmod +x chromedriversudo mv -f chromedriver /usr/local/sh...

2018-05-11 15:56:44 4277

原创 [NLP] word2vec

word2vec简介作用: 将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量. 在word2vec之前曾经用one-hot来表示字词, 比如:杭州 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,……，0,0,0,0,0,0,0]上海 [0,0,0,0,1,0,0,0,0,……，0,0,0,0,0,0,0]宁波 [0,0,0,1,0,0,0,0,0,……，0,0,0,0,0,0,0]北京 ...

2018-04-24 12:38:18 169

原创 [Python] django初学笔记

django是python下的一个web框架.1. 安装django安装环境: ubuntu. (1) 安装好python2.7 (2) 直接用pip的方式安装django即可.easy_install django(3) 确保安装成功.$ pythonPython 2.7.14 (default, Sep 23 2017, 22:06:14) [GCC 7...

2018-04-23 16:27:55 200

原创 [DA] 数据分析需要的一些概率论知识

1. 方差σ2=∑(X−μ)2Nσ2=∑(X−μ)2Nσ^2 = \frac {\sum{(X-μ)^2}} {N}2. 协方差Cov(X,Y)=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E[XY]−E[X]E[Y]Cov(X,Y)=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E[XY]−E[X]E[Y]Cov(X, Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))] = E[XY] - E[...

2018-04-16 21:29:52 2223

原创 [DA] 数据分析思维

1. 漏斗模型模型描述: 用户（或者流量）集中从某个功能点进入（这是可以根据业务需求来自行设定的），可能会通过产品本身设定的流程完成操作。应用情景: 电商购买流程, 用户注册流程等目标: 尽可能减少用户的流失.2. A/B测试A/B测试其实可以看成一种实验，将一个页面的两个或多个不同的版本随机呈现给你的目标用户，通过对用户行为的统计分析来确定哪个版本更利于目标转换。...

2018-04-16 20:40:23 1576

原创 [python] 刷题笔记_实用代码

构造函数该函数在类实例化的时候自动调用.class test: a=0 b=0 def __init__(self): print "init begin" self.a = 1 self.b = 2test1 = test()print test1.aprint test1.b# output# ini...

2018-04-16 16:00:38 380

原创 [Python] Pandas初学笔记

pandas是个强大的数据分析库. 内容(1~3)整理自Pandas官方入门教程. Pandas有三种主要的数据结构: Series(1D), DataFrame(2D), Panel(3D) 使用之前要导入相关的库:import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt1. 创建对象...

2018-04-16 15:58:57 262

原创 [Excel] 进阶功能_学习笔记

1. 数据透视表用途: 快速汇总数据. 优秀教程和示例: https://www.zhihu.com/question/22484899 效果展示: 使用数据透视表前: 使用数据透视表后: 2. vlookup功能: 将一个表格中一列数据引用到另外一个表中示例:=VLOOKUP(B2, E:F, 2,0) //将下图右表中的AGE复制到左表中去.//输入该...

2018-04-14 15:01:36 732

原创 [SQL] SQL初学笔记

0. 术语扫盲与mysql入门术语扫盲范式范式是符合某一种级别的关系模式的集合。比如关系数据库就有6种范式: 第一范式: 指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值. 第二范式: 数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分.mysql入门常用代码# 查看mysql的当前状态:systemctl status mysql.se...

2018-04-14 11:09:36 225

原创 [Linux] python的dist-packages和site-packages

site-packages它的位置通常在: ~/.local/lib/python2.7/site-packages 通过源安装的python是使用这个地址来查找模块的. 这样做是让系统的python模块和用户自己安装的模块分割开来, 互不影响.dist-packages它的位置通常在: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages 它是debian...

2018-04-10 11:32:14 2477

原创 [NLP] 中文文本相似度实战

原文: https://blog.csdn.net/github_36326955/article/details/548912041. 计算文本相似度的常用算法(1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 共有字符数(有点类似 onehot 编码, 直接统计两...

2018-04-07 18:45:32 6999 1

原创 [ML] 梯度下降算法

求解的问题: 无约束最优化问题. 基本方式: 迭代.设f(x)f(x)f(x)在RnRnR^n上有一阶连续偏导数, 则要求解的最优化问题可以表示为: minx∈Rnf(x)minx∈Rnf(x)\displaystyle\min _{x∈R_n} f(x) (1) 取初值x(0)∈Rnx(0)∈Rnx_{(0)}∈R^n, 置k=0(2) 算出f(x(k))f(x(k))f(x^{(...

2018-04-05 22:20:53 153

原创 [Tensorflow] 模型持久化

模型持久化1. 代码实现调用API: tf.train.Saver即可模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中.保存模型示例v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))result =...

2018-04-01 10:47:35 284 2

源码: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/blob/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0/Chapter05/2.%20TensorFlow%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/1.%20%E5%85%A8%E6%A...

2018-04-01 10:38:36 282

原创 [Python] unexpected indent报错

缩进问题原代码import tensorflow as tfsaver = tf.train.import_meta_graph("Saved_model/model.ckpt.meta")with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "Saved_model/model.ckpt") print sess.run(t...

2018-04-01 10:32:22 790

原创 [Tensorflow] 深层神经网络

1. 定义维基百科对深度学习的定义: 一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集.2. 激活函数实现去线性化tensorflow提供了7种不同的非线性激活函数, 常见的有tf.nn.relu, tf.sigmoid, tf.tanh. 用户也可以自己定义激活函数..3. 损失函数的定义3.1 经典损失函数3.1.1 交叉熵用途: 刻画两个概率分...

2018-03-31 17:29:29 287

原创 [Linux] pip命令

pip的功能是安装python包.python2和python3共存时如何使用pip查看python2/3已经安装好了的pip$ python2 -m pip list$ python3 -m pip list安装python2/3的pip$ python2 -m pip install numpy$ python3 -m pip install numpy...

2018-03-31 13:56:55 2376 1

原创 [Linux] 设置默认python

linux中往往会安装很多个版本的python, 所以会牵扯到默认python的设置问题. 主要是设置系统环境变量的问题.1. 查看当前默认python版本直接在terminal中输入”python”$ pythonPython 2.7.14 (default, Sep 23 2017, 22:06:14) [GCC 7.2.0] on linux2Type "help", "c...

2018-03-31 09:23:02 5763 1

原创 [Linux] 环境变量

参考: https://www.cnblogs.com/aaronLinux/p/5837702.html1. 环境变量的格式PATH=$PATH : PATH_1 : PATH_2 : PATH_3 : … : PATH_N2. 查看环境变量echo $PATH3. 添加环境变量3.1 临时添加环境变量(终端关闭后会丢失)export PATH=NEW_PATH :...

2018-03-30 20:22:30 148

原创 [Python] setup.py

参考 https://www.cnblogs.com/maociping/p/6633948.html1. 应用场景类似vivado中用户自己写的IP核.2. setup.py基本格式from setuptools import setup, find_packages setup( name = "test", version = "1...

2018-03-30 20:06:08 245

原创算法岗求职

硬实力: 项目经验, 竞赛, 简历一定要参加竞赛, 无论名次. 对于自己的项目, 数学逻辑上一定不能有漏洞. 简历方面: 自己做过什么不重要, 关键是企业想要什么.软实力: 编程基础, 手撕代码, 机器学习算法, cs的算法刷题: 剑指offer, Leetcode. 机器学习: <统计学习方法>(李航), <机器学习>(周志华)经典算法建议都...

2018-03-28 20:22:33 1424

原创测试工程师笔/面试题目

1. 什么是软件测试?软件测试是为了发现错误而执行程序的过程. 精心设计一批测试用例(即输入数据及其预期的输出结果), 并利用这些测试用例去运行程序, 以发现程序错误的过程.2. 软件测试的目的?测试的目的是想以最少的成本找出软件中潜在的各种错误和缺陷, 通过修正错误和缺陷提高软件质量.3. 什么是需求文档测试?需求中是否存在逻辑矛盾以及需求在技术上是否可以实现....

2018-03-27 19:15:35 519

原创 [ML] EM算法及其推广

如果一个概率模型的变量都是观测变量, 那么可以直接使用极大似然估计法或贝叶斯估计法. 但是如果一个概率模型的变量包括隐变量, 则不能简单地使用上述方法.M算法提供一种近似计算含有隐变量概率模型的极大似然估计的方法. EM算法是一种迭代算法, 每次迭代由两步组成: E步, 求期望; M步, 求极大值.1. EM算法的引入1.1 EM算法1.1.1 数据表示Y: 观测随机变...

2018-03-16 08:25:40 990

原创 [ML] 提升方法

基本思想: 改变训练样本的权重, 学习多个分类器, 将分类器进行线性组合, 提高分类的性能.—”三个臭皮匠顶个诸葛亮”.1. 提升方法AdaBoost算法1.1 提升方法的思路强可学习: 一个类, 存在一个多项式的学习算法能够学习它, 并且正确率高. 弱可学习: 一个类, 存在一个多项式的学习算法能够学习它, 正确率仅比随机猜测略好. 强可学习和弱可学习是等价的: 一个...

2018-03-15 23:09:17 146

原创 [ML] 支持向量机

SVM是一种二类分类模型.1. 线性可分支持向量机与硬间隔最大化求解对象: 线性可分问题.1.1 线性可分支持向量机给定一个训练数据集: T={(x1,y1),...,(xN,yN)},xi∈X=Rn,y∈Y={+1,−1},i=1,2,...,NT={(x1,y1),...,(xN,yN)},xi∈X=Rn,y∈Y={+1,−1},i=1,2,...,NT = \lb...

2018-03-15 20:05:33 2345 1

原创 [ML] 逻辑斯谛回归与最大熵模型

2018-03-14 20:52:24 441

原创 [ML] 决策树

1. 决策树模型与学习1.1 决策树模型由结点和有向边组成. 结点包括内部结点(表示一个特征or属性)和叶结点(表示一个类). 1.2 决策树与if-then规则(1) 内部结点的特征对应着规则的条件. (2) 叶结点的类对应着规则的结论. (3) 规则具有互斥性和完备性.1.3 决策树与条件概率分布决策树可以表示给定特征条件下类的条件概率分布. 如下图所...

2018-03-14 08:24:25 362

原创 [ML] 朴素贝叶斯

知识准备联合概率分布: 简称联合分布, 是两个及以上随机变量组成的随机向量的概率分布. 先验概率: 常识经验所透露出的“因”的概率. 后验概率: 在知道“果”之后, 去推测“因”的概率. 极大似然估计: 已知某个参数能使这个样本出现的概率最大, 我们当然不会再去选择其他小概率的样本, 所以干脆就把这个参数作为估计的真实值. 贝叶斯公式: P(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B...

2018-03-12 10:58:21 366

原创 [ML] k近邻法(k-NN)

综述k-NN: k-nearest neighbor 输入: 实例的特征向量输出: 实例的类别(可以有多类) 三要素: k值的选择, 距离度量, 分类决策规则1. k近邻算法该算法没有显式的学习过程. 算法描述: 给定一个训练集, 对新的输入实例, 在训练数据集中找出与该实例距离最近的k个实例, 这k个实例的多数属于哪个类, 那么这个新的输入实例就属于哪个类. (当k...

2018-03-10 11:15:24 266

原创 [ML] 感知机

综述面向的问题: 二分类问题输入: 实例的特征向量, x∈Rnx∈Rnx∈R^n 输出: 实例的类别, y={+1,−1}y={+1,−1}y = \lbrace+1, -1\rbrace 目标: 求出将数据进行线性划分的分离超平面方法: 损失函数 + 梯度下降1. 感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x) = sign(w...

2018-03-10 07:48:46 150

原创 [ML] 统计学习方法概论

1.1 统计学习统计学习: 基于数据构建概率统计模型, 运用模型对数据进行预测与分析. 这模型通常是决策函数或条件概率分布学习: 如果系统能够通过某个过程改进它的性能, 这就是学习.统计学习的对象: 数据统计学习的基本假设: 同类数据具有一定的统计规律性统计学习的方法: 监督学习非监督学习半监督学习强化学习统计学习方法的三要素假设空间模型选择的准则模型学习的算法...

2018-03-09 08:37:01 384

原创 [Tensorflow] MNIST源码分析

源代码地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnistmnist.py主要功能: 构建一个完全连接(fully connected)的MINST模型推理 interface()def inference(images, hidden...

2018-03-08 17:09:10 2379

原创 [Tensorflow] 变量和作用域

tf. get_variable()why 存在?: 因为如果使用Variable的话每次都会新建变量, 但是我们希望一些变量可以重用, 所以就用到了get_variable(). 功能: 它会去搜索变量名, 有就直接用, 没有就新建. 既然用到变量名了, 就涉及到了名字域的概念, 通过不同的域来区别变量名作用域tf.Variable(): 如果检测到命名冲突, ...

2018-03-08 15:20:25 221

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