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RSS订阅原创 对卷积的再次认识（好久不看忘了）
直接上代码吧 涉及到到卷积的一些基本知识可以看 我的另一篇总结https://mp.csdn.net/postedit/103395044import tensorflow as tfimport numpy as npimport osos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"#使用numpy工具初始化一个名为M的数组，形状为2x3，数据类...
2019-12-05 10:47:39
239
原创 【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数inp...
2019-12-04 22:30:22
573
转载 tf.nn.max_pool实现池化操作
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)参数是四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feat...
2019-12-04 21:05:18
317
原创 用python将图像转换为三维数组之后，每一维，每个元素值都代表着什么？
对于一张图片来说，人眼看到的是各种颜色的组合，而计算机看到则是一堆范围在0~255之间的像素值，也就是说如果想让计算机处理图像，首先我们应该将图像转换为数字。怎么转换呢？转换完之后每一维，每个元素值都代表什么含义呢？1.图像转换这里用到了一张用PS生成的5x5大小的RGB彩色图像，python，以及scipy.misc库。这是测试的图像：下面是两行简单的代码，可以将图像转换...
2019-12-04 20:06:01
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原创 tensorflow函数中minimize()函数
使用方法opt = tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)train_op = opt.minimize(loss)minimize的内部存在两个操作：(1)计算各个变量的梯度 (2)用梯度更新这些变量的值主要的参数说明：loss: `Tensor` ，需要优化的损失；var_...
2019-12-01 15:00:23
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原创 pycharm下打开、执行并调试scrapy爬虫程序
https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/72063917
2019-11-29 14:43:05
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转载 绘制ROC曲线
什么是ROC曲线ROC曲线是什么意思，书面表述为：“ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。”好吧，这很不直观。其实就是一个二维曲线，横轴是FPR，纵轴是TPR：至于TPR，FPR怎么计算： 首先要明确，我们是在讨论分类问题中，讨论怎样绘制ROC曲线的，大前提是分类问题。别想太多，就当是二分类问题好了，一类是Positive，一类...
2019-11-29 10:32:35
813
原创 adaboost算法以及sklearn实现
Adaboost分类器非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原理。Adboost算法核心内容可以划分为两个问题：（1）如何构建弱分类器；（2）如何组合这些弱分类器。其中（1）又可以细化为：1）使用哪种模型作为...
2019-11-28 14:22:18
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原创 sklearn中为什么需要对数据进行缩放
为什么要做特征缩放大多数情况下，你的数据集将包含在大小、单位和范围上差别很大的特征。但是，由于大多数机器学习算法在计算中使用两个数据点之间的欧氏距离，这会是一个问题。如果不加考虑，这些算法只考虑特征的大小而忽略了单位。在5kg和5000gms不同的单元之间，结果会有很大的差异。在距离计算中，大尺度的特征比小尺度的特征要重要得多在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩...
2019-11-28 11:05:22
802
转载 Numpy库学习—squeeze()函数
numpy.squeeze()函数语法：numpy.squeeze(a,axis = None)1）a表示输入的数组；2）axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；3）axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目；4）返回值：数组5) 不会修改原数组；作用：从数组的形...
2019-11-24 20:31:05
336
原创 tensorflow代码中tf.app.run()什么意思
在看别人的tensorflow代码时，经常会碰到最后的执行入口会写成下面这样：# 前面的代码省略了...。。。。。。。。。def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets("F:\mydata\TensorFlowData\MNIST_data", one_hot=True) train(mnist)if...
2019-11-24 11:22:37
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转载 tf.variable_scope和tf.name_scope的用法
tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量例子1import tensorflow as tf;import numpy as np;import matplotlib.pyplot as plt;...
2019-11-22 22:37:05
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原创 tensorflow读取图片，对图片进行编码和解码
import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltsrc_img=tf.gfile.FastGFile('desert.jpg','rb').read()with tf.Session() as sess: # 图像解码 img_after_decoder=tf.image.decode_jpeg(src_img...
2019-11-22 16:14:24
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原创 numpy中matrix和array的区别
Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。import num...
2019-11-17 19:08:18
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原创 多进程（三）
参考刘江的博客教程，自己有添加。Python针对不同类型的任务，多线程执行效率是不同的：对于CPU密集型任务(各种循环处理、计算等等)，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换是需要消耗资源的），所以Python下的多线程对CPU密集型任务并不友好。IO密集型任务(文件处理、网络通信等涉及数据读写的操作)，多线程能够有效提升效率(单...
2019-11-15 20:07:08
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原创 多线程（二）
单线程在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。（好吧！我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用。^_^）from time import ctime,sleepdef music(): for i in range(2): print("I was listening to m...
2019-11-13 14:44:10
100
原创 对矩阵中的指定行和指定列进行求和（以及pandas常见用法）
直接看代码看程序吧里面有点疑问，打印了一下df的类型是DataFrame类型，df.values可以将DataFrame（二维列表）转成矩阵用了那么久不知道DataFrame是什么，下面来详细介绍一下Pandas的数据类型Pandas基于两种数据类型： series 与 dataframe 。Series：一种类似于一维数组的对象，是由一...
2019-11-13 11:11:48
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原创 python在一个画布上画多个子图
matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.均匀画图使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure创建一个图像窗口.import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()使用plt.subplot来创建小图. plt.sub...
2019-11-12 09:42:35
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原创 多进程（一）
有个人解释的很好，看下去什么是进程？有什么用？——ok，那我问你，你能一手画圆一手画方吗？——我猜不能。但计算机就不一样了，一边绘制正方体一边绘制球体都是小case（屏幕上自动绘制图形），这是因为计算机启动了另一个"大脑"来处理另一个任务，即两个“大脑”分别同时画两个图形 效率X2！我们之前的写程序都是计算机一个“大脑”在工作！ok，那怎么启动计算机其他的大脑呢？——启动另一个进程就可以了！...
2019-11-10 21:51:55
198
原创 python中函数名加括号和不加括号的区别
def bracket(data): return dataif __name__ == '__main__': # 不带括号调用的结果：<function bracket at 0x00000000028B5F28>,a是整个函数体，是一个函数对象，不须等该函数执行完成 a = bracket print(a) # 带括号调用的结果：...
2019-11-08 11:22:49
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转载 tensorflow中moving average的用法
一般在保存模型参数的时候，都会保存一份moving average，是取了不同迭代次数模型的移动平均，移动平均后的模型往往在性能上会比最后一次迭代保存的模型要好一些。1.构建训练模型时，添加如下代码1 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.999, global_step)2 variables_averages...
2019-10-26 22:47:11
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转载 tf.train.exponential_decay() 指数衰减法
exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)使用方式为 tf.train.exponential_decay( )在 Tensorflow 中，exponential_decay()是应用于学习率的指数衰减函数（实现指数衰减学习率）。在训练模...
2019-10-26 17:54:54
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原创 tensorflow中的正则化
先看代码然后解释为什么需要正则化import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib as contribweight=tf.constant([[1,-2], [-3,4]],dtype=tf.float32)with tf.Session() as sess: init=tf.global...
2019-10-26 10:51:20
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原创 【解决方法】Panda read_csv()把第一行的数据变成了列名，怎么处理
参考博客https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/80030142header=None主要设置这个参数import pandas as pdpath="H:/shenzhen/datas/EEG_2016patients_512/after/2.csv"data=pd.read_csv(path,header=None)# ...
2019-10-23 17:07:11
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原创 tf.get_variable("a", [3, 2])定义变量再次运行报错
在python程序中写了a = tf.get_variable("a", [3, 2]) 定义一个变量并输出然后run一下，第一次会正确输出a的值但是接着继续改程序，再run的时候会报错 ValueError: Variable a already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope?这个怎么解决啊...
2019-10-10 10:39:51
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原创 Tensorflow中的交叉熵（Cross Entropy）
Tensorflow中的交叉熵（Cross Entropy）1 Cross Entropy (Sigmoid)适用于二分类，输入函数的logits和labels应当是一维的。如果输入One-Hot过的logits，会被当做多个一维分别计算。注意不要将已经通过sigmoid计算得到的数值输入函数，那样会得到错误的结果。Cross Entropy (Softmax)适用于...
2019-10-09 20:16:00
304
原创 交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵以及tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。...
2019-10-09 15:02:44
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原创 使用IntelliJ IDEA 2018创建springboot项目(MAVEN)
1.选择springInitializr，注意要选择jdk，使用默认的spring.io这样就不用再去写pom文件了2.创建项目名称3.选择web4.项目存储路径5.创建完毕6.编写controller新版的spring-boot中类的注解使用的是@RestController，还有WendaApplication不能删除，必学和controller，s...
2019-10-02 17:48:07
350
原创 【IDEA】向IntelliJ IDEA创建的项目导入Jar包的
学习spring的时候，使用idea没法加maven依赖我使用的是先在maven下载好依赖包，然后复制到lib下面然后右键
2019-09-30 21:07:00
82
原创 idea中练习spring常见的命名空间
第一种方式是将常用的命名空间都记录下来，需要时复制黏贴导入，但现在此种方式不建议。1.util标签用来配置集合、常量等的xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util"http://www.springframework.org/schema/util http://www.springframework.org/sche...
2019-09-30 17:50:48
402
原创 idea中执行程序时报错'A JNI error has occurred,please check your installation and try again'
参考博客https://blog.csdn.net/qq_38495316/article/details/81158316,然后解决的
2019-09-30 15:49:22
2810
原创 Anaconda套件下如何把scikit-learn包更新到0.20版本以后
需要先配置一下清华镜像或者中科大镜像下载0.21的scikit-learn包，链接如下：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn说明：因为Anaconda套件使用Python3.6使用pip install进行本地化安装，命令如下：pip install E:\PythonLibs\scikit_l...
2019-09-09 19:32:36
3215
原创 pycharm安装xgboost出错，然后 Windows下在Anaconda3中安装python版的XGBoost库
在pycharm中安装xgboost之后运行代码报错from xgboost import XGBRegressor as XGBR,XGBClassifierfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFRfrom sklearn.linear_model imp...
2019-09-07 23:04:30
1798
转载 BAT机器学习面试1000题系列
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78796328
2019-09-06 22:04:21
68
原创 Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解 numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()的用法与区别
stack()，hstack()，vstack()给数组加维度的https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/7338080numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别：ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本flatten()：返回源数据的副本...
2019-08-13 15:49:41
227
转载 python matplotlib contour画等高线图
参考博客https://blog.csdn.net/Mr_Cat123/article/details/80677525
2019-08-13 15:16:54
562
转载 python中的matplotlib用法
博客：https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/53123371
2019-08-09 17:47:31
67
转载 sklearn中random_state 这个参数
random_state 控制每次的随机原博客https://blog.csdn.net/yangyiwxl/article/details/71641355
2019-08-09 15:27:50
1492
转载 客户端服务端交互概述
静态网站静态网站是指每当请求一个特定的资源时，会从服务器返回相同的硬编码内容。因此，例如，如果您在/static/myproduct1.html有一个关于产品的页面，则该页面将返回给每个用户。如果您添加另一个类似的产品到您的网站，您将需要添加另一个页面（例如myproduct2.html）等。这可能开始变得非常低效 ：当您访问数千个产品页面时会发生什么——你会在每个页面（基本的页面模板...
2019-08-05 20:36:37
358
空空如也
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