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linux下普通用户安装CUDA和cuDNN

目标:在linux下,普通用户安装cuda和cuDNNStep1. 安装cuda1)确认下自己需要安装的cuda版本假如需要安装cuda10.0,那么在nvidia官网下载需要的cuda版本(网址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x8...

2020-03-15 17:42:46

一个非常好的理解遗传算法的例子 强烈推荐入门

遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程,下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各    个主要执行步骤。       例:求下述二元函数的最大值:    (1) 个体编码           遗传算法的运算对象是表示个体的符号串,所以必须把变量 x1, x2 编码为一种       符号串。本题中,用无符号二进制整数来表示。          

2017-03-29 11:08:43

python Socket编程

Socket 是进程间通信的一种方式,它与其他进程间通信的一个主要不同是:它能实现不同主机间的进程间通信,我们网络上各种各样的服务大多都是基于 Socket 来完成通信的,例如我们每天浏览网页、QQ 聊天、收发 email 等等。要解决网络上两台主机之间的进程通信问题,首先要唯一标识该进程,在 TCP/IP 网络协议中,就是通过 (IP地址,协议,端口号) 三元组来标识进程的,解决了进程标识问题,

2017-03-16 14:07:34

linux安装redis

redis官网地址:http://www.redis.io/     最新版本:2.8.3     在Linux下安装Redis非常简单,具体步骤如下(官网有说明):     1、下载源码,解压缩后编译源码。$ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.3.tar.gz$ tar xzf redis-2

2017-02-27 11:11:22

Mac安装python2.x与python3.x

Mac默认的安装版本是2.7.X,但是未来的趋势将会是python3,由于MacOS依赖2.7的python,所以不能改动默认的python版本。安装Python建议采用homebrew:brew install python3安装好后采用终端运行:python //将运行默认的2.7版本python3 //将运行新安装的3.x版本安装第三方包:

2017-02-24 10:52:33

SoftMax回归学习

回想一下在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征。(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 。) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 。假设函数(hypothesis function) 如下:我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 :在 softmax回

2017-02-23 21:48:30

virtualenv的使用

在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办?这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套“独

2017-02-23 17:02:54

python的with open as f

with从Python 2.5就有,需要from __future__ import with_statement。自python 2.6开始,成为默认关键字。      也就是说with是一个控制流语句,跟if/for/while/try之类的是一类的,with可以用来简化try finally代码,看起来可以比try finally更清晰。这里新引入了一个"上下文管理协议"contex

2017-02-23 17:01:28

python中的yeild

您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),何谓 generator ?我们先抛开 generator,以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。如何生成斐波那契數列斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前

2017-02-23 00:29:05

最近邻法和k-近邻法 KD树

最近邻法和k-近邻法  下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类?  提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类。由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据。但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:

2017-02-22 15:33:14

Mac OS X - 重置 MySQL Root 密码

Mac OS X - 重置 MySQL Root 密码您是否忘记了Mac OS 的MySQL的root密码? 通过以下4步就可重新设置新密码:1.  停止 mysql server.  通常是在 '系统偏好设置' > MySQL > 'Stop MySQL Server'2.  打开终端,输入:     sudo /usr/local/mysql/b

2017-02-21 11:47:53

支持向量回归模型SVR

1. SVM回归模型的损失函数度量    回顾下我们前面SVM分类模型中,我们的目标函数是让12||w||2212||w||22最小,同时让各个训练集中的点尽量远离自己类别一边的的支持向量,即yi(w∙ϕ(xi)+b)≥1yi(w∙ϕ(xi)+b)≥1。如果是加入一个松弛变量ξi≥0ξi≥0,则目标函数是12||w||22+C∑i=1mξi12||w||22+C∑i=1mξi,对应的约束条

2017-02-20 11:19:22

vs2015配置opencv

1.安装opencv2.vs2015配置opencv1)新建一个空项目opencvTest2)新建一个源文件test.cpp3)给opencvTest添加VC++目录包含目录 :增加 D:\OpenCV\opencv\build\include,D:\OpenCV\opencv\build\include\opencv,D:\OpenCV\opencv\buil

2016-11-30 10:56:01

svn导出opencv源码地址

https://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary/trunk

2016-11-30 10:44:50

LDA线性判别分析

1. LDA是什么线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保

2016-11-29 15:57:47

图像纹理介绍

纹理的定义:纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志:某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理不同于灰度、颜色等图像特征,它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现,即:局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性,即全局纹理信息。 纹理的分类:纹理特征可以分为四种类型:

2016-11-29 10:21:11

图像处理与计算机视觉基础,经典以及最近发展

在这里,我特别声明:本文章的源作者是   杨晓冬  (个人邮箱:xdyang.ustc@gmail.com)。原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。         我非常感谢原作者辛勤地编写本文章,并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友,要注明原作者和出处,以尊重原作者!          

2016-11-29 10:19:35

MapReduce的输入与输出类型详解

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中。默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区。输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里。这些文件的格式可以是任意

2016-11-21 16:42:42

机器学习常用算法优点及缺点总结

决策树一、  决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。

2016-11-04 14:14:40

python的datetime和unix时间戳之间相互转换

python的datetime和unix时间戳之间相互转换将python的datetime转换为unix时间戳importtimeimportdatetimedtime=datetime.datetime.now()ans_time=time.mktime(dtime.timetuple())将unix时间戳转换为python的datetimeimpor

2016-09-23 15:51:08

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