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原创 解决failed to execute WindowsPath(‘dot‘), make sure the Graphviz executables are on your systems‘ PATH
绘制决策树-解决安装graphviz出现错误的问题
2023-01-12 09:57:34 12912 5
原创 用命令行在Ubuntu(Linux)用户之间 远程传输传文件
1、文件传送scp 文件 用户名@主机IP:目标文件夹2、文件夹传输scp -r 文件 用户名@主机IP:目标文件夹代码:这是在Ubuntu窗口上输入的指令,将yyq406用户的yangyuqing_fish_tf2.3文件夹传递到另一个用户jsj_wlp主机上,保存在/home/jsj_wlp/目录下,条件你需要知道jsj_wlp的密码。......
2022-06-13 13:56:05 2122
原创 基于深度学习的CIFAR10图像分类实现
基于深度学习的CIFAR10图像分类摘要:近年来,随着深度学习的迅速发展和崛起,尤其在图像分类方向取得了巨大的成就。本文实验基于Windows10系统,仿真软件用的是Anaconda下基于python编程的JupyterNotebook编辑器。通过利用Google的深度学习框架Tensorflow,搭建新的卷积网络结构,提出了基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类识别算法,主要参照经典...
2022-04-04 11:28:02 9801 11
原创 BP神经网络知识点
typora-root-url: imageBPBPBP神经网络1.激活函数 激活函数(Activation Function)是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解复杂的非线性函数,具有十分重要的作用。 如果不使用激活函数,每一层输出都是上一层输入的线性运算,无论神经网络有多少层,最终的输出只是输入的线性组合,相当于感知机。如果使用了激活函数,将非线性因素引入到网络中,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,能够应用.
2021-04-20 20:43:46 553
原创 心跳信号分类预测的05模型融合
模型融合是比赛后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式。简单加权融合:回归(分类概率):算术平均融合(Arithmetic mean),几何平均融合(Geometric mean);分类:投票(Voting)综合:排序融合(Rank averaging),log融合stacking/blending:构建多层模型,并利用预测结果再拟合预测。boosting/bagging(在xgboost,Adaboost,GBDT中已经用到):多树的提升方法5.3 相关理
2021-03-21 20:53:44 341
原创 心电图心跳信号分类预测02_EDA数据分析
Task 2 数据分析Tip: 此部分为零基础入门数据挖掘的 Task2 EDA-数据探索性分析 部分,带你来了解数据,熟悉数据,和数据做朋友,欢迎大家后续多多交流。赛题:心电图心跳信号多分类预测2.1 EDA 目标EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让
2021-03-18 17:25:31 358
原创 Centos7配置Apache实现HTTPS
Centos7配置Apache实现HTTPS这篇文章写得很详细Centos7配置Apache实现HTTPS这
2021-03-18 16:48:05 521
原创 心跳信号分类预测的03特征工程
Task3 特征工程此部分为零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测的 Task33.1 学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具 Tsfresh(TimeSeries Fresh)的使用3.2 内容介绍数据预处理时间序列数据格式处理加入时间步特征time特征工程时间序列特征构造特征筛选使用 tsfresh 进行时间序列特征处理import pandas as pdimport numpy as npimport tsfresh as t
2021-03-16 14:22:46 202
原创 数据挖掘-心电图心跳信号分类预测01
数据挖掘-心跳信号分类预测对应比赛:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introductionimport osimport gcimport mathimport pandas as pdimport numpy as npimport lightgbm as lgbimport xgboost as xgbfrom catboost import CatBoostRegressorfrom sklearn
2021-03-15 10:30:31 364 2
原创 微信小程序:遇到net::ERR_CONNECTION_REFUSED解决办法
我在用微信小程序连接阿里云服务器,报错如下:解决方法1:检查你后台的服务器有没有开。解决方法2:如果开了服务器还是报错,那就看看你的mysql数据库和httpd有没有启动。我就是第二个问题;启动命令如下:...
2021-03-14 11:32:25 14621 3
原创 Python-列表推导式-for-if的简洁写法以及应用
Python-列表推导式列表推导式也称列表解析式,可以使用非常简洁的方式对列表或其他可迭代对象的元素进行遍历,再次计算,快速生成满足特定需求的新列表,代码非常简洁,具有很强的可读性,是Python程序开发时应用最多的技术之一。Python的内部实现对列表推导式做了大量的优化,可以保证很快的运行速度,也是推荐使用的一种技术。列表推导式的语法形式为:[expression for expr1 in sequence1 if condition1for expr2 in sequence2 if con
2020-10-07 20:45:10 5676 1
原创 四人追逐游戏问题(matlab实现),产生的思考。
如图1,在正方形ABCD的四个顶点各有一个人。设在初始时刻t=0时,四人同时出发匀速以v沿顺时针走向下一个人。如果他们始终对准下一个人为目标行进,最终结果会如何。作出各自的运动轨迹。首先一一分析四个人的运动轨迹:分析如下:按照上述分析过程写得代码如下:clc; clear;%模拟追逐运动n=240;x=zeros(4,n);y=zeros(4,n);dt=0.05;%时间间隔v=10;x(1,1)=100;y(1,1)=0;%第一个人的坐标x(2,1)=0;y(2,1)=0;%第2
2020-09-26 21:16:00 7125 6
转载 tensorboard学习笔记(转载)
tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。这篇文章写得不错。网址如下:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html#commentform_titletensorboard介绍...
2020-09-22 10:46:01 103 1
原创 python3列表list知识点
**python3列表list知识点connections_sorted=[(0, 0, 10000), (2, 1, 10000), (4, 2, 10000), (6, 3, 10000)]print(connections_sorted[1])print(connections_sorted[1][0])print(connections_sorted[1][1])print(connections_sorted[1][2])print(connections_sorted[-1])
2020-09-16 19:10:47 93
转载 python3排序 sorted(key=lambda)
本文为转载博客,只做了细微的改变,原博客网址为https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/79737498当待排序列表的元素由多字段构成时,我们可以通过sorted(iterable,key,reverse)的参数key来制定我们根据那个字段对列表元素进行排序。 key=lambda 元素: 元素[字段索引] 例如:想对元素第二个字段排序,则 key=lambda y: y[1] 备注:这里y可以是任意字母,等同key=lambda x:
2020-09-16 11:33:08 1180
原创 Python if 和 for 的组合写法
Python if 和 for 的组合写法Python中for 循环的是用list解析的[对(x)的操作 for x in 集合 if 条件][对(x,y)的操作 for x in 集合1 for y in 集合2 if 条件]举一个简单的例子:x=[1,2,3,4,5]y=[5,6,7,8,9]我想让着两个list中的奇数分别相加,应该结果是1+5,1+7,1+9,3+5,3+7,3+9,5+5,5+7,5+9,下面用一句话来写x=[1,2,3,4,5]y=[5,6,7,8,9]
2020-09-11 11:05:26 5996
原创 遗传算法求三元函数极值(python)-采用实数编码3
这次代码的修改点在交叉变异 函数中,做了其他修改:def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE=0.015): new_pop = [] for i in range(POP_SIZE//2-20): fatherpoint = np.random.randint(low=0, high=POP_SIZE) child=pop[fatherpoint] motherpoint = np.rand
2020-07-02 16:28:40 3445
原创 pandas学习笔记-第10章-综合练习
第一步导入所需的库一、评委打分某比赛有1000名选手,300位评委打分,每个选手由三个不同的评委打分,每位评委打10位选手的分现在需要将各个评委的编号转到列索引,行索引不变,表格内容为打分分数,缺失值(即选手i没有被评委j打分)用’-'填充二、企业收入熵指数一个企业的产业多元化水平可以由收入熵指数计算衡量,其公式为−Σ???? ???? ln???? ????−ΣPilnPi,其中i表示第i个收入类型,???? ????Pi表示该类型收入额所占整个收入额的比重(因此Σ??
2020-06-30 09:54:03 757
原创 遗传算法求三元函数极值(python)-采用实数编码2
这次代码的修改点在select函数中,在100个个体中,通过轮盘赌选择出前48个个体,然后再选择出最优个体和最差个体,总共50个,然后再在轮盘赌中后剩下的50个个体进行交叉和变异,返回出50个,这样50+50=100个体作为下一次进化的初始种群,如此不断循环,得出结果。select如下:def select(pop, fitness): # nature selection wrt pop's fitness # fitnew=fitness.copy() #深拷贝 fitnew =
2020-06-29 20:07:17 969
原创 pandas学习笔记-第9章-时序数据的处理
同样,首先导入相应库和数据。一、时序的创建二、时序的索引及属性三、重采样四、窗口函数【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据,请完成下列问题:(a)销售额出现最大值的是星期几?(提示:利用dayofweek函数)(b)计算除去春节、国庆、五一节假日的月度销售总额(c)按季度计算周末(周六和周日)的销量总额(d)从最后一天开始算起,跳过周六和周一,以5天为一个时间单位向前计算销售总和(e
2020-06-28 10:24:39 319
原创 pandas学习笔记-第8章-分类数据
pandas学习笔记-第8章-分类数据首先导入库和数据一、category的创建及其性质二、分类变量的排序三、分类变量的比较操作【练习一】 现继续使用第四章中的地震数据集,请解决以下问题:(a)现在将深度分为七个等级:[0,5,10,15,20,30,50,np.inf],请以深度等级Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ为索引并按照由浅到深的顺序进行排序。(b)在(a)的基础上,将烈度分为4个等级:[0,3,4,5,np.inf],依次对南部地区的深度和
2020-06-25 15:16:52 206
原创 pandas学习笔记-第7章-文本数据
第7章-文本数据首先导入库一、string类型的性质二、拆分与拼接三、替换广义上的替换,就是指str.replace函数的应用,fillna是针对缺失值的替换,上一章已经提及提到替换,就不可避免地接触到正则表达式,这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点,若对其还不了解的,可以通过(https://regexone.com/)来熟悉四、子串匹配与提取五、常用字符串方法. 练习【练习一】 现有一份关于字符串的数据集
2020-06-23 10:54:29 288
原创 pandas学习笔记-第六章-缺失数据的处理方法
本文所用pandas版本是1.0.0Pandas在步入1.0后,对数据类型也做出了新的尝试,尤其是Nullable类型和String类型,了解这些可能在未来成为主流的新特性是必要的首先导入所需的相关库和数据head() 默认显示前5行,也可以指定显示前3行如下图同样可以指定查看后3行数据一、缺失观测及其类型1. 了解缺失信息(a)isna和notna方法对Series使用会返回布尔列表以class为例,缺失4个数据。从这个图知道有0-34行共35行数据,class有31个值,
2020-06-22 11:07:31 475
原创 遗传算法求三元函数极值(python)-采用实数编码
遗传算法求三元函数极值(python)-采用实数编码本文的遗传算法采用实数编码求三元函数极值所求函数为`其完整代码如下:x1x1-x1x2+x3import numpy as npimport randomDNA_SIZE =1POP_SIZE =100CROSSOVER_RATE = 0.8MUTATION_RATE = 0.015N_GENERATIONS = 500X_BOUND = [3.0,5.0]#x1Y_BOUND = [2.1,6.7]#x2Z_BOUND
2020-06-21 17:08:44 4895
转载 python 中if-else的多种简洁的写法
本博客原文来自:https://www.cnblogs.com/xiexiaoxiao/p/7772441.html对原作者表示感谢,为了让读者更方便理解,这里对原文进行稍许的修改,并且为尊重原作者的劳动成果,此处仍为转载博客。因写多了判断语句,看着短短的代码却占据来好几行,于是便搜下if-else简洁的写法,结果也是发现新大陆4种:第1种:__就是普通写法a, b, c = 1, 2, 3if a>b: c = aelse: c = b第二种:一行表达式,条
2020-06-20 16:07:12 8302
原创 遗传算法求三元函数极值(python)-采用二进制编码
遗传算法求三元函数极值(python)-采用二进制编码本文的遗传算法采用二进制编码求三元函数极值所求函数为要想使用遗传算法,首要任务是进行编码传统的 GA 中, DNA 我们能用一串二进制来表示, 比如:DNA1 = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]DNA2 = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]这里,我们仍然使用二进制编码,但是如何与我们的问题对应起来呢?我们知道二进制很容易转十进制,再区间压缩以下,这样一个DNA和一个解一一映射。def translat...
2020-06-11 16:41:46 6935 4
原创 解决Script file ‘D:\anaconda\Scripts\pip-script.py’ is not present.问题-记录在anaconda中安装库失败的经验
解决Script file ‘D:\anaconda\Scripts\pip-script.py’ is not present.问题今天在笔记本上对pip的版本进行升级时报错,结果出现下述所示的错误信息:(base) C:\Users\yangyuqing>pip install pdpboxScript file ‘D:\anaconda\Scripts\pip-script.py’ is not present.对于该问题,在网上搜索答案,说是需要更新一下pip,但是输入pip i
2020-06-01 17:42:45 17212 9
原创 在anaconda中的Jupyter Notebook相关使用技巧
参考资料神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战网站如下:http://www.icourse163.org/course/XUST-1206363802如有侵权,请联系删除
2020-05-27 10:31:57 409
原创 基于深度学习的图像识别模型研究综述
基于深度学习的图像识别模型研究综述摘要:深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其目的在于训练计算机完成自主学习、判断、决策等人类行为并建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人类大脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。本文从图像识别背景入手,针对深度学习在图像识别领域中的不同处理方法及模型的发展进行介绍。关键词: 深度学习;图像识别;神经网络Abstract: Deep le...
2020-05-05 14:10:26 22267 1
原创 基于深度学习的泰坦尼克旅客生存预测
基于深度学习的泰坦尼克旅客生存预测摘要:近年来,随着深度学习的迅速发展和崛起,尤其在图像分类方向取得了巨大的成就。本文实验基于Windows10系统,仿真软件用的是Anaconda下基于python编程的JupyterNotebook编辑器。通过利用Google的深度学习框架Tensorflow的高阶框架Keras,搭建神经网络结构,实现对泰坦尼克号上旅客生存概率预测。关键词:深度学...
2020-05-05 14:08:39 2937 1
原创 用matlab绘制函数图像
1.一元函数比如 f(x)=x+10sin(5x)+7cos(4x)%%%%%%%%%f(x)=x+10sin(5x)+7cos(4x)%%%%%%%%%%clear all; %清除所有变量close all; %清图clc; %清屏x=0:0.01:10;y=x+10*sin(5*x)...
2020-05-05 12:48:18 72884
原创 遗传算法解决旅行商问题(Python版)
遗传算法解决旅行商问题(Python版)一、问题描述TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、算法描述...
2020-05-05 11:28:56 12267 25
yolov5m.pt与yolo5s.pt预训练模型.zip
2021-08-12
卷积神经网络_源代码.rar
2020-11-28
python遗传算法旅行商代码.zip
2020-06-22
python-遗传算法求四元函数极值.zip
2020-06-13
pip-script.zip
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movie_score_info.csv
2020-05-15
手写体识别数据集-mnist.rar
2020-05-07
ml-latest.zip
2020-05-06
cifar10数据集.rar
2020-05-05
遗传算法实现TSP的完整代码.zip
2020-05-05
opencv_python-3.4.7.28-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2020-04-26
Pillow-7.0.0-cp37-cp37m-win_适用于windows64和32位操作系统
2020-04-07
最新Landmark人脸68个关键点检测dat模型库-数据亲测真实可用.zip
2020-04-07
冠状病毒确诊数据.zip
2020-04-07
空空如也
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