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2023-09-27 16:23:44
934
原创 pytorch迁移学习训练图像分类
适用于训练数据集与预训练模型相差大时，可以选择微调训练所有层，此时只使用预训练模型的部分权重和特征，例如原始模型为imageNet，而训练数据为医疗相关。总体而言，迁移学习能够利用已有的知识和经验，加速模型的训练过程，提高模型的性能。对于微调全连接层的选择一，测试集准确率为 72.078%而所有权重随机的选择三测试集准确率为 43.228%4，下载数据集压缩包（下载之后需要解压数据集）调用不同迁移学习得到的模型对比测试集准确率。2，安装Pytorch。
2023-09-17 17:06:53
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原创 pytorch生成CAM热力图-单张图像
6，创建 test_img 文件夹，并下载测试图像到该文件夹。4，下载中文字体文件（用于显示和打印汉字文字）5，下载 ImageNet 1000类别信息。7，下载安装 torchcam。3，安装 mmcv-full。2，安装 Pytorch。
2023-09-15 12:12:29
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转载 Transformer关于Self-Attention及Multi-Head Attention
对于 RNN 模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完 t(i) 时刻后的数据才能计算 t(i+1) 时刻的数据。Transformer 则有效的弥补了这个问题。转载文章中作者对 Self-Attention 进行了详细的讲解，在此基础上引申出 Multi-Head Attention。
2023-08-11 15:36:50
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原创 pytorch搭建VGG网络
VGG 网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核来替代大尺度卷积核，可以减少训练参数，同时能保证相同的感受野。例如，可以通过堆叠两个 3×3 的卷积核替代 5x5 的卷积核，堆叠三个 3×3 的卷积核替代 7x7 的卷积核。
2023-06-26 10:42:01
922
原创 day12——模型保存和加载
在加载的代码中，不需要导入线性回归 LinearRegression 包进行模型预测，只需要加载模型就可以预测。在保存的代码中，是对训练集的特征值 x_train 进行标准化，在加载的代码中是对测试集的特征值 x_test 进行标准化，都需要调用 fit_transform 而不能直接用 transform。
2023-06-12 12:00:00
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原创 day11——分类算法之逻辑回归与二分类
逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，可用于判断是否为垃圾邮件、是否患病等场景。可以发现逻辑回归的特点，那就是都属于两个类别之间的判断，解决二分类问题。（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一列表示肿瘤类型的数值。回归的结果输入到sigmoid函数当中，输出结果为 [0, 1] 区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值。（2）包含16个缺失值，用”?”标出，需要进行缺失值处理。逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果。
2023-06-11 11:30:07
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原创 day10——线性回归的改进之岭回归
岭回归，其实是一种带有 L2 正则化的线性回归。在算法建立回归方程的时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果。已有的天鹅图片全是白天鹅的，机器学习认为天鹅的羽毛都是白的，在识别羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅。如下所示，机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。优点：越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。作用：可以使得其中一些W的都很小，都接近于0，削弱某个特征的影响。作用：可以使得其中一些W的值直接为0，删除这个特征的影响。
2023-06-10 11:23:58
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原创 day09——线性回归
定义：线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式。应用场景有房价预测、销售额度预测等期末成绩： 0.7 × 考试成绩 + 0.3 × 平时成绩房子价格 = 0.02 × 中心区域的距离 + 0.04 × 城市一氧化氮浓度 +(- 0.12 × 自住房平均房价) + 0.254 × 城镇犯罪率。
2023-06-09 17:10:23
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原创 day08——随机森林
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False, 那么最终投票结果就是True。
2023-06-08 12:00:00
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原创 day07——决策树
数据描述泰坦尼克号上的个别乘客的生存状态。其中包括旅客名单，数据集中的特征是票的类别，存活，乘坐班，年龄，登陆，home.dest，房间，票，船和性别。1、乘坐班是指乘客班（1，2，3），是社会经济阶层的代表。2、其中age数据存在缺失。
2023-06-07 13:42:31
429
原创 day06——朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯分类方法是一种基于贝叶斯定理的统计学习分类算法。它假设所有特征之间相互独立，且每个特征对于类别的影响是等价的，因此被称为“朴素”。该方法通过先验概率和观测数据的条件概率来计算后验概率，然后将待分类样本分配到具有最大后验概率的类别中。在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域具有广泛应用。举例：根据以下数据，此时如果一个男生向女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
2023-06-06 15:15:19
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原创 day05——K-近邻算法
如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。优点：简单，易于理解，易于实现，无需训练缺点：懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大。
2023-06-05 21:37:28
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原创 day04——特征处理之特征降维
特征降维：如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大。降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降维的两种方式1，特征选择2，主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）
2023-06-03 17:52:45
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原创 day03——特征处理之特征预处理
特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征。所以需要通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征预处理，包括了对数值型数据进行归一化和标准化。# 特征预处理 api sklearn . preprocessing。
2023-06-02 17:43:47
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原创 day02——特征工程之特征提取
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程，直接影响机器学习的效果。特征工程包括：特征提取，特征预处理，特征降维。
2023-06-01 13:49:17
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原创 day01——sklearn数据集
当然是不行的，数据对于开发人员来说是非常珍贵的，我们需要把数据分为训练数据和测试数据。训练数据用于训练，构建模型，测试数据在模型检验时使用，用于评估模型是否有效，一般测试集占全部数据的 20%~30%x_train, x_test, y_train, y_test：训练集特征值，测试集特征值，训练集目标值，测试集目标值。subset：‘train’或者’test’，‘all’，选择要加载的数据集。2，sklearn.datasets.fetch_* 获取大规模数据集，需要从网络上下载。
2023-05-31 16:49:06
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原创 用python打开本地gitbook
2，接着，进入_book目录下打开命令窗口（具体步骤：在该文件路径位置输入cmd，回车即可打开）网上有很多教程使用gitbook书写，但是对于没有用过的人确是个麻烦事。即可打开该gitbook文件（默认8000端口，可自行修改）3，然后输入以下命令（确保已装好python环境）接下来我们看看怎么打开本地gitbook。1，我们先看看gitbook的目录结构。4，此时可以打开浏览器输入。
2023-05-24 15:34:24
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原创 Linux部署tomcat——windows访问失败小坑
Linux部署tomcat——windows访问失败小坑解决方法其他解决方法在Linux上部署好tomcat和jdk环境，在Linux访问成功，但是在windows访问失败，这里使用的是在虚拟机开放tomcat使用的端口来访问，解决方法如下：vim /etc/sysconfig/iptables在文件中加入：-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 要开启的端口 -j ACCEPT此时，重启服务：s
2022-04-22 16:10:58
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原创 redis缓存序列化的泥坑
redis缓存序列化的泥坑redis注解序列化问题凡事预则立，不预则废路过~最近用springboot和redis过程中，发现一个小问题。问题虽小，但奈何能力不足，用了好久才发现！redis注解序列化问题redis序列化有手动序列化和注解序列化，我不打算说这个，我也讲不明白~网上有很多大神讲解，这里我贴上项目里在用到的序列化的类。import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;import org.sp
2021-12-31 17:18:34
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原创 typora编辑器设置图床功能
typora是一个广受好评的markdown编辑器，但是typora默认设置图片缓存在本地电脑，如果md文件移动了路径或者只分享了md文件给好友，这种情况是不带图片的，那么如何让图片同步呢？用到的是typora自带的图床功能。戳一下这里跳转...
2021-07-02 13:15:56
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原创 为什么要把DAO作为接口，再用impl类来实现？
为什么要把DAO作为接口，再用impl类来实现？这样做是为了后期的维护。当软件全部编好了，测试好了，然后给用户装好了，但是过一段时间，用户用着不爽，他又让做软件的人改变一些功能，这样软件开发人员只需要改实现类里面的代码，也就是只用改一个包下代码，不用这个包改一下，那个包里的代码还要改。因为项目大了，代码就是成万上亿行。用了接口的话，就起了这个作用。另外，不用接口的话，假如修改了dao中的代码，因为service引用了dao中的类，那么也要改变service里面的代码，改完之后要重新编译运行，当项目比较大
2021-07-02 13:10:25
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原创 word文档删除表格后的空白页
word文档删除表格后的空白页如果word文档是以表格结尾的话，有时候我们会发现最后的空白页无法删除。这时候可以在空白页上设置固定值为1磅。点击【段落】-【行距】选择固定值，改为1磅就可以删除空白页。...
2021-06-30 19:53:08
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原创 闭关修炼……
闭关修炼……没有人会等你，风声水起靠自己在两个月的春招准备中，获得了携程的offer，本来已经踏入了程里人的行列，但是由于个人原因，应该是不能过去实习了……而且，在接下来的日子我可能也会很少来CSDN了，暂时离别，等我凯旋而回！...
2021-05-24 23:34:08
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原创 大三春招小结
大三春招小结开篇1. 能早投一定要早投2. 把心仪的公司放到之后面试3.简历4.项目5.刷面经6.算法开篇首先，我投递的方向是java后台开发实习生的岗位。先展示一下战果：妥妥的携程offer等待hr的电话是挺煎熬的，但是收到邮件的当天还是开心到飞起所以经历这次春招，有很多的心得体会，在这里总结一下。（趁还热乎）1. 能早投一定要早投这次的春招，我投了很多家的公司，但是基本上都是通知笔试或者显示简历筛选，然后就把你晾着，也不告诉你过了还是不过。所以即使你有足够强的实力，简历再优秀，也很大可能
2021-05-24 23:24:56
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原创 面试项目介绍
面试项目介绍面试前的准备跑通项目，了解一下访问数据库的原理，springboot面试问题，以及用组件管理项目的做法。背若干配置参数，熟悉配置文件，以此证明自己做过。熟悉项目中涉及的数据结构。看项目管理方式：Maven 管理，打包部署，用 junit 作单元测试，Linux基本操作命令。介绍项目介绍要素控制在1分钟，讲出项目基本情况（项目名称，背景，完成了基本的事情，做了多久，用到哪些技术，数据库用什么），然后简单说一下模块。重点突出背景，技术，数据库和其他和技术有关的信息。主动说出你
2021-05-19 23:12:10
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原创 Mysql单表优化笔记
Mysql单优化笔记建立索引ALTER TABLE table_name ADD INDEX (字段名);删除索引ALTER TABLE table_name DROP INDEX 字段名;查询表中有哪些索引，\G是格式设置SHOW INDEX FROM table_name; \G查看查询语句运行使用了什么排序只需要加explain关键字order by当order by 中的字段出现在where条件中时，才会利用索引而不进行排序操作。这个结论不仅对order by有效，对其他需
2021-04-24 10:04:00
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原创 项目部署
项目部署部署项目前的文件配置、项目打包，自定义项目名称以及一些注意事项这篇文章不展开，包括方法一的具体步骤都可以参考这篇文章。idea下springboot打包成jar包和war包，并且在外部tomcat下运行访问方法一：提取war包，放入tomcat的webapps目录，重启tomcat即可，但是不推荐。方法二：按本地项目部署操作办法，部署特定虚拟主机上运行的一个Web应用，这样可以避免访问时需要输入端口号和项目名的问题。将项目war包放置在你个人指定的目录下，可以自行决定位置。通常建议存放在当前
2021-04-23 09:51:24
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原创 前端获取后端数据
前端获取后端数据前阵子做个项目，因为涉及到前端代码，奈何前端知识有限，有个问题搞了好久。前端的js里需要一个数组，我后端都封装好了，但是这短短的距离我却不知道怎么拿过去前端的js。用了网上一个不太友好的方法：先用input从后端拿到前端的body<input type="hidden" th:value="${address}" id="address"/>再用document.getElementById拿到js，但是这样如果是传数组会出错var address = d
2021-04-17 00:04:16
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原创 ArrayList的实现
ArrayList的实现1， 私有属性2， 构造方法3， 元素存储4， 元素读取5， 元素删除6， 调整数组容量ensureCapacity：7， 转为静态数组toArray总结对于ArrayList而言，它实现List接口、底层使用数组保存所有元素。其操作基本上是对数组的操作。下面我们来分析ArrayList的源代码：1， 私有属性ArrayList只定义了两个私有属性：elementData存储ArrayList内的元素，size表示它包含的元素的数量。有个关键字需要解释：transient
2021-04-14 09:52:15
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原创 浏览器输入url之后.....
浏览器输入url之后.....查找 DNS 缓存DNS 查询ARP 请求浏览器与目标服务器建立 TCP 连接浏览器发送 HTTP 请求到 web 服务器服务器发送回一个 HTTP 响应浏览器显示 HTML 的相关内容过程中的一些相关问题首先，打开了浏览器，然后在浏览器 URL 地址栏中输入了 www.baidu.com。接着进入正题查找 DNS 缓存浏览器在这个阶段会检查四个地方是否存在缓存，浏览器缓存、操作系统缓存、路由器缓存和ISP 缓存。浏览器缓存浏览器会为访问过的网站在固定期限内维护 D
2021-04-13 17:41:38
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原创 mysql自增主键问题（顺序和重排）
mysql自增主键问题（顺序和重排）顺序问题重排问题顺序问题故事开始是一道MySQL 面试题一张自增表中有三条数据，删除最后两条数据之后重启数据库，再新增一条数据，此时这条数据的 ID 是几？如果表的引擎类型是 MyISAM，那么这条记录的 ID 就是 4。因为 MyISAM表会把自增主键的最大ID记录到数据文件里面，重启 MySQL 后，自增主键的最大 ID 也不会丢失。如果表的引擎类型是 InnoDB，那么这条记录的 ID 就是 2。因为 InnoDB表把自增主键的最大ID记录到内存中
2021-04-02 10:49:58
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