wildwind0907-CSDN博客

原创用adb卸载安卓手机系统内置的应用

用adb卸载系统内置的应用安装adb利用adb shell编辑程序停用与卸载应用安装adb参考这个知乎博客, 进行windows系统上的配置利用adb shell编辑程序参考csdn博客, 可查看已连接安卓手机上的应用, 如启动adb shell查看disable的应用, 查看名字带有calendar的应用pm list packages -dpm list packages -e | grep 'calendar'停用与卸载应用参考文章由于本人手机并没有root权限, 所以直接

2021-10-12 19:48:41 1298

原创基于keras的CNN的蒙特卡罗dropout

基于keras的CNN的蒙特卡罗dropout在利用keras或者tensorflow.keras写CNN时，一般会利用dropout层来防止CNN的过拟合。此时，除了一般如loss和val_accuracy之外，基于蒙特卡罗方法dropout的模型不确定性（uncertainty）估计也是很重要的。不确定性过高会导致模型的泛型不足。蒙特卡罗dropout的原理就是在CNN模型开启dropout的同时，对同一测试集反复进行概率预测，由于每次动用的node不同，每一次的预测结果都会有些许不同。之后对多次

2021-04-16 05:45:40 974

原创解决R无法访问xlsx包

解决R无法访问xlsx包笔者win10系统配置jre1.8与R x64 4.0.2, 在读取xlsx包时提示错误载入需要的程辑包：rJavaError: package or namespace load failed for ‘rJava’: loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了，详细内容：调用: fun(libname, pkgname) 错误: No CurrentVersion entry in Software/JavaSoft registry

2020-08-04 04:48:24 1100

原创数据库笔记(1) EER图转relational schema

EER图转relational schema例题例题1答案1注释:主键(prime key)为实线, 外键(foreign key)为虚线, 连接线指向原实体, 方框是实体, 菱形代表关系, 圈代表属性. 双线连接关系是完全参与(fully participation), 单线是部分参与(partial participation).这里的U是从属关系(subtype relationship),开口对着父实体. 子实体会继承父实体的主键. 另外, 子实体的主键在EER图中不需要写出.双线

2020-05-31 00:31:08 4981

原创卸载HP笔记本Conexant Flow

卸载HP笔记本Conexant Flow笔者的HP elitebook 735 G5最近一直有一个问题, 就是开机后会自动运行一个叫Flow的应用, 但是自启动和任务计划程序里面并没有这个. 用everything搜索后, 发现是 Conexant Audio下的一个程序. 是HP给声卡默认安装的驱动.在外网的 HP论坛发现解决的办法通常是直接卸载整个Conexant驱动后, 让win10自动重新安装驱动. 但笔者较怂, 没试 ????另一个方法是运行注册表里的 C:\Program Files\C

2020-05-17 03:42:17 4788 2

原创互联网架构与数据

一个云计算环境例IaaS[最下层]:IaaS是Infrastructure as a server的缩写，意思是基础设施即服务。消费者可以利用所有计算基础设施[服务器：PC, 小型机, 大型机等]，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源。由云端公司管理。用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、存储空间、部...

2019-06-20 11:31:43 238

原创 elitebook 735 G5安装linux系统卡在黑/紫屏解决方案

elitebook 735 G5安装linux系统卡在黑/紫屏解决办法配置信息踩雷解决方案源配置信息笔记本型号: elitebook 735 G5处理器: AMD Ryzen 7 PRO 2700U w/ Radeon Vega Mobile GfxHP bios: Q81 Ver. 01.00.03linux: Ubuntu 19.04 (kernel 5.0.0-16-generic...

2019-06-12 10:24:58 2074

原创 R语言朴素贝叶斯分类器 naive Bayes classifier

朴素贝叶斯分类器示例rm(list=ls())data(spam)data &amp;lt;- spamid &amp;lt;- sample(1:4601,2000)train &amp;lt;- data[id,]test &amp;lt;- data[-id,]library(e1071)nb=naiveBayes(type~., data=train)pred &amp;lt;- predict(nb

2019-02-01 06:58:11 4549

原创 R语言分类决策树 classification tree

R语言决策树示例建模造树rm(list=ls())data(spam)data &amp;lt;- spamid &amp;lt;- sample(1:4601,2000)train &amp;lt;- data[id,]test &amp;lt;- data[-id,]library(tree)library(rpart)mdl=tree(type~., data=train, spli...

2019-02-01 06:56:33 7337 1

原创 R语言正则化 regularization

R语言正则化示例stepAICrm(list=ls())data <- swissdata[,1:5] <- scale(data[,1:5])mdl <- lm(Infant.Mortality~., data = data) # 原本一共6个变量require(MASS)mdl_AIC <- stepAIC(mdl, direction = '...

2019-02-01 06:00:15 3475

原创 R语言多项式回归 polynomial regression

R语言多项式回归示例rm(list=ls())data <- swissdata[,1:5] <- scale(data[,1:5])data1 <- datafor (i in 1:3) { mdl <- lm(Examination ~ poly(Education, degree=i), data = data) data1[,6+i] <...

2019-02-01 05:27:22 6424 5

原创 R语言最优子集选择与K折交叉验证

## 最优子集选择best_subset_selection &lt;- function(X, Y, Nfolds){# 生成所有可能的组合 m &lt;- ncol(X) idx &lt;- 1:(2^m-1) t &lt;- vector() mat &lt;- sapply(idx, function(id){ t &lt;- rbind(t, as.inte...

2019-02-01 05:03:55 8518

原创 R语言K-近邻算法 k-nearest neighbors algorithm

R语言KNN算法代码示例# 数据处理rm(list=ls())require(kernlab)data(spam)data &lt;- spamn &lt;- nrow(spam)id &lt;- sample(1:n, floor(n*0.5))train &lt;- data[id,]test &lt;- data[-id,]require(kknn)# 由于data...

2019-02-01 04:51:02 1299

原创 R语言逻辑回归 logistic regression

R语言逻辑回归代码示例rm(list=ls())require(kernlab)data(spam)data &lt;- spamn &lt;- nrow(spam)id &lt;- sample(1:n, floor(n*0.5))train &lt;- data[id,]test &lt;- data[-id,]mdl &lt;- glm(formula = type~.,...

2019-02-01 04:42:33 5272

原创 R语言逻辑回归模型与混淆矩阵相关知识

逻辑回归模型（Logistic Regression Model）建模逻辑回归模型是一种基于线性回归模型的分类模型，将回归（regression）模型数值化（numeric）的优势用在了分类（classification）上。借助glmnet包，以iris的前100位的两种花 setosa 和 versicolor 为例library(glmnet)## 数据处理data &amp;lt;...

2018-11-26 10:56:11 6278 1

原创 R语言可视化作图笔记（6.1）动画

动画散点图数据Oilcoal包含了8个国家从1965年到2009年的煤炭与石油消耗量（百万吨），除了美国和中国的Marker.size为1，其他国家的为0.5head(Oilcoal)# Country Year Coal Oil Marker.size Oil_proportion#1 US 1965 291.8264 548.933 1...

2018-11-13 08:16:54 811 1

原创 R语言可视化作图笔记（6）图形视觉化

图形视觉化（Graph Visualization）网络可视化（Network Visualization）以下是马德里三一一连环爆炸案参与者制作的关系网，数据来自两个重要变量，nodes包含了所有的序列（id），人名（label）和组别（group），edges包含了所有的连线的起始（from），终点（to），线粗（value）&amp;amp;gt; head(nodes) id group ...

2018-11-13 04:59:20 1164 1

原创 R语言可视化作图笔记（5.1）交互式图形

交互式图形（Interactive Graphics）在可视化时，可交互的图比静态（static）的图更方便分析。了解不同的交互方式可以帮助我们理解交互的分析，了解可视化软件的局限以及改进。[交互算子（Interactive operator）：例子]导览（Navigation）：相机位置，观察方向，分级显示细节选择（Selection）：高亮，掩盖连接（Connection）过滤（...

2018-11-08 10:28:52 2811 1

原创 R语言可视化作图笔记（5）文本可视化

文本可视化（Text Visualization）词云（Word Cloud）本例中Five.txt是一个包含对CASIO某一手表的所有五星好评，分别用到了tm，wordcloud，RColorBrewer建立词云data&amp;lt;-read.table(&quot;Five.txt&quot;,header=F, sep='\n') #读取文档library(tm)library(wordcloud)li...

2018-11-06 06:08:35 917

原创 R语言可视化作图笔记（4）多维数据可视化

多维数据可视化热力图（Heat map）热力图对数据的要求很多数据必须要统一范围横纵坐标皆须重新排序（利用seriation::seriate）数据预处理可以减小大区间的数据给小区间数据的影响，如同2D密度图和地图上一样。重新排序横纵坐标可以方便我们对观察量进行分组，查找奇异点等。以iris绘制热力图library(plotly)library(seriation)data...

2018-11-05 07:58:37 3038 1

原创 R语言可视化作图笔记（3.1）地理空间可视化2

地理空间可视化（Geospatial Visualization）rds 与 sf我们选择 GADM 提供的关于瑞典的数据作为示例。下载 R(sf) 中的 level1 的rds地图。（ level 代表地图的精细程度）另一份是瑞典统计局 SCB 提供的瑞典各省不同年龄的居民收入的开源统计数据。【由于统计方式不同，有时需要对比character变量，用grep(pattern, X)，会...

2018-11-05 01:20:38 1317

原创 R语言可视化作图笔记（3）地理空间可视化

地理空间可视化（Geospatial Visualization）aegypti_albopictus.csv是一个包含了全球各地历年受到Aedes aegypti与Aedes albopictus两种蚊子感染登革热患者的统计数据。COUNTRY和COUNTRY_ID为各地名称与缩写。plotly::plot_geo通过plotly自带的地图，我们可以直接很棒的地图。下图是用plot_geo...

2018-11-05 00:24:59 2275 3

原创 R语言可视化作图笔记（2.1）MDS 的 Shepard plot

MDS 的 Shepard plot比较多维度数据分析（multidimensional scaling，MDS）的好坏可用Shepard plot【不知道怎么翻译】展示。作图后，折线越趋近于一条平滑的斜线表明MDS降维的效果越好。R代码：library(MASS)library(plotly)# 由于数据不好，只取iris的前15位，取多了会有距离位0的情况data &amp;lt;- sc...

2018-11-04 06:46:06 2549 1

原创 R语言可视化作图笔记（2）感知与可视化预处理

感知与可视化预处理不同的散点图（ggplot2）还是以ggplot2里的mpg为例,第一幅只设置x，y，color三个参数。由于displ是numeric类型的数据，所以第一幅图中的colorbar是渐变的（continuous）library(ggplot2)data0 &lt;- mpgggplot(data0) + geom_point(aes(x=hwy, y=cty, co...

2018-11-04 05:41:21 1058

原创 R语言可视化作图笔记（1）R语言ggplot2与plotly的基本介绍

以包自带的数据mpg为例library(ggplot2)data0 &amp;amp;amp;lt;- mpgggplot(data = data0，mapping = aes(x=displ))+ geom_density() # 密度图## 另一种形式# ggplot()+geom_density(data = data0，mapping = aes(x=displ))...

2018-11-03 00:46:15 4779 2

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