18 肖永威

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长期从事软件开发和项目管理的技术人员。今天,走向大数据人工智能之路。

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XGBoost线性回归工控数据分析实践案例(原生篇)

以XGBoost原生模型,开发实际工控预测场景实践,过程中分析出检测值精度、业务标注不完整、安全报警与生产过程相互印证等一系列情况。本文第一篇先给出分析模型,XGBoost回归线性模型,以及涉及到参数说明。较为完整内容详见下篇。

2020-08-10 22:26:44

Pandas(数据表)深入应用经验小结(查询、分组、上下行间计算等)

分享以少量代码,站在Pandas肩膀上,实现大批量Mongo数据读取、数据计算处理等实践案例,以及所遇到的坑。

2020-08-08 21:06:24

基于Pandas实现皮尔逊相关与余弦相似度在工业大数据分析中的应用实践

获得相关系数有什么用呢?简而言之,有了相关系数,就可以根据回归方程,进行A变量到B变量的估算,这就是所谓的回归分析,因此,相关分析是一种完整的统计研究方法,它贯穿于提出假设,数据研究,数据分析,数据研究的始终。本文基于Pandas实现相关系数及其散点图分析。

2020-08-06 11:49:12

机器学习与深度学习开发环境Python3.6(win10-64)全新自主安装过程

Python工作环境有多种安装方法,比如Anaconda,但是本文是以自主方式安装、搭建机器学习与深度学习Python开发环境,以此方式方便深入了解、掌握各种工具包、第三方应用的使用管理,为了避免“重复造轮子”,通过本文总结早期环境部署及开发中经验。

2020-07-19 23:02:36

深入认识深度神经网络

本文重点是较为全面、系统的对深度神经网络进行通俗解释,包括网络结构、通用近似定理,神经网络模型变宽与变深及加深的问题,深度神经网络模型训练解决方案,如何让你的深度神经网络跑得更快等内容。

2020-06-26 22:23:57

通过Tensorboard可视化分析神经网络实践

由于神经网络由大量的神经元组成,我们使用TensorFlow编写程序,设计神经网络,其实我们往往也不知道神经网络里头具体细节到底做了什么,要人工调试十分困难,我们经常使用绘图工具(matplotlib),绘制训练过程中的Loss、Acc图。训练神经网络可视化是深度学习神经网络开发、调试、应用中极为重要的手段。有了TensorBoard,可以将TensorFlow程序的执行步骤都显示出来,非常直观。本文使用多层神经网络实践可视化过程。

2020-05-21 12:31:19

如何修改Jupyter Notebook默认路径?

使用Jupyter Notebook --generate-config配置命令参数,创建配置文件“jupyter_notebook_config.py”,接着,修改配置文件中默认文件夹参数“c.NotebookApp.notebook_dir ”,详细操作过程如下见正文。

2020-04-18 21:09:29

PEST、波特五力、波士顿矩阵、SWOT、价值链等战略分析方法整理学习笔记

在做信息化规划、产品设计、需求分析、商业计划书、组织机构优化管理咨询等业务活动过程中,信息收集与分析是非常重要的环节,是建立领域模型的基础。如何做好信息收集及分析工作,对于有一定经验的人员来说,可以采用自顶向下方法,参照战略分析工具指引,探索业务机理,快速建立领域管理模型。战略分析工具:PEST分析模型、波特五力模型、价值链分析、雷达图、因果关系、利益相关者分析、竞争者分析。战略选择工具:SWOT分析、波士顿矩阵、通用矩阵、V矩阵、EVA管理、定向政策矩阵、战略地位和行动评估矩阵。

2020-04-17 08:55:18

谈以大数据人工智能等为重点推进企业变革

我很疑惑,在大数据、新一代人工智能迅猛发展的今天,将对工业企业降本增效、节能减排等工作有很大的推动,将产生很高的经济和社会效益,即使国家政策指导“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,高科技企业摇旗呐喊,为什么看起来企业进展迟缓呢。软件产品研发、推广怎么能打动企业管理者,推动新技术落地。如果要破局,就需要转变技术化局限性思维到企业战略和经营的思维上。

2019-09-23 10:36:50

浅谈项目管理结构化思维

浅谈项目管理方法论,在当前主流项目管理理论基础上,结合结构化思维、金字塔原理,通过结论先行,先全局,后细节,先有结果,再有过程,最后再总结,解决项目管理中的问题。

2020-04-09 21:16:19

基于Keras的LSTM多变量时间序列股票预测

朋友多次劝我,用大数据人工智能研究下金融股票,由于本人水平有限,一直没有去想。最近两天,突然想到LSTM是不是很适合做股票预测,本文使用基于Keras框架LSTM多变量时间序列股票预测。

2020-04-06 21:23:04

深度学习如何处理信息实现智慧之信息熵、相对熵、交叉熵等

今天,大量数据、大量信息充斥我的日常生活和工作中,仿佛生活在数据和信息的海洋中,各类信息严重影响了我们的生活,碎片、垃圾、过时信息耗费了我们宝贵时间,最后可留在我们大脑中的知识少之又少,如何提高有效信息转化率、加快知识积累,更高效的创新,成为我们信息化社会、智慧企业新课题。

2020-01-06 23:37:11

认识卷积神经网络中的卷积与图像滤波

本文通过实践方式,介绍卷积基本原理,以及卷积核和滤波图像处理情况。

2019-11-24 21:24:57

BP神经网络学习与实践

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。目前,在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型都采用BP网络及其变化形式。它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络的精华。本文学习网上资源,重新推导一遍公式,加深来对神经网络的理解。...

2019-10-30 07:52:22

基于Flask(Python Web)从MognoDB GridFS下载文件实践代码

在使用MognoDB GridFS进行文件管理Web应用服务中,可以通过Web服务直接从MognoDB GridFS数据库中,把文件二进制以数据流方式,直接下载读取到浏览器中,供在线浏览和下载使用。当前Chrome、Microsoft Edge等浏览器可以直接在浏览器中,直接在线浏览PDF、图片等文件。实践程序结构如下所示:1、前端网页,部署到Apache HTTP或Ngix服务上,提供we...

2019-09-10 08:38:34

基于Python使用MongoDB及其GridFS进行文档管理

在计算机上,文档管理通常是通过操作系统进行文件管理的,例如在windows环境中的资源管理上,文件是存在树状的文件系统中。如果把这些文件放置到数据库中是否更易于管理呢?显然,理论上是可行的,例如早期Lotus Domino专业文档管理数据库,如今,当MongoDB+GridFS出现后,可以更专业化管理非结构化文档。

2019-09-05 14:43:38

人工智能与计算机发展史

作为近几年的一大热词,人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代,智能家居产品逐步走进千家万户,语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质?人工智能的飞速发展又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史冯.诺依曼被称为现代计算机之父,。他设计了经典的冯.诺依曼结构,就是将软件命令和数据素材都存在一起,整...

2019-07-28 21:14:30

基于Keras框架对抗神经网络DCGAN实践

本人作为IT从业者,学习对抗神经网络,以IT视角描述GANs,并使用开源代码资源学习GANs,与实际数据不足工作需求结合,基于Keras框架,通过调整DCGAN网络结构和参数,生成可以以假乱真的数据样本图片。并记录了中间过程中遇到的问题和参考资源,欢迎读者朋友反馈帮忙。

2019-06-19 08:37:19

基于OpenCV拼接及变换图像增加训练样本

我们在做深度学习的过程中,经常面临图片样本不足、不平衡的情况,在本文中,作者结合实际工作经验,通过图像的移动、拼接、缩放、旋转、增加噪声等图像变换技术,能快速、简便的增加样本数量。

2019-06-09 17:52:27

学习基于Keras框架的ResNet网络及实践笔记

首次使用ResNet和Keras,基于网络上的ResNet50代码实践图片分类,过程中初步了解深度残差网络原理、ResNet50网络模型、Keras框架及相关Tensorflow内容安装,并初步总结训练中学习率和Batch等参数等设置,以及记录部分问题及其处理方法。欢迎读者反馈指点。

2019-06-07 15:33:55

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