帅气的弟八哥-CSDN博客

原创 Python 命令汇总

python 库windows安装兵种：python程序员。等级：二级。攻击：较高。防御：普通。价格：低。天赋：胶水，我方有c程序员时，速度可达到c程序员的80%。天赋：成熟，难以升级到三级，即使成功也没什么好处

2017-05-02 14:57:48 2029 2

原创 Linux的常用经典命令（持续更新）

找工作笔试面试那些事儿(16)—linux相关知识点(1)找工作笔试面试那些事儿(17)—linux测试题vim编辑器操作命令大全-绝对全 - CSDN博客Linux进阶资源 Command line one-liners the-art-of-command-line Linux工具快速教程快乐的 Linux 命令行 Linux Tutorial UNIX Tuto...

2016-07-28 11:10:28 8672 1

转载多GPU运行Deep Learning 和并行Deep Learning（待续）

本文论述了 Deep learning运行所需的硬件配置，多GPU运行Deep Learning，设置Deep Learning的数据并行和模型并行。详情请参考下文http://timdettmers.com/category/hardware/

2016-07-20 11:19:24 1487

转载防止过拟合以及解决过拟合

本文转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_53c47a2f0102vjyf.html 过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。“一个过拟合的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的），导致泛化能力比较差，显然就过犹不及了。” 这句话很好的诠释了过拟合产生的原因，但我认为这只是一部分

2016-07-07 09:30:16 3050

转载 Recall（召回率） Precision（准确率） F-Measure E值 sensitivity（灵敏性） specificity（特异性）漏诊率误诊率 ROC AUC

Berkeley Computer Vision page Performance Evaluation机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率 True Positives, TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数 True Negatives,TN：预测为负样本，实际也为

2016-07-06 17:17:34 14186

原创 Sublime优美设置（待续）

快捷键熟悉练习请查看 http://www.cnblogs.com/figure9/p/sublime-text-complete-guide.html1.基础用户设置工具栏 – Preferences – Settings – User{ “theme”: “Soda Dark.sublime-theme”, “tab_size”: 4, “font_size”: 10.

2016-03-18 21:20:27 4718

转载关于机器学习你必须要了解的事情

原文：Pedro Domingos， A Few Useful Things to Know about Machine Learning 1. 泛化效果是机器学习的唯一目标训练集上的效果无关紧要，泛化效果是机器学习的唯一目标。稍极端的例子，如果训练集准确率为0%，但随机取的新数据集上准确率为60%。也好过训练集80%，新数据40%的结果。这点不仅对机器学习重要，即使是人

2014-04-29 14:29:17 1611

转载 failed to initialize nvml driver/library version mismatch ubuntu

英伟达驱动版本是384.130显示的NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module是：384.130。若是旧的版本就会出现如下问题。这个问题出现的原因是kernel mod 的 Nvidia driver 的版本没有更新，一般情况下，重启机器就能够解决，如果因为某些原因不能够重启的话，也有办法reload kernel mod。方法如下：就两步unl...

2018-06-14 10:34:00 22822 5

原创 Cheat_Sheet ---Keras、Matlab、Matplotlib、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、SciPy

Cheat_Sheet ---KerasCheat_Sheet ---MatlabCheat_Sheet ---MatplotlibCheat_Sheet ---NumpyCheat_Sheet ---PandasCheat_Sheet ---Scikit-LearnCheat_Sheet ---SciPy参考文献http://ddl.escience.cn/f/IDkq#path=%2F8215...

2018-04-19 11:30:12 3721 1

转载 How to plot scikit learn classification report?

````import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef show_values(pc, fmt="%.2f", **kw): ''' Heatmap with text in each cell with matplotlib's pyplot Source: https://stackoverflow.com/a/250...

2018-03-28 17:38:04 2014 1

原创 Google Colab 免费GPU服务器使用教程

Google Colab免费使用GPU服务器教程Google Colab Free GPU TutorialColaboratory相关查询命令```!/opt/bin/nvidia-smi``````!pip install!apt-get install!pip install -q kerasimport keras!apt-get install libnvrtc8.0!pip insta...

2018-03-24 20:58:15 1904

原创 Python xrange与range的区别

xrange 与 rangexrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。 xrange 和 range 这两个基本上都是在循环的时候用。for i in range(0, 100): print ifor i in xrange

2017-12-20 09:57:48 3493

原创画图网页http://weavesilk.com/

画图网页http://weavesilk.com/

2017-12-19 19:44:15 8683 1

转载 word_cloud

word_cloudword_cloudwordcloud_server

2017-12-14 13:18:36 791

原创李宏毅机器学习课程－Structured Learning

Simple structured learning framework for python pystruct-github Slides for explaining structured prediction and PyStruct -github一、Structured Learning-Unifed Framework之前的input and output

2017-12-13 15:39:24 1130

原创李宏毅机器学习课程－Transfer Learning

深度学习 -> 强化学习 ->迁移学习（杨强教授报告)李宏毅机器学习课程－Transfer Learning迁移学习－吴恩达 freeze待处理的理解深层神经网络中的迁移学习及TensorFlow实现 Transfer Learning模式Similar domain, different tasksDifferent domains, same

2017-12-13 09:41:30 4043 2

转载 12bit灰度图像映射到8bit显示及python 实现

图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在 CT 里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。技术问题1、显示器往往只有 8-bit，而数据有 12- 至 16-bits。 2、如果将数据的 min 和 max 间 (dynamic range) 的之间转换到 8-bit

2017-10-27 15:11:15 6655 2

原创应用深度学习(台大陈蕴侬&李宏毅) Part1

History of Deep LearningBig Data & GPU端到端Universality TheoremCore Factors for Applied Deep Learning参考文献http://v.qq.com/vplus/578e2d6f5e1fadc1/foldervideos/8n1000201qzzkx5Deep Learning ◦Goodfellow, Be

2017-10-26 21:35:20 1837

原创关于Matlab编程的思考（待续）

Matlab编程的规范化思考1.并行化2.释放内存3.需要调参的变量太多，可考虑将变量都放到一个结构体里面。4.find(y),就是要找到y中那些非零项的指引5.代码运行出现问题的时候，在命令行输入why就可以得到答案6.输入bench可以给电脑跑分。7.home 将光标移至命令窗口的左上角8.查看matlab命令历史记录可找history.m, prefd...

2017-10-26 13:57:08 762

原创 python中的深拷贝与浅拷贝

浅拷贝的时候，修改原来的对象，深拷贝的对象不会发生改变。对象的赋值对象的赋值实际上是对象之间的引用：当创建一个对象，然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。aList = ["kel","abc",123]print(aList, id(aList))bList = aListbList.append("add")print(aList

2017-10-12 14:00:46 3781

原创 Python程序设计—车万翔

程序设计入门—Python对象和类型五种基本对象类型字符串（string），简记为 str 使用 ’ ’ 或 ” ” 括起来的一系列字符整数（integer），简记为 int 十进制：21，八进制：025，十六进制：0x15 浮点数（float） 1.48，21.0，21.，.21，2.1E2 布尔数（boolean），简记为 bool True，False 复数（co

2017-10-10 20:15:53 3804

转载 Tensor数据相关的运算、函数讲解及与numpy区别

Tensortensorflow 中使用它来表示数据。可以看做多维数组或者list。标量是张量，向量是张量，矩阵是张量，矩阵的矩阵是张量。常用几种定义方法1. variable变量，一般是可以被更更新或更改的数值，即在流图运行过程中可以被不断动态调整的值。我们训练一个模型的时候，会用到Tensorflow中的变量(Variables)，我们需要它来保持和更新参数值，和张量一样，变量也保存在内存缓

2017-09-25 13:57:50 6970

原创李宏毅机器学习课程12~~~半监督学习

Semi-supervised LearningThe distribution of the unlabeled data tell us something. Usually with some assumptions.Supervised Generative Model对比学习见李宏毅机器学习课程４~~~分类：概率生成模型EM算法思路来最大化似然函数。Self-training Self

2017-09-13 07:59:58 3923

原创李宏毅机器学习课程11~~~为何要"深"？

为何要“深”？ pluskid的博客 Deep Learning and Shallow LearningBengio Y. Learning deep architectures for AI. Foundations and trends® in Machine Learning, 2009Deeper is Better?模型有更多的参数会有更好的结果，这是毋庸置疑的。深瘦的模型会比浅胖的模

2017-09-12 08:46:30 788

原创 ubuntu16.04 制作gif

byzanz安装sudo apt-get install byzanz byzanz-record #录像 byzanz-playback #回放下载完成后打开命令行输入byzanz-record –help其中我们重点关注几个参数* -d 动画录制的时间,默认录制10秒* -e 动画开始延迟* -x 录制区域的起始X坐标* -y 录制区域的起始Y坐标* -w 录制区

2017-09-08 08:28:04 1068

转载 github访问太慢解决方案

github 域名列表先建立一个域名列表haha.txt，下面列表中的gist.github.com是代码片功能github.comassets-cdn.github.comavatars0.githubusercontent.comavatars1.githubusercontent.comdocumentcloud.github.comgist.github.comhelp.gith

2017-09-01 15:51:19 3717

原创 Python中的除法保留两位小数

在C/C++语言对于整形数执行除法会进行地板除（舍去小数部分）。例如 int a=15/10; a的结果为1。同样的在Java中也是如此，所以两个int型的数据相除需要返回一个浮点型数据的时候就需要强制类型转换，例如 float a = (float)b/c ,其中b、c都是int型数据。Python中分为3种除法：传统除法、精确除法、地板除。传统除法如果是整数除法则执行地板除，如果是浮点数除法则执

2017-08-31 20:30:43 97427 1

原创 Python的GUI框架PySide

PySide学习笔记PySide安装Python自带了GUI模块Tkinter，只是界面风格有些老旧。 Python的Qt有PyQt和PySide吧。PyQt 是商业及 GPL 的版权，而 PySide 是 LGPL。大意也就是PyQt开发商业软件是要购买授权的，而PySide则不需要。二者代码基本一致，修改下import 基本剩余的代码皆可通用。所以毫不犹豫的选择了PySide。QtCore是

2017-08-28 04:41:51 2328

原创 Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID

边界补充问题原始图片尺寸为7*7，卷积核的大小为3*3，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个5*5的图片出来，这就造成了卷积后的图片和卷积前的图片尺寸不一致，这显然不是我们想要的结果，所以为了避免这种情况，需要先对原始图片做边界填充处理。在上面的情况中，我们需要先把原始图像填充为9*9的尺寸。常用的区域填充方法包括：用3*3定义原始图像的尺寸，补充为9*9的尺寸，图片上的颜色只为方便观

2017-08-24 07:35:41 21821 7

原创 Web安全（吴翰清）

安全工程师的核心竞争力不在于他能拥有多少个 0day，掌握多少种安全技术，而是在于他对安全理解的深度，以及由此引申的看待安全问题的角度和高度。第一章我的安全世界观脚本小子 “Script Kids”。黑客精神所代表的 Open、Free、Share。Web 1.0 服务器端动态脚本的安全问题。SQL注入的出现是Web安全史上的一个里程碑。XSS（跨站脚本攻击）的出现则是W

2017-08-18 15:49:20 19403 1

原创 tensorflow安装正确, import tf, the problem is "Couldn't find field google.protob.ExtensionRange.options"

问题描述import tensorflow error with correct installation, the problem is “Couldn’t find field google.protobuf.DescriptorProto.ExtensionRange.options”pythonimport tensorflow 出现如下问题：I tensorflow/stream_exe

2017-08-17 07:09:37 2429

转载训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑

近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结，并穿插了不少出色的个人想法和思考，希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。神经网络已经持续训练了 12 个小时。它看

2017-08-15 15:28:50 3423

原创 tensorboard的可视化及模型可视化

待整理How to Check-Point Deep Learning Models in KerasLossWise Tensorboard 中文社区谷歌发布TensorBoard API，让你自定义机器学习中的可视化查找tensorflow安装的位置pip show tensorflow-gpuName: tensorflow-gpuVersion: 1.0.1Summary: Tens

2017-08-15 10:14:03 12317 3

原创 keras如何保存模型

使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：模型的结构，以便重构该模型模型的权重训练配置（损失函数，优化器等）优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配置的话，该函数还会同时完成模型的编译只保存模型结构,而不包含其权

2017-08-15 10:13:27 21698 1

原创 keras中的回调函数

keras训练fit( self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight

2017-08-15 10:12:50 6004 2

转载 keras创建模型

关于Keras模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。Functional API：Keras的API是非常强大的，你可以利用这些API来构造更加复杂的模型，比如多输出模型，有向无环

2017-08-15 09:49:07 12502

转载深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化

概述正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛华误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括：参数添加约束，例如L1、L2范数等训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等 Dropout该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及常用参数选择，并试图解释其原理。正则化技术参数惩

2017-08-10 15:33:41 771

转载当你在应用机器学习时你应该想什么

如今, 机器学习变得十分诱人, 它已在网页搜索, 商品推荐, 垃圾邮件检测, 语音识别, 图像识别, 自然语言处理等诸多领域发挥重要作用. 和以往我们显式地通过编程告诉计算机如何进行计算不同, 机器学习是一种数据驱动方法(data-driven approach). 然而, 有时候机器学习像是一种”魔术”, 即使是给定相同的数据, 一位机器学习领域专家和一位新手训练得到的结果可能相去甚远. 本文简要

2017-08-10 11:05:23 655

原创李宏毅机器学习课程10~~~卷积神经网络

卷积的意义数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九

2017-08-08 09:21:38 8348 1

原创在linux设置回收站 - 防止失误操作造成数据清空,并定期清理

安装trashsudo apt-get install trash-chi原理执行trash命令后，是将文件移动了用户的回收站，每个用户的回收站路径为$HOME/.local/share/Trash，比如用户asin的回收站位于/home/asin/.local/share/Trash，用户root的回收站位于/root/.local/share/Trash。每个用户删除自己的文件后，都会将该文件移

2017-08-04 16:19:26 1728 1