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RSS订阅原创 curl常用命令
默认发出Get请求，查看页面源码，显示一次通信过程，包含请求头、响应头、返回内容。将响应头存输出到文件中。-D可以放在url前面或后面都行。自定义请求头，只是请求，服务器并不一定返回。显示响应头、返回内容body。
2023-05-31 00:12:31
4500
原创 sftp配置免密以及权限配置
查看 /home/nginx/.ssh目录是否存在，查看.ssh是否有id_rsa和id_rsa.pub两个文件。如果存在，则跳过这一步，如果不存在，则在机器A运行ssh-keygen -t rsa，将会生成.ssh目录和公钥和私钥两个文件。切换bak用户，查看/home/bak/是否存在.ssh目录，如果存在，则再查看其他用户对.ssh权限是否有写权限，（注意：只有bak用户才能拥有对.ssh的写权限，否则配置出错）。如果其他用于对.ssh有写权限，则调整.ssh目录权限为700。切换nginx用户，
2023-05-25 23:24:44
2606
原创 nginx-1.21.5免费下载
nginx-1.21.5.tar.gz下载链接：https://wwnq.lanzoub.com/idP020utz8ra
2023-05-06 17:00:49
238
原创 KDD_CUP99数据集处理和测试（已处理数据可下载）
已处理数据集下载：https://wwe.lanzouw.com/iLPMrxvrbtg数据处理和性能测试代码下载：https://wwe.lanzouw.com/irwB4xvrgvi
2021-12-22 22:58:01
3134
4
原创 seaborn常用图
首先导包，下面会使用sklearn自带的数据集来演示画图操作from sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdX，Y分别表示鸢尾花的特征和标签，下面的画图会使用到X,Y。 下面的画图有的是Dataframe列名，有的是numpy数据1、lineplot（线图）注意:这里我直接用numpy类型，并未转成DataFrame类型
2021-12-21 22:03:17
1166
原创 KNN识别手写数字MNIST
使用sklearn的KNN实现类，neighbors.KNeighborsClassifier，模型精度达到96.7%数据集可以在线下载，也可以手动下载：mnist数据集地址：https://www.lanzouw.com/ib1UGg2acqbimport torch, torchvisionfrom sklearn import neighbors#加载mnist数据集train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data
2021-12-16 01:43:52
2138
原创 pytorch自带的one-hot编码方法
pytorch现在自带的将标签转成one-hot编码方法torch.nn.functional.one_hot(tensor,num_classes=-1)→LongTensor下图是pytorch官网的例子1、不指定标签类别数时，pytorch默认将tensor中最大值作为标签类别最大数下面的tensor([2,3,4])， 标签类别最大数会默认为4， 即默认是有标签(0, 1, 2, ,3, 4)五中标签2、指定标签类别数时...
2021-12-14 20:31:21
19943
1
原创 Pytorch和Numpy的默认类型
1、对于整形数据部分的默认类型区别pytorch创建的整数tensor是torch.int64类型, 64位类型Numpy创建的整数ndarrays是np.int32， 32位类型2、对于浮点数据部分的默认类型区别pytorch创建的默认浮点类型是torch.float32, 32为类型 Numpy创建的默认浮点类型是np.float64， 64位类型 ...
2021-12-13 21:31:56
2057
原创 思科模拟器CiscoPacketTracer下载
下载链接：思科模拟器下载https://www.lanzouw.com/iTh1wweaczi
2021-11-11 19:23:03
8503
原创 Mybatis-增删改查&模糊查询&分页&注解（普通类型参数、引用类型参数、Map类型参数）
请先看项目目录结构，然后再写代码。target是编译后的输出目录，只需要保证src目录目录一致就行。1、创建数据库mybatis和表User，并插入数据DROP DATABASE IF EXISTS mybatis;CREATE DATABASE mybatis;USE mybatis;CREATE TABLE User( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32) NOT NULL, age int(3), P.
2021-11-07 12:47:28
439
原创 Mybatis-入门
这里使用的数据库是MySQL。这博客只演示了查询操作，其他操作会在其他的博客中继续写先看目录结构，再看下面的内容，更容易理解。1、创建数据库mybatis，并在数据库中创建User表说明：创建表格User，包含一个自增列、姓名、年龄， 数据库引擎使用INNODBDROP DATABASE IF EXISTS mybatis;CREATE DATABASE mybatis;USE mybatis;CREATE TABLE User( id int(11) NOT NULL .
2021-11-06 17:33:46
707
原创 3、Spring配置类
从spring3.0开始，@Configuration用于定义配置类，用于取代xml文件，可以进行全注解开发@Configuration类似xml中的<beans>标签@bean类似xml中的<bean>标签这个博客我们使用配置来自定义bean1、创建Student类package com.how2j.pojo;public class Student { private int age; private String name;
2021-10-24 21:51:44
1299
原创 2.3.3 spring属性注入-注解注入-全注解-配置类扫描
这个博客，我们使用全注解的方式来扫描java bean1、创建Category和Product类package com.how2j.pojo;//使用注解配置， 不需要定义set函数，import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.stereotype.Component;//定义java bean， id为c@Component("c")public class
2021-10-24 21:13:42
176
原创 2.3.2 spring属性注入-注解注入-半注解注入-后序
上一个博客的半注解是，一个类在xml定义java bean，一个类使用注解方式定义java bean，这节我们将所有的类都使用注解来定义java bean1、创建Category 和Productpackage com.how2j.pojo;//使用注解配置， 不需要定义set函数，import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.stereotype.Component
2021-10-24 19:14:57
118
原创 2.3.1 spring属性注入-注解注入-半注解方式-前序
注解注入自由度高，可以对部分类使用注解，也可以对所有类都使用注解。下面代码是的Category使用xml定义java Bean， Product使用注解来定义java Bean1、定义Catogory和Productpackage com.how2j.pojo;//这个类使用xml配置public class Category { private int id; private String name; //定义无参构造函数，如果提供了Set方法，则可以使用
2021-10-24 19:02:58
952
1
原创 2.2 Spring属性注入-构造方法
1、定义Category和Product类，定义有参构造函数，package com.how2j.pojo;public class Category { private int id; private String name; //定义无参构造函数，如果提供了Set方法，则可以使用Set方法注入属性 public Category() { } //定义有参构造函数，可以使用构造方法来注入属性 public Category(int
2021-10-24 18:38:26
184
原创 2.1、spring属性注入-Set方法注入
1、定义Category和Product类，给属性设置SetXYZ()方法，spring会通过set方法来给对象赋值package com.how2j.pojo;public class Category { public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } @Override public String to
2021-10-24 18:10:42
2906
原创 1、spring的IOC
完整代码：spring1.zip - 蓝奏云将对象的创建权交给spring框架，我们再使用new创建对象。我们使用idea和maven进行编译开发1、导入spring相关的包 <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context</artifactId> <version>5.
2021-10-24 17:49:25
76
原创 Java控制台如何输入一行、多行？
0、导入Scanner包import java.util.Scanner;1、输入一个整数 Scanner input=new Scanner(System.in); int a = input.nextInt(); 2、输入一个字符 Scanner input=new Scanner(System.in); char c = input.next().charAt(0);3、输入一个字符串Scanner...
2021-08-25 23:10:56
9887
原创 CGAN生成cifar10, cifar100, mnist, fashion_mnist,STL10,Anime图片(pytorch)
完整代码：https://wwe.lanzous.com/iVadvo386ofCGAN比DCGAN更进一步，利用标签信息可以生成指定标签的数据。DCGAN的代码：https://blog.csdn.net/stay_zezo/article/details/115735276下面是完整的CGAN的代码，目录请对比上面的DCGANimport torch,torchvisionimport torch.nn as nnimport torchvision.transforms as t
2021-04-15 19:55:30
1957
2
原创 DCGAN生成cifar10, cifar100, mnist, fashion_mnist,STL10,Anime图片（pytorch）
下面的代码时是用DCGAN生成#选择cifar10, cifar100, mnist, fashion_mnist,STL10,Anime图片Anime数据请在https://www.kaggle.com/CooperUnion/anime-recommendations-database下载，其他数据都是pytorch自带，在线下载即可目录情况：DCGAN3的目录情况generated_fake目录：有的模型已经训练，有的没有，如果提示模型文件不存在，请将resume.
2021-04-15 19:29:26
3901
7
原创 制作pytorch数据集
自定义的dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset需要实现必要的魔法方法:__init__魔法方法里面进行读取数据文件 __getitem__魔法方法进行支持下标访问 __len__魔法方法返回自定义数据集的大小，方便后期遍历面已经定义好了抽象数据，只需给出自己的dataset和idxs(数据的索引列表）)from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class DatasetSplit(Dataset)
2021-04-11 13:07:35
1598
原创 cnn识别cifar10、cifar100(pytorch)
下面的代码是cnn识别cifar10，如果是cifar100,将数据集的改成cifar100，然后模型的输出神经元10改为100即可。import torch,torchvisionimport torch.nn as nnimport torchvision.transforms as transforms#定义模型class CNNCifar(nn.Module): def __init__(self): super(CNNCifar,self).__init__
2021-04-07 15:39:55
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原创 cnn识别mnist、Fashion-MNIST(pytorch)
下面的代码是cnn是被MNIST,如果识别Fashion-MNIST，可以将数据集换成Fashion-MNIST即可。第一个全连接的输入神经元个数如何确定，可以参考我的另一篇博客。即nn.lInear(1600,128)的中数字1600如何确定的？import torch,torchvisionimport torch.nn as nn#定义模型class CNNMnist(nn.Module): def __init__(self): super(CNNMnis.
2021-04-07 13:33:44
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原创 pytorch的卷积层到第一个全连接层的参数个数如何确定？
我们用pytorch写一个cnn识别mnist的代码。pytorch写cnn的麻烦之处是cnn到第一个全连接层的参数不明确。可以手动计算，但太麻烦，不建议这做。下面通过代码自己计算出来参数个数。问题：下面的的第一个全连接层的输入神经元个数是多少呢？net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(32, 64, 3),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2,2...
2021-04-07 12:13:30
5467
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原创 KDD_cup99 pytorch
KDD_Cup99数据集，由于全部的数据集太大，训练集我们只取官网给的10%数据，即kddcup.data_10_percent.gz。下面是我们下载的数据集。源数据集下载地址(未处理的数据)：http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html处理的后的数据下载地址：训练集：23种标签，包含normal正常和22种攻击类型标签。包含494021条数据测试集：38种标签，包含normal正常和37中攻击标签。包含311029条
2021-03-15 16:25:38
3461
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原创 BelgiumTS交通数据集分类-pytorch版
数据集下载地址：https://wws.lanzous.com/b01i4vc4b密码:6y8b注意：文件大小494M，有点大，百度云太慢不考虑，蓝奏云只能上传小于100M的，所以，将训练集拆分压缩了，使用时请将Training(0~30)和Training(31~61)合并到一个文件夹中这个数据集有62个类别，可以做分类任务，数据量不是很多，所以我使用旋转、翻转对数据集进行增强。得到18300个图片。数据集注解：类别：62类，训练集和测试集都有标签训练集：4575张图片，下面的代码我
2021-03-08 16:43:03
2316
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原创 图片三：numpy制作雪碧图（如何将多个图片拼接成一张图片）
下面是我自己写的代码，每个图片直接紧挨这另个一个图片，图片直接没有任何填充，所以你的图片应该是同等规格的，大小和尺寸必须一致#制作雪碧图, size表示制作雪碧图的尺寸def make_grid(data, size=(6,6)): rows, columns = size[0], size[1] data = np.array(data) data_row, data_columns = [], [] for row in range(rows).
2021-03-07 23:06:20
814
原创 图片二：matplotlib、PIL、CV2操作图片
处理图像的方式有三种方式，分别使用PIL, matplotlib， CV2库1、matplotlib读取和保存图片：读取通道顺序：RGB数据类型：ndarray数据类型：对于png格式的图片，读取后的数据类型是float32， 0~1之间的小数，对于其他格式的图片，读取后的数据类型是uint8, 0~255import matplotlib.pyplot as plt#读取图片,读取通道的顺序是RGBplt_img = plt.imread('./data/1.jpg') ..
2021-03-07 16:24:28
959
原创 图片一：单通道、三通道、灰度图、黑白图、三通道转灰度图(单通道)
图片的概念经常搞不清楚，导致对图片处理很糟糕。感觉还是总结下比较好，省的每次都要找一堆博客看。下面的内容是博主个人理解，不能保证全部正确，如有错误，敬请指出。1、图片：通常指的是数字图片，数据结构通常是数组2、像素：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。就是一个方形的小区域，下图是博主用numpy随机生出的20*10单通道图片，数一数，刚好每行10个小方格，共20行。即图片的高度和宽度分别为20,103、图片尺寸：高度*宽度，即上图的20*104、图像分辨率：指图像中存储的
2021-03-07 16:07:54
23981
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原创 NSL-KDD多分类（pytorch版）
import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import initimport numpy as npimport pandas as pdimport torch.utils.data as Datafrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, LabelEn.
2021-01-19 02:04:34
6744
29
原创 如何装keras-gpu？
安装Anaconda 进入Anaconda Prompt，分别执行下面的每行代码，（创建环境，打印所有环境信息，进入环境，安装keras-gpu）,等待安装完成即可， conda create --name keras python=3.6conda info --envsconda install keras-gpu 注:conda install keras-gpu会帮你一键安装所以依赖，包括cudnn, tensorflow-gpu， 不需要自己安装 ...
2021-01-11 17:54:27
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原创 colab如何用？
1、进入谷歌云盘，https://drive.google.com/drive/folders/1YVhILeZt_10YpaEyl42epx9oHUzGfVy42、上传你的程序到谷歌云盘，如下图，我上传一个我的程序文件夹federated-learning（如果你是在谷歌云盘直接写.ipynb文件，就不需要上传）3、在程序文件夹下右键选择更多，点击gooble colaboratory，建立一个.ipynb文件(如果你已经有了.ipynb文件，可以直接点击.ipynb文..
2020-12-31 11:30:51
961
1
原创 AE自动编码器代码
自动编码器的结构自动编码器包括编码器和解码器。编码器对编码，解码器解码，作用跟主成分分析PCA类似，效果更好。编码器可以将高维度降到一维或其他维度。解码器进行解码，载跟原始数据对比计算损失函数。实际我们只使用到编码器的输出，也就是降维后的特征，然后送入监督学习训练模型。下面的代码是用编码器将fashion-mnsit降到一维，然后在感知机上训练分类模型。import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoader
2020-09-01 15:03:50
1378
原创 kaggle和colab入门
kaggle和colab都是谷歌的机器学习平台，都提供了gpu和tpu，但都有一定时间限制。对于没有gpu又不想花钱的朋友来说，是一个不错的选择。kaggle不需要科学上网，colab很好用，但是需要科学上网。kaggle和colab对比：kaggelg官网：https://www.kaggle.com/colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb文章目录1、kaggle使用方法 1、注册kaggle账号 2
2020-08-30 01:49:19
2288
原创 github建立静态网站，域名解析和跳转
1、注册github账号，创建仓库，仓库名称可以是两种，格式是user.github.io格式。如下图的dajun1234.github.io2、上传一个测试的html文件，内容如下：<html><body>hello world</body></html>3、进入仓库的settings，将Github Pages的Branch设置为master。如果已经自动设置为master了，就不需要设置了。设置完后，就会出现Pages.
2020-08-28 16:57:00
2574
原创 ubuntu16搭建z-blog博客
步骤一：搭建LAMP环境, 请看我的另一篇博客步骤二：两种方法安装z-blog 方法一：在线安装 方法二：完整安装方法一(推荐)：进z-blog官网，下载在线安装包，解压，上传到网站根目录(如果你没修改网站的根目录，那么就是/var/www/html/)。 记得将/var/www/html文件夹里的.html和.php删除(即默认的apache2和php文件)。图片如下：安装过程如下：根据步骤一的设置填写...
2020-08-28 02:46:06
364
sql-server为何grant语句不能执行
2017-10-20
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