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RSS订阅原创 windows 文件共享的问题
在windwos上开了一个共享文件夹，结果在ubuntu上死活访问不到，中间出现了各种问题，https://jingyan.baidu.com/article/7082dc1caf1d31a50b89bd7f.html这篇经验上的思路还是比较全乎的。
2020-07-12 17:40:15
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原创 TensorflowonSpark 从入门到放弃
TensorflowonSpark 从入门到放弃最近因为项目原因，需要在短时间内把之前的代码移植到TensorflowonSpark平台中去，于是开始了愉快的探索之旅。虚拟内存不足Application application_1536745728661_0003 failed 2 times due to AM Container for appattempt_153674572...
2019-07-31 15:01:58
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原创 暑期经验分享——django开发框架
目录框架简介模型视图控制器插件之前做过的项目大部分都是做成了网络服务器的模式，即使用网络服务器框架给前端提供机器学习服务，包括使用flask搭建的无代码深度学习服务器、使用django搭建的反洗钱稽查系统，这里简单介绍下前面用到的服务器框架——django。框架简介本质上来讲，不管是轻量级的flask，还是稍微复杂一些的django，都是一种对于socket通信的封装，它们都是使用socke...
2019-07-31 14:58:19
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原创 分级强化学习
说起来人们研究使用机器学习来玩游戏已经有一段时间了：2015年机器学习被人们开发来玩简单的Atari小游戏；2017年，谷歌的AlphaGo以3:0的战绩轻松击败世界排名第一的中国棋手柯洁；2018年，OpenAI开发的Dota2机器学习程序OpenAI Five已经能够和高端人类选手一较高下；从简单的视频小游戏到相对复杂的棋类游戏，再到环境更为复杂的星际争霸、Dota2等，我们非常幸运地...
2019-07-18 18:17:25
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原创 暑期经验分享——一些python基础
暑期经验分享写在前面的话python代码的书写规范空行空格注释规范命名规范函数开头写在前面的话时间飞逝，转眼两年已经过去了，现在也已经到了忙碌奔波写论文找工作的时间了，仔细回想下之前两年的点点滴滴，除了在各种push下做了一些小项目，其他真的没有一点东西，真的惭愧。这么长一段时间的python语言的使用还是积累下来了一些东西，下面是把自己的一些愚见记录下来，希望能够给读者有一点点帮助。pyt...
2019-07-18 18:15:58
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原创 大数据分析之数据降维
1、降维的作用：（1）降低时间的复杂度和空间复杂度（2）节省了提取不必要特征的开销（3）去掉数据集中夹杂的噪音（4）较简单的模型在小数据集上有更强的鲁棒性（5）当数据能有较少的特征进行解释，我们可以更好地解释数据，是的我们可以提取知识（6）实现数据的可视化2、降维的目的用来进行特征选择和特征提取。①特征选择：选择重要的特征子集，删除其余特征；②特征提取：由原始特征形成的较少的新...
2018-12-09 10:45:08
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原创 分类器模型评估指标
分类器模型评估指标链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic.
2018-09-24 17:23:13
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原创 AUTO ML
AUTO ML架构分析以下理解主要是基于Google Brain的一篇论文基于NAS在NAS架构中，使用RNN作为筛选子网络的控制器，获取每个子网络处理一个特定的验证数据集的精度，每个子网络的精度数据将会被用于更新RNN构成的控制器，这样RNN就会逐渐进行学习如何对特定的数据集生成验证精度较高的子网络。 梯度更新方式如下： 核心工作设计了一个新型的搜索空间，将在CIFA...
2018-08-05 13:10:00
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原创 分布式tensorflow
分布式tensorflow简介tensorflow作为一款简单易用的深度学习工具，能够完成我们日常工作中的绝大多数任务，通常来讲，我们要完成一个深度学习程序，大体会经过以下步骤：1、构建模型 2、定义模型更新动作 train_op 3、准备数据 4、在指定设备执行 train_op但是，如果我们面对如下几个场景：要搭建的深度学习网络太过庞大，以至于单个GPU不能放下一个模型...
2018-08-04 21:45:40
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原创 Linux 后台运行命令
在Linux中可以让程序在后台运行常用的有nohup、setsid、disown等方法，详细见https://blog.csdn.net/wangjun_1218/article/details/6835800下面主要讲述当使用nohup命令时的常用方法。本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：nohup后台执行命令...
2018-08-02 10:23:15
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转载 浅谈MES的通用设计之一：数据传输
本人从2000年开始接触MES系统，先后使用过UGS Tecnomatrix，Apriso FlexNet，Rockwell FTPC等产品，对MES应用的情况有一定了解。除了灵敏制造等老生常谈的优点之外，我对MES有两个深刻的印象：一是没有一个被广泛应用的明星产品(就象...
2018-07-19 20:29:45
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转载 深度学习相关公开数据集
目录 介绍 图像处理相关 自然语言处理相关 语音处理相关 Supplement一．介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新的理论方法往往...
2018-06-14 08:26:14
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原创 LaTex之表格篇
在LaTex写作中，往往需要加入表格，对于两栏排版中，有时会遇到表格内容较多，仅用单栏或单行难以满足，此时可以有3种解决方法:1)跨栏插入表格其实很简单，只需要多加一个星号就可以了。跨栏插入表格代码\begin{table*}....\end{table*} 此时，表格就可以通栏排列。同样的方法适用于跨栏插入图片，在此不做赘述。2）合并行LaTex定...
2018-06-03 10:48:03
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原创 ubuntu 16.04 下安装opencv 2.4.9
环境：UBUNTU 16.04 python 2.71、安装必要的依赖包 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev lib
2018-01-23 09:25:43
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原创 强化学习（二）
今天的组会补充了关于强化学习相关的内容，和上次的内容结合起来，就相对完整了。机器学习中，对“从例子中学习“的方法的进行分类，有三个：监督学习、非监督学习和强化学习。其中，强化学习是一个SequentialDecision Making问题，它需要连续选择一些行为，从而这些行为完成后得到最大的收益最好的结果。它在没有任何label告诉算法应该怎么做的情况下，通过先尝试做出一些行为得到一个结果
2017-03-03 09:43:02
635
spark sparkcontext 初始化失败
2018-05-22
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