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原创 《动手学深度学习》全系列目录
本系列是参加了伯禹平台组织的《动手学深度学习》系列的全目录，感谢伯禹平台及其他几个平台提供的极好的免费学习机会~这段时间的学习真的感觉我由一个深度学习的小菜鸟入了门！为了能够长时间的复习巩固学习成果，把原平台的jupyter文档转载了下来，以供自己能够长时间的学习。下面是《动手学深度学习》系列目录：《动手学深度学习》task1_1 线性回归《动手学深度学习》task1_2 Softmax...
2020-04-21 17:31:10
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原创 python假设检验实战，是否服从正态分布，异常数据，相关性
假设检验实战1.要解决的问题给出的数据集为人体的体温数据，下载链接为 https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A*包括三个数据字段：gender：性别，1为男性，2为女性Temperature:体温HeartRate：心率要解决的问题如下：人体体温的总体均值是否为98.6华氏度？人体的温度是否服从正态分布?人体体温中存在...
2020-01-19 20:58:03
6418
原创 华科软院复试2007-2017年上机题C++版本（下篇）
写在前面的话：2019年华中科技大学软件学院的复试已经尘埃落定，为了机试也刷了一下历年的软院上机题，虽然并没有用到（2019年软院专硕没有上机），为了造福学弟学妹们，把自己写的代码放出来，仅供参考。注：使用的c/c++编写的，由于篇幅较长，分为上篇和下篇，上篇为2017年——2013年真题，下篇为2012年——2007年真题加我自己拓展的一些跟历年真题类似的题目，代码中都含题目描述，其中201...
2019-03-17 11:04:01
539
原创 华科软院复试2007-2017年上机题C++版本（上篇）
写在前面的话：2019年华中科技大学软件学院的复试已经尘埃落定，为了机试也刷了一下历年的软院上机题，虽然并没有用到（2019年软院专硕没有上机），为了造福学弟学妹们，把自己写的代码放出来，仅供参考。注：使用的c/c++编写的，由于篇幅较长，分为上篇和下篇，上篇为2017年——2013年真题，下篇为2012年——2007年真题加我自己拓展的一些跟历年真题类似的题目，文末也放了pdf的链接供下载...
2019-03-17 10:37:34
898
转载 Linux系统下离线安装Docker
在可以连接互联网的情况下，可以在线安装Docker《Linux下Docker安装部署》，如果遇到内网服务器就没有办法进行在线安装，那么需要使用离线安装的方法。docker安装包下载地址：https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/进入下载地址，下载相应的版本，比如20.10.9，将下载好的文件放到/opt/docker目录下。3、创建系统配置文件。3、创建系统配置文件。查看docker状态。
2023-05-12 15:49:03
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原创 Coggle 30 Day——零基础入门推荐系统 - 新闻推荐任务一
【代码】Coggle 30 Day——零基础入门推荐系统 - 新闻推荐任务一
2022-12-21 09:44:31
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原创 SSM 整合代码
文章目录1 分别编写各个框架的配置1.1 编写Spring框架配置文件1.2 编写SpringMVC框架配置文件1.3 编写Mybatis框架配置文件2 Spring整合SpringMVC框架和MyBatis框架2.1 Spring整合SpringMVC框架2.2 Spring整合MyBatis框架2.3 Spring 整合MyBatis框架配置事务1 分别编写各个框架的配置1.1 编写Spring框架配置文件编写Spring框架的配置文件 applicationContext.xml<?
2020-09-13 17:18:59
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原创 SpringMVC 常用知识点复习详解
文章目录1 springmvc入门案例1.1 springmvc入门程序hello springmvc的步骤1.2 springmvc组件1.3 @RequestMapping注解1.4 解决中文乱码问题1.5 请求参数绑定1.6 自定义类型转换器1.7 springmvc中使用servlet原生的api1.8 常用注解2 springmvc中的响应2.1 返回值是 String 类型2.2 返回值是 void 类型2.3 返回值是 ModelAndView 对象2.4 转发和重定向2.5 Response
2020-09-13 17:17:59
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原创 Spring 常用知识点复习详解
文章目录1 耦合2 BeanFactory工厂2.1 存在的问题及改进3 IOC3.1 IOC简介及作用4 基于XML的IOC解决程序耦合4.1 基于XML的IOC步骤4.2 Bean的三种创建方式4.3 Bean的作用范围调整4.4 Bean对象的生命周期4.5 Spring的依赖注入4.5.1 构造函数注入4.5.2 set方法注入（更常用）4.5.3 复杂类型的注入/集合类型的注入4.6 基于XMl的IOC总结4.7 基于XML的IOC案例CRUD操作5 基于注解的IOC解决程序耦合5.1 创建对象5
2020-09-12 17:28:41
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原创 mybatis常用知识点复习详解
文章目录1 mybatis是什么2 如何使用mybatis3 配置映射的两种方法3.1 使用xml配置3.2 使用注解配置4 连接池5 resultMap和resultType的区别6 mybatis中的动态sql语句7 子查询，使用foreach标签8 配置别名9 mybatis表关系一对一，一对多，多对多9.1 数据库表关系9.2 一对一9.3 一对多9.4 多对多10 mybatis延迟加载11 mybatis的缓存11.1 一级缓存11.2 二级缓存12 mybatis注解开发12.1 模糊查询的两
2020-09-05 15:59:08
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原创 win10系统在Anaconda下安装Tensorflow2的GPU版本+Tensorflow2.0.0+python3.7+Pycharm（最新，详细，亲测可用）
之前有写过一篇Pytorch-GPU安装指南：win10系统在Anaconda下安装Pytorch的GPU版本+cuda10.2+python3.6+Pycharm（最新，详细，亲测可用）本篇是tensorflow2-gpu版本的安装指南，前面的步骤跟pytorch-gpu安装非常相似，只要镜像设置好了，后面就非常顺利这里是不需要额外安装cudatoolkit和cudnn的，因为在使用conda安装tensorflow的时候，cuda会自动帮你安装我的环境是：win10+Anaconda+python
2020-07-31 18:38:43
1216
原创 tensorflow2踩坑记录
使用tensorflow2过程中常常会出现一些莫名其妙的错误，百度一般也很难找到答案，现记录我使用过程中遇到的一些报错，慢更~文章目录1. module 'tensorflow' has no attribute 'compat'2. tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMV launch failed: m=2, n=10 [Op:MatMul] name: MatMul/1. module ‘tensorflo
2020-07-30 15:28:25
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原创 tensorflow2学习笔记一：tensorflow2常用操作
1.1 with的用法参考链接：https://blog.csdn.net/lxy210781/article/details/81176687相当于java中的try catch，在打开关闭文件（open）时等，在操作之前和操作之后需要进行一些额外操作的，不然会报错的，使用with例子：with open(r'c:\test.txt', 'r') as f: data = f.read()with后面返回的对象要求必须有***enter()/exit()***这两个方法，而文件对象
2020-07-30 15:21:59
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原创 win10系统在Anaconda下安装Pytorch的GPU版本+cuda10.2+python3.6+Pycharm（最新，详细，亲测可用）
换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+Pycharm该安装过程尤其适合家里网速很差，且没有翻墙软件的像我这样的小伙伴~文章目录1 查看CUDA版本2 新建虚拟环境3 配置清华镜像4 Pytorch下载5 检查是否安装成功6 其他1 查看CUDA版本首先必须要确定自己电脑支持的CUDA版本
2020-07-23 08:54:44
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7
原创 【论文】预训练模型综述
本论文首发于我的微信公众号【shinerise】摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。并详细介绍自然语言处理领域的经典预训练模型，包括最经典的预训练模型技术和现在一系列新式的有启发意义的预训练模型。然后梳理了这些预训练模型在自然语言处理领域的优势和预训练模型的两种主流分类。最后，对预训练技术的未来发展趋势进行了展望。关键词：深度学习、自然语言处理、预训练模型文章目录1 引言2 预训练模型发
2020-05-13 21:16:07
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原创 cs224n学习笔记1——Introduction and Word Vectors
文章目录1 WordNet使用1.1 简介1.2 使用2 词向量前期发展2.1 one-hot2.2 SVD Based Methods2.2.1 Word-Document Matrix2.2.2 Window based Co-occurrence Matrix共现矩阵3 Word2vec3.1 n-gram3.2 skip-gram3.3 CBOW（Continuous bag-of-wor...
2020-05-01 10:33:39
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原创 《动手学深度学习》task10_3 DCGAN
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录Deep Convolutional Generative Adversarial NetworksThe Pokemon DatasetThe GeneratorDiscriminatorTrainingSumma...
2020-04-21 11:13:04
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原创 《动手学深度学习》task10_2 生成对抗网络GAN
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录Generative Adversarial NetworksGenerate some "real" dataGeneratorDiscriminatorTrainingSummaryExercisesGener...
2020-04-21 11:09:03
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原创 《动手学深度学习》task10_1 图像分类案例2
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs）整理数据集图像增强读取数据定义模型定义训练函数调参在完整数据集上训练模型对测试集分类并提交结果Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs）在本节...
2020-04-21 11:04:46
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原创 《动手学深度学习》task9_3 图像分类案例1
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录Kaggle上的图像分类（CIFAR-10)获取和组织数据集图像增强导入数据集定义模型训练和测试Kaggle上的图像分类（CIFAR-10)现在，我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决...
2020-04-21 11:02:51
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原创 《动手学深度学习》task9_2图像风格迁移
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录样式迁移方法读取内容图像和样式图像预处理和后处理图像抽取特征定义损失函数内容损失样式损失总变差损失损失函数创建和初始化合成图像训练小结练习参考文献样式迁移如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色...
2020-04-21 11:01:27
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原创 《动手学深度学习》task9_1 目标检测基础
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录9.3 目标检测和边界框9.3.1 边界框9.4 锚框9.4.1 生成多个锚框9.4.2 交并比9.4.3 标注训练集的锚框9.4.4. 输出预测边界框小结9.5 多尺度目标检测9.3 目标检测和边界框%matp...
2020-04-21 10:59:20
599
原创 机器学习task1——线性回归
1 过拟合参考链接：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些https://www.zhihu.com/question/59201590/answer/167392763Normalization方法：BN，LN 等https://mp.weixin.qq.com/s/GveZUIoFtyKpbpEtSbSvCgL1 与 L2 正则化的区别https://zhuanlan.zhihu.c...
2020-04-21 08:40:43
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原创 机器学习笔记week2——最大似然估计，交叉熵，分类指标F1、ROC等
文章目录1 梯度更新方式1.1 凸集1.2 凸函数2 线性回归矩阵形式2.1 奇异矩阵3 最大似然估计4 逻辑回归4.1 交叉熵损失函数5 分类指标1 梯度更新方式1.1 凸集凸集：一个点集 S 被称为凸集，当且仅当该 S 里的任意两点 A 和 B 的连线上任意一点同样属于 Stx1+(1−t)x2∈St x_{1}+(1-t) x_{2} \in Stx1+(1−t)x2∈Sfor...
2020-03-19 11:54:20
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原创 《动手学深度学习》task5——卷积神经网络基础及进阶笔记
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录1 卷积神经网络1.1 tensor.item()函数2 经典CNN网络的比较2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.4 NiN（Network in Network）2.5 GoogleNet1...
2020-03-15 10:56:02
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原创 《动手学深度学习》task8_3 模型微调
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录9.2 微调9.2.1 热狗识别9.2.1.1 获取数据集9.2.1.2 定义和初始化模型9.2.1.3 微调模型9.2 微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据...
2020-03-11 21:01:37
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原创 《动手学深度学习》task8_2 数据增强
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录图像增广9.1.1 常用的图像增广方法9.1.1.1 翻转和裁剪9.1.1.2 变化颜色9.1.1.3 叠加多个图像增广方法9.1.2 使用图像增广训练模型9.1.2.1 使用图像增广训练模型图像增广在5.6节（...
2020-03-11 21:00:15
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原创 《动手学深度学习》task8_1 文本分类
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录文本情感分类文本情感分类数据读取数据预处理数据创建数据迭代器使用循环神经网络双向循环神经网络加载预训练的词向量训练模型评价模型使用卷积神经网络一维卷积层时序最大池化层TextCNN 模型训练并评价模型文本情感分类...
2020-03-11 20:58:58
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原创 《动手学深度学习》task7_3 词嵌入进阶
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录词嵌入进阶GloVe 全局向量的词嵌入GloVe 模型载入预训练的 GloVe 向量求近义词和类比词求近义词求类比词词嵌入进阶在“Word2Vec的实现”一节中，我们在小规模数据集上训练了一个 Word2Vec ...
2020-03-11 20:57:20
347
原创 《动手学深度学习》task7_2 word2vec
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764文章目录词嵌入基础PTB 数据集载入数据集建立词语索引二次采样提取中心词和背景词Skip-Gram 跳字模型PyTorch 预置的 Embedding 层PyTorch 预置的批量乘法Skip-Gram 模型的前向计算负采样...
2020-03-11 20:55:34
385
原创 《动手学深度学习》task7_1 优化算法进阶
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764文章目录11.6 MomentumAn ill-conditioned ProblemMaximum Learning RateSupp: PreconditioningSolution to ill-conditionMo...
2020-03-11 20:53:40
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原创 NLP笔记，英文文本预处理流程，文本的向量表示方法，LSTM
文章目录1 一般的英文文本预处理流程2 文本有哪些向量表示方法3 LSTM的结构1 一般的英文文本预处理流程1 数据收集2 去除数据中非文本的部分3 分词4 词干提取（stemming）和词型还原（lemma）5 转化为小写6 去除停止词7 删除数字与符号8 特征工程2 文本有哪些向量表示方法one-hot，离散表示bag of words，词袋模型，将每个单词表现...
2020-03-10 14:56:53
1526
原创 《动手学深度学习》task6_3 梯度下降
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录梯度下降一维梯度下降学习率局部极小值多维梯度下降自适应方法牛顿法收敛性分析预处理 （Heissan阵辅助梯度下降）梯度下降与线性搜索（共轭梯度法）随机梯度下降随机梯度下降参数更新动态学习率小批量随机梯度下降读取数据从...
2020-03-09 16:27:03
275
原创 《动手学深度学习》task6_2 凸优化
系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.csdn.net/Shine_rise/article/details/104754764文章目录优化与深度学习优化与估计优化在深度学习中的挑战局部最小值鞍点梯度消失凸性 （Convexity）基础集合函数Jensen 不等式性质无局部最小值与凸集的关系凸函数与二阶导数限制条件拉格朗日乘子法惩罚项投影优化与深度...
2020-03-09 16:24:48
309
原创 《动手学深度学习》task6_1 批量归一化和残差网络
系统学习《动手学深度学习》点击这里，有全目录哦~本篇目录批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）批量归一化（深度模型）1.对全连接层做批量归一化2.对卷积层做批量归一化3.预测时的批量归一化从零实现基于LeNet的应用简洁实现残差网络（ResNet）残差块（Residual Block）ResNet模型稠密连接网络（DenseNet）稠密块过渡层DenseNe...
2020-03-09 16:19:25
319
原创 机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性
本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1 奥卡姆剃刀原则2 L1 与 L2 范数正则化2.1 L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2 L1正则化和L2正则化：2.3 L1正则化不能求导吗？那怎么优化呀？2.4 为什么一般用L2比L1多?3 模型泛化性3.1 泛化能力3.2 泛化误差3.3 泛化误差上界1 奥卡姆剃刀原则...
2020-03-09 15:38:50
1163
原创 python时序分析实战
本周是时序分析实战~目标是预测未来三期传统汽车的销量。数据背景:03年到19年每一季度分季度的数据，13年之前只有传统汽车的销量，13年之后是传统汽车+新能源汽车的销量，需要预测未来三期传统汽车的销量～ps:传统汽车的销量会受到新能源汽车的影响噢~链接：https://pan.baidu.com/s/1mvbBtA6MybvBj6PTE1kNbA提取码：916timport pand...
2020-03-08 10:50:33
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原创 时间序列相关知识
本篇目录1 基本概念2 平稳序列的预测3 趋势性序列的预测1 基本概念时间序列（times series）：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。平稳序列（stationary series）：基本上不存在趋势的序列非平稳序列（non-stationary series）：包含趋势、季节性和周期性的序列，可能只含其中一种成分，也可能是其中几种成分的组合趋势（trend）：时...
2020-03-08 10:05:15
920
原创 leetcode27——移除元素
题目给定一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。示例 1:给定 nums = [3,2,2,3], val = 3,函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。...
2020-03-02 20:37:43
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原创 leetcode26——删除排序数组中的重复元素
题目给定一个 排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。示例 1:给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。示例 2:...
2020-03-02 18:06:03
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