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原创 英伟达显卡深度学习训练微调环境安装清单

英伟达 显卡驱动 cuda cudnn 环境安装指导

2023-11-04 15:27:50 305

原创 python写文件 如何让写出来的字典文件是双引号,而不是单引号?

python写文件 将单引号转成双引号

2023-10-30 20:12:20 400

原创 flask-limiter报错:ConfigurationError: redis prerequisite not available

flask-limiter 频率限制的依据 缓存数据 储存位置相关

2023-09-24 20:38:36 510

原创 paddleocr 做识别时,怎么让CPU多核都跑起来

paddleocr 多核cpu

2023-07-21 19:49:47 2106

原创 贝叶斯公式的两种理解

贝叶斯公式 例子

2022-06-20 19:31:33 684 1

原创 深度强化学习PG解决装箱问题

强化学习 RL PG 装箱问题 python

2022-05-22 20:10:25 1569 11

原创 cutting stock 列生成 python实现

column generation python实现

2022-05-04 16:46:15 1310

原创 TypeError: function() argument 1 must be code, not str

python继承 经过装饰器修饰的类

2022-03-19 12:41:23 4294

原创 用cplex 做分类 python

cplex pyscipopt 分类 python代码 hello world

2022-03-14 21:10:55 2213

原创 docplex pyscipopt 精确求解例子

尝试过了群智能算法和邻域搜索,精确求解得来个栗子才平衡,是不?假设鸡肉,白菜两种食物的价格 和 某些维生素含量, 以及最小摄入量的关系如下表:请问两种食物 各食用多少,既满足需要,费用又最省? 鸡肉 白菜 最低摄入量 维生素I 0.1 0.15 1 维生素J 1.7 0.75 7.5 维生素K 1.1 1.3 10 单价 2 1.5 最优化问题, 一般有三要素:1 决策变量 .

2022-03-14 20:28:13 647

原创 ALNS求MDHVRPTW问题 python实现

ALNS python实现 VRP MDHVRPTW 自适应大邻域搜索

2022-03-08 21:25:11 1397

原创 python 给视频在指定时间加红框标记

视频 加红框 标记 指定时间 python

2022-03-06 21:25:54 832

原创 蚁群算法一个VRP小实现

蚁群算法 python实现 ACO VRP实现 aco hello world 遗传算法 python实现

2022-02-16 20:29:23 1853

原创 遗传算法一个小实现,及与对抗生成网络 变分自编码器的相似性

遗传算法 对抗生成网络 变分自编码器 联系 关系遗传算法 VRP hello world

2022-02-09 18:49:27 940

原创 看起来为空的字符串,长度却是1?

这一篇放在NLP下面 但其实与机器学习/神经网络没啥关系,不过广义上看 也是在"自然语言处理"中遇到的问题..linux下 发现一些奇怪的问题,看起来为空的字符串,长度却是1:控制台运行的部分代码如下:my_list = [][my_list.append(x) for line in qfl_df['text'] for x in jieba.cut(line) if len(x) == 1]my_counter = Counter(my_list) print(my_counter.

2022-01-23 18:05:16 1010

原创 pip安装报错Could NOT find Arrow (missing: Arrow_DIR) 、 No package ‘arrow‘ found

在ubuntu pip安装 datasets matplotlib pyarrow等包时 可能遇到如下报错: -- Found Python lib /usr/lib/python3.6/config-3.6m-x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so -- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.29.1") -- Could NOT find Arrow (missing: Arrow_DI...

2021-10-29 19:01:39 1801 1

原创 语音唤醒 mycroft-precise使用记录

不熟悉语音唤醒的人看此文前 也可以先了解一下语音唤醒的一些基本情况发展现状,评价标准不不熟悉语音唤醒的人看此文前 也可以先了解一下语音唤醒的一些基本情况发展现状,评价标准等,以免偏颇。最近做了一个windows下的语音唤醒功能。一些情况记录如下:之前想过使用百度或科大讯飞的唤醒功能,但百度的目前不支持windows,讯飞使用的是c++.. 后来搜到windows下可以使用mycroft-precise做语音唤醒功能 就拿来试试了。1, 首先奇怪的是,知乎网友说 windows下可以使用myc.

2021-08-15 22:12:39 2065 6

原创 windows pip安装报错 ‘d‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序

ERROR: Command errored out with exit status 1: command: 'd:\python\python36\python.exe' -c 'import io, os, sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\aaa\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-mk9_v1hf\\prettyparse_436943cf7e254ab0952ec7...

2021-08-15 22:00:45 1077

原创 LabeledSentence TaggedDocument TaggedLineDocument 区别 及doc2vec相关

在网上搜的一些doc2vec的例子,在处理数据时,有的用的LabeledSentence 也有用TaggedDocument 也有用TaggedLineDocument的。这几个名字长得好像,就搜了一下区别。大部分是讲 LabeledSentence TaggedDocument的区别,前者是老旧版本,不推荐使用,而推荐用后者。但 TaggedDocument TaggedLineDocument 的区别就搜不到了。翻源码看一下 就知道了:本人gensim 版本3.8.1L...

2021-06-11 13:35:28 1163 3

原创 python: ipython 控制台粘贴函数时 如何控制缩进?粘贴类时,如何忽略回车?

python是一门很友好的语言,节约人的时间。 解释型语言,有时候在控制台操作点东西,也很方便。大多数情况下 iPython 控制台比python好用,比如手敲代码换行时 会自动缩进等等。 IPython与标准Python 表面最明显的区别是,Ipython运行的每一行代码 都有递增数字编号。个人大多使用ipython。平时一些小工具之类的,个人常在win本地编辑,在linux下粘贴运行。 如果是用ipython, 粘贴普通函数时,由于有自动缩进功能,在ipython再粘贴时 win下已经编辑好..

2021-04-30 19:37:15 1321 5

原创 关于图像的概率分布

之前看GAN相关资料时, 对于"不同的光照,表情,姿态......等数据会导致图像的分布不同" 这样的语句有点难理解。 图像的概率分布? 图像怎么会有概率分布?当然现在能接受了。比如,如果是人类面部图像,则长椭圆 上1/3部位左右两边 出现狭长黑点(眉毛)的概率会比较大;又比如笑着的表情,下1/3部位中间出现白点(牙齿)概率会比较大。在看《这就是搜索引擎-核心技术详解》书时, 发现一个相通的:---以下摘自 此书第五章:模型索引与搜索排序(当拿到与用户查询相关的文档后 排序方法: )拿到...

2020-12-23 20:05:50 3449

原创 数字转中文 python

一亿以内阿拉伯数字转中文 第一想法 只有用字典映射转换,四位四位处理。好多规则,好多if -else。冷静下来再想想 可以不用四位四位处理:一次性转换后再逆序在指定位置上插入“量词”后再逆序回来。相对少一点if-else, 稍优雅一点点的版本如下:# encoding: utf-8num_dict= \{"0":"零", "1":"一", "2":"二", "3":"三", "4":"四", "5":"五", "6":"六", "7":"七", "8...

2020-12-04 12:38:09 482

原创 知识图谱 helloword

知识图谱 hello world

2020-12-01 20:15:45 3612

原创 强化学习演进史

本文主要是pinard老师的系列笔记 详细请参考系列文章:https://www.cnblogs.com/pinard/p/9385570.html一年多前看这一系列的文章时 对这种一步一步改进的过程感受挺深。 所以这篇笔记中,一起去看看得到的东西缺点在哪里, 以及针对这种缺点的改进版是怎样。仅供复习吧,有错误欢迎指正 谢谢。机器学习可分三类: 监督学习/无监督学习/强化学习, 强化学习训练数据没有标签,评价标准是奖励值大小, 且奖励值不是事先准备好喂入网络, 而是延后处理的。强化学习 可以与环.

2020-11-13 21:22:40 1154

原创 瑞利商 瑞利熵

瑞利商 Rayleigh quotient瑞利熵 renyi entropy 也称Rényi熵 瑞丽熵瑞利商 定义为函数R(A,x): 其中A为nxn的实对称矩阵(其实原定义中是埃尔米特矩阵,不过机器学习中遇不到复数所以就保留在实对称矩阵了)其有一个很重要的性质是这是一个关于向量x的函数, 它的最大值和最小值 分别对应着 A的最大特征值和最小特征值瑞利商经常出现在降维和聚类任务中,因为降维聚类任务往往能导出 最大化最小化瑞利熵的式子,进而通过特征值分解的方式找...

2020-11-09 21:26:19 5817

原创 k8s 起多个pod时,如何只运行一份定时任务?

使用flask框架的定时任务,在运行多个pod时,如何保证只运行一个定时任务?看到有用redis加锁的, 不过这个只能保证同一时刻只有一个定时任务运行。假如一个interval为120s的定时任务,执行只需要5s,则起几个pod 120s内最多就可能运行几次,虽然重复运行可能也没问题,但这并不是我们想要的。最近使用了一个优雅点的解决方案,增加一个deployment专门运行定时任务,只起一个;其内有一个环境变量指示 此pod为定时任务的pod; 其他的pod剥离定时任务,可以起多个。具体的:1.

2020-09-06 16:54:35 4232 1

原创 python 灵魂n问

如果C语言功底较深 可以发出更多 拷问灵魂深处的问题;不是所有问题 这里都提供答样;这里提供的答案 也有可能有错或很片面;对于非超级熟手,这些问题可以只是线索,答案自己去搜 去试 去扩充这里的问题 也不全是python的 也有些计算机基础的。大部分都是网上摘的或书上的,按个人想法汇总了一下,不是纯原创。part1:python中的变量是什么? 变量有类型吗? a = 9999 这个语句 做了几件事? ==和is的区别? 谁更快? #!开头的意义是什么 ? 所有文件都需要以#! 开...

2020-09-06 16:52:58 221

原创 关于xlnet的一些理解

看张俊林老师的深度学习枕边书时,一直有个疑问,Bert既然那么好, 除了transformer提取特征,使用的是双向的语言模型, 那跟单向的GPT比,肯定更好呀,为什么还会有人用GPT呢?知道答案后,害,真是外行问题: Bert属于AE阵营,适用于语义理解等场景; GPT属于AR阵营,适用于生成文本。两大阵营之间,发展出来了xlnet.xlnet常搜到的一句话就是: 最大化所有可能的序列的因式分解顺序的期望对数似然刚开始对这句话相当不理解,即使后面看明白了处理,感觉上面的描述也只是有关联关系,好像

2020-07-23 21:00:50 501

原创 图像的像素值为负是什么情况?

在看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28057434这篇文章的代码时, 没明白为啥能把图片数据 转成有负数的数据.. batch_images = batch_images*2 -1 即结果在[-1,1]区间 图片的像素 整数应该在[0,255]之间,浮点数在[0,1]之间,负数怎么能表示像素呢,负数是如何表示像素的呢?......后来才知道,是imshow 默...

2019-11-29 21:30:02 15296

原创 redis 日志报错 raise ClusterError(‘TTL exhausted.’)

新搭的本地redis集群,总是报错 raise ClusterError(‘TTL exhausted.’)检查cluster info状态等都是OK的, 绕了好一大圈,最后解决方案是 创建节点时使用实际ip而不是127.0.0.1详细参考 https://blog.csdn.net/wzl19870309/article/details/50994234...

2019-11-28 21:39:36 3626

原创 tf.split 报错 ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split

运行某网上源码时,报错:ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split. Argument provided: 4报错的这一行内容是:split_seqs = tf.split(sequence, num_splits, axis=1)调试打印出来的 s...

2019-10-07 14:22:40 1150

原创 python函数参数中单独的*

python函数参数中单独的*python的可变参数*args和**kwargs是很常见的,但在别人的代码中看到 函数参数中有个单独的*,没明白这个写法有啥用,搜'函数参数 单独的*' 之类的也找不到想要的结果。试也没试出名堂来。。 知道了以后很简单,都不想在这记录了。。显得我多菜。。(虽然可惜这是事实)算了 还是记录一下吧,主要是方便人搜索。这个叫 命名关键字参数,搜这个结果就很多了。其......

2019-09-27 20:25:27 2914 6

原创 关于 tf.matrix_band_part

在看gpt2源码时,有这样一段:def attention_mask(nd, ns, *, dtype): """1's in the lower triangle, counting from the lower right corner. Same as tf.matrix_band_part(tf.ones([nd, ns]), -1, ns-nd), but do...

2019-08-27 21:35:38 1567 2

原创 关于word2vec的一些疑问记录

初看刘建平老师的word2vec原理时,有几个疑问:​1, 基于Hierarchical Softmax的word2vec计算过程,一会儿在说更新θ 一会儿在说更新词向量。现在使用word2vec 目标肯定是要得到最后的词向量。这个θ和词向量有何关联?2, 给定Xw 能有一条唯一的路径,我们要得到的词向量与这个路径有啥关系?​3, 评论中有人说 "词向量是CBOW或是Skip-Gram模型...

2019-08-02 21:12:21 247

原创 关于ARIMA系列模型:为什么 自相关拖尾 偏相关截尾 就用AR?

之前是从DNN CNN RNN LSTM这样看下来的,当知道时间序列有另外的ARIMA处理模型时,刚看时有点转不过来,相当的疑惑;时间趋势可分解为: 内在趋势/季节性趋势/周期性趋势/噪音 这个还好理解;对ARIMA模型中 判断拖尾截尾来决定用AR还是MA模型,那真是相当地不明白啥情况。搜了很多,好像了解一点,又好像没明白。实际就是没明白。当时做的笔记有:自相关拖尾 偏相关截尾 则用AR算法...

2019-07-24 21:16:18 12562 5

原创 np.cov()容易忽略的地方/坑

五个样本,每个样本二维特征import numpy as npa = np.array([(2.5, 2.3), (1.5, 1.3), (2.2, 2.9), (2.1, 2.7), (1.7, 1.9)])用np.cov(a)得到的结果 是一个shape为(5, 5)的arrayarray([[ 0.02 , 0.02 , -0.07 , -0.06 , -0.02 ],...

2019-07-03 21:05:41 3420 2

原创 一步一步理解欧拉公式

欧拉公式 理解

2019-06-30 12:50:03 16618 5

原创 win7 ubuntu双系统 减少ubuntu的根目录

win7 ubuntu双系统,windows空间不够了,ubuntu下当初分多了又未使用,又不想删除,如何把ubuntu的根目录缩小一些?网上搜到的调整linux根目录的文章,绝大部分都是如何扩大的,缩小的不多。 在windows中无法修改,ubuntu进入后运行gparted,对于根目录的的卷,resize按钮是灰的,不能直接修改。看一些文章后得到启示: 可能是因为进入ubuntu后无法...

2018-09-16 15:45:55 528

原创 关于knn KD树的搜索最近邻的例子

KD树的建树好理解,但KD树的搜索最近邻有点绕"对于一个目标点,我们首先在KD树里面找到包含目标点的叶子节点。以目标点为圆心,以目标点到叶子节点样本实例的距离为半径,得到一个超球体,最近邻的点一定在这个超球体内部。然后返回叶子节点的父节点,检查另一个子节点包含的超矩形体是否和超球体相交,如果相交就到这个子节点寻找是否有更加近的近邻,有的话就更新最近邻。如果不相交那就简单了,我们直接返回父节点的父...

2018-09-16 15:29:49 1556

原创 关于决策树的特征选择, 信息量/信息熵/相对熵/交叉熵的例子

说到决策树,必须了解信息熵。在没有接触机器学习之前,知道熵这个概念:描述事务的混乱程度。(当然,有更准确的或不同维度的定义,比如 能量中不能用来做功的部分)如果没有外力,世界总是在熵增。 比如气体扩散后不可能自己缩回去。而换个角度想,我们总是想去做一些事,让熵减。一个乱糟糟堆满各式各样东西的桌子,如果付出时间和力气,把它整理得干干净净分门别类, 那它就从熵多到熵少了。 类似地,统计学/...

2018-07-11 21:43:59 2458

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RL演进史

2020-11-16

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