卷了个积-CSDN博客

原创 Word奇偶页的页眉页脚设置

在写大论文的过程中，常常需要设置久页的页眉不同。（1）首先选中页眉的区域，随便点击一下页眉的任意处，然后选中选项框中的奇偶页不同在第一页中，我们插入的页眉是这样子的：第二页中插入的页眉是这样的需要注意的地方是在不同的章节的第一页的页眉是要不一样的，比如第一章的奇数页的页眉和第二章的奇数页的页眉是要设置成不一样的，我们首先通过插入一个分节符来分隔两个章节的内容，同一章节看左下角的节号，同意章节的节号应该保持一致，“分节符”在工具栏中的“”比如下面这样：（对链接到前一条要谨慎使用，链接到前一条

2020-12-07 09:38:49 549

原创 Keras 自定义层

简单记录以下keras的自定义层的设置：主要是三个方法的定义，以我自己的代码为例吧！首先定义一个类，这个类继承了Keras.engine.topology.Layer。1.首先是一些必要参数的初始化，这些参数的初始化写在def __init__(self,)中，然后是一些参数的初始化，记得最后要继承Layer中的一些初始化参数。2.这部分主要是编写一些要更新的参数def build(sel...

2018-11-27 13:44:40 3639 3

转载 latex 指令集合

转 LaTeX 各种命令，符号 2016年06月12日 15:27:42 garfielder007 阅读数：236299 &lt;span class="tags-box artic-tag-box"&gt; &lt;.

2018-10-17 22:17:58 3587

原创 C++ 递归实现及理解

这几天在刷牛客网的题库，因为之前一段时间一直在忙自己项目的事情，平时较为常用的变成语言是python，但是在牛客网刷题时发现仅仅熟悉一种语言是远远不够的，大学的时候学过C语言，但是拿到二级证书之后就没有实战过，C++也接触过一些，做过关于C++的项目，后面慢慢接触机器学习和深度学习，深刻体会到python的好用，所以C++也搁置了。这几天在努力地将这些语言捡起来，几天在牛客网上看到一道递归的题目：...

2018-08-11 12:06:00 1380 9

转载 GBDT 入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解

转载：https://toutiao.io/posts/u52t61/previewGBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART （Multiple  Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结...

2018-08-10 09:41:01 261

原创 ubuntu C++/python opencv 配置

看了网上的很多关于opencv配置的教程，刚入门C++没多久，准备开始学习opencv，当然网上的配置资料很多，这里记录一下小编的配置过程，可以少走很多弯路。首先提一下python的opencv安装方式。 Python：用一条命令就可以搞定pip3 install python-opencvC++:安装一些依赖库sudo apt-get install libtiff...

2018-08-08 15:21:17 398

原创 pytorch 卷积填充“same”实现（附代码）

pytorch 中卷积的padding = ‘same’最近在用pytorch做一个项目，项目中涉及到用卷积部分，平时较常用的框架是tensorflow，keras，在keras的卷积层中，经常会使用到参数padding = ‘same’，即使用“same”的填充方式，但是在pytorch的使用中，我发现pytorch是没有这种填充方式的，自己摸索了一段时间pytorch的框架，下面是用pyt...

2018-08-06 20:11:22 9121 7

原创 pytorch 可视化feature map

import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport picklefrom sys import pathpath.append('/home/songwenzhu/nn/ppy/Residual-Attention-Network/model/')import residual_mode...

2018-08-06 20:09:09 13033 9

转载 pytorch中 backward 机制理解

backward只能被应用在一个标量上，也就是一个一维tensor，或者传入跟变量相关的梯度。特别注意Variable里面默认的参数requires_grad=False，所以这里我们要重新传入requires_grad=True让它成为一个叶子节点。对其求偏导： import torch from torch.autograd import Variablea = Vari...

2018-08-06 18:39:43 6077 1

原创电荷负载分解（NILM）评价指标代码详解

有关NILM中的评价指标的解释请看我们另外一篇博文，下面简单解释一下代码实现，代码为python版本。import numpy as npdef tp_tn_fp_fn(states_pred, states_ground): tp = np.sum(np.logical_and(states_pred == 1, states_ground == 1),axis = 0)...

2018-08-06 08:30:57 3865 6

原创 KNN（K近邻算法）实现非侵入式电荷复杂分解（NILM）

首先介绍以下KNN算法，KNN算法的全称是K近邻算法，基本的算法按流程就是： 1. 计算测试集中的样本到训练集中每个样本的距离 2. 对计算得到的距离进行排序 3. 选取和当前的测试样本距离最近的K个训练样本，作为这个测试样本的K个最近的邻居 4. 统计k个邻居的类别的概率 5. K个邻居里面所属的类别概率最高的即为该测试样本的类别上面的是用KNN来做分类的算法流程，从上面的...

2018-08-06 08:29:54 4132 16

原创卷积神经网络中的padding理解

首先看一下以下代码吧！from keras.layers import Conv2D,Dense,Flattenfrom keras.models import Sequentialmodel = Sequential()model.add(Conv2D(filters = 32,kernel_size = [3,3],strides = [1,1],padding = 'same...

2018-07-23 12:02:20 47664 12

原创非侵入式电荷负载分解NILM中的评价指标

非侵入式电荷负载分解，即将一个家庭中的总功率数据分解到家庭中的每个电器的消耗功率上。简单理解，就是将总功率的曲线分解成各个电器的曲线。那么我们以什么为评价指标来评估分解性能的好坏呢？下面简单介绍下几个评价指标，一个是平均绝对误差。公式如下所示： MAE=1T∑Tt=1|gt−pt|MAE=1T∑t=1T|gt−pt|MAE = \frac{1}{T}\sum_{t = 1}^T|g_t ...

2018-07-22 21:24:11 2926 1

原创 Batch generator 批生成器（附代码）

深度学习中经常用到的一个技巧是使用批训练，这样的好处是可以减少显存的资源占用，对训练的结果也有一定的影响。下面简单编写一个批量数据生成器：import random import numpy mode = 0x = np.arange(100)### 假设这个为featuresy = np.arange(100) ########## 假设这个为labelsdef ba...

2018-07-21 21:56:36 3866

原创 NILM-组合优化算法 combinationrial optimization（附代码）

这里简单介绍以下电荷负载分解实验中的组合优化算法，这里先只贴代码，后面会对其进行相应的解读。from __future__ import print_function, divisionfrom warnings import warnimport pandas as pdimport numpy as npimport pickleimport copyfro...

2018-07-21 13:56:12 9723 12

原创非侵入式电荷负载分解（Non-intrusive load monitoring,NILM）---- NILMTK（安装教程）

前段时间在做“非侵入式电荷负载分解”的项目

2018-07-21 10:42:54 12430 18

原创深度学习打乱数据的方法

在深度学习中，我们对数据集进行处理，放到神经网络之前，往往需要先打乱数据集，如果数据集是ndarray(numpy)数据，属性(features)和标签(labels)在同一个array的话，也就是labels是在数据的最后一个维度，前几个维度均为数据的属性，这样我们可以通过numpy来打乱数据集。代码如下：import numpy as npdataset = np.load(fi...

2018-07-16 22:13:55 4164

转载 keras中的LSTM内部机制代码理解

这篇博文主要转自 https://blog.csdn.net/u011327333/article/details/78501054理解LSTM在keras API中参数return_sequences和return_stateKears LSTM API 中给出的两个参数描述• return_sequences：默认 False。在输出序列中，返回单个 hidden s...

2018-07-16 15:10:44 1571

原创 pytorch DataLoader 自定义数据集

pytorch 提供了一种数据处理的方式，能够生成mini-batch的数据，在训练和测试的时候进行多线程处理，加快准备数据的速度。这个函数工具是torch.utils.data import Dataset, DataLoader其中Dataset是我们定义自己的多线程数据处理框架的父类，我们定义的框架要继承这个类下面简单定义数据准备的框架吧！！！from torch.u...

2018-07-16 12:13:30 3938

转载 Keras plot_model问题解决办法

安装附加依赖项 pydot pip install pydot_ng 官方文档中说直接安装pydot，但是由于keras中使用了pydot.find_graphviz()函数，而这一函数在1.2.*后的版本被剥离了，所以不能直接pip安装pydot，而是安装pydot_ng. 在keras的visualize_util.py中，import pydot或pydot_ng的源码如下：...

2018-07-15 23:18:38 4942 1

原创传统特征提取算法

传统特征提取直接上代码吧！from skimage.feature import greycomatrix,greycopropsfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreimport picklefrom sklearn.svm import SVCwith open('/home/shen/Desktop/SVM/train_test...

2018-07-15 22:57:19 1674

原创多粒度级联森林算法解读

多维多粒度级联森林解读本博文简单解读一下周志华教授的多粒度级联森林算法。废话不多说，多粒度级联森林的结构主要分为两部分，一部分是多粒度扫描部分，还有就是级联森林部分。多粒度扫描结构图如下所示：从上面的图可以看出，假设原始数据是400维的，然后分别用大小为100,200,300的滑块进行滑动，分别得到301 * 100,201 100, 101 100的数据，也就是得到了301，201...

2018-07-15 22:32:43 9058 58

原创 keras、pytorch模型和参数的保存

这篇博文主要简单介绍深度学习框架keras和pytorch的模型保存方法和模型参数保存方法。keras：import kerasform keras.models import load_model,Sequential,Model,Inputfrom keras.layers import Dense,........######model = Sequential()model...

2018-07-15 21:26:23 3076

原创半监督密度聚类算法（自动寻找聚类中心）

半监督密度聚类算法（1）本算法为小编自己提出，只是实现了初步的想法，但是实际的实验效果并不是很好，在开始半监督话题之前，有几点是读者需要了解的，首先是半监督算法，然后是关于密度聚类算法的一些知识。什么是半监督算法，半监督算法有什么用？小编比较懒，长话短说，半监督算法就是穷人没钱买数据，最大化的利用极少量的样本，实现和监督算法相近的性能，本篇文章的重点放在密度聚类算法上。本文实现的半监督算法...

2018-07-15 16:28:20 10259

原创不同文件夹下的乱序数据集处理

首先是处理图片数据集：import numpy as npimport pandas as pdfrom PIL import Imageimport osimport globcwd = os.getcwd()arr = [[]]classes = [‘fastfading’,’gblur’,’jp2k’,’jpeg’,’wn’]for index,name in enumerat

2017-07-16 21:03:31 781 3

原创数据集无损处理

import numpy as npimport os,globfrom PIL import Imageimport pandas as pdimport scipy.io as sioclass Dataset: def __init__(self): self.classes = ['jp2k', 'jpeg', 'wn','gblur','fastfadin

2017-07-15 16:12:17 351

原创使用matplotlib画散点图

matplotlib中画散点图的方法是scatter，使用plt.scatter（x,y,c = 'r',s = 50,alpha = 1）可以画出散点图，以上scatter中的几个参数是比较常用的参数，x,y分别代表的横纵坐标，通过横纵坐标确定点的位置，c表示点的颜色color，s表示点的大小size，alpha表示点的透明度，1是不透明，0是透明。使用以下代码创建子图，在一个子图中画不同颜色的散

2017-07-06 16:01:20 4748

原创图像数据集制作

图像数据集的制作分为以下2个步骤：1.将图像信息数据化 2.给每一幅图像贴上对应的标签 .使用PIL中的Image模块将图片的信息数据化，整个处理过程都已经封装好了的，需要修改的地方就是文件夹的路径和文件夹的名字classes,直接上代码：import numpy as npimport os,globfrom PIL import Image #用于处理图片的模块import pandas

2017-06-28 22:07:51 11459 10