sunswordsman-CSDN博客

原创在CSDN复制代码的技巧

有时候看个技术文章，需要复制下示例代码进行调试，但是复制出来的代码就硬是给你改成一串，不让你好好调试。要注册也注册了，要登陆也登陆了，复制点代码还是那么一串，有意思吗？何必这么苦苦为难好不容易抽点空出来学习的农民呢？要对付这个小伎俩也不是什么难事，记下来分享给有需要的同学。1.把浏览的页面另存为保存为本地文件2.用Notepad++打开，全局替换"|"为""3.定位到需要复制的...

2019-03-29 00:06:43 10301 1

原创 numpy.stack((A,B,C), axis=x)的形象解释

我们有三个矩阵A,B,C如下：1.当numpy.stack((A,B,C), axis=0)时，相当于增加一个0轴，把1，2轴（1轴为竖着的边，2轴为横着的边）切割成的矩阵平面用0轴连接起来，就相当于： 2.当numpy.stack((A,B,C), axis=1)时，相当于增加一个1轴，把1，2轴（1轴为竖着的边，2轴为横着的边）切割成的矩阵平面用0轴连接起来，就相当于： ...

2019-01-14 05:02:23 1105

原创使用python对图片进行SVD压缩的实践

矩阵的奇异值分解是矩阵的一种分解方式。我们可以利用矩阵的奇异值分解，提取矩阵的主要信息，从而通过比原矩阵少的数据量，来还原跟原矩阵差不多的信息。在python的numpy库中跟我们提供了svd分解的函数：U, S, VT = numpy.linalg.svd(matrix) 该函数返回2个矩阵U、VT（注意，这个返回的VT是转置的以行向量保存的特征向量，它也可以用于PCA和LDA的分解...

2019-01-14 02:04:16 2913 4

原创 LDA的python实理

import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltiris_data = np.loadtxt('iris_train_data.csv', skiprows=1, delimiter=',',usecols=[1,2,3,4,5])iris = iris_data...

2019-01-10 16:13:51 163 1

原创 PCA的python实现

import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltiris_data = np.loadtxt('iris_train_data.csv', skiprows=1, delimiter=',',usecols=[1,2,3,4,5])iris = iris_data...

2019-01-10 16:11:26 184

转载 Python 实例方法、类方法、静态方法的区别与作用

Python中至少有三种比较常见的方法类型，即实例方法，类方法、静态方法。它们是如何定义的呢？如何调用的呢？它们又有何区别和作用呢？且看下文。首先，这三种方法都定义在类中。下面我先简单说一下怎么定义和调用的。（PS：实例对象的权限最大。）实例方法定义：第一个参数必须是实例对象，该参数名一般约定为“self”，通过它来传递实例的属性和方法（也可以传类的属性和方法）；调用：只能由实例...

2018-06-16 13:14:56 128

高清AI核心知识框架导图

最近在七月在线学习的时候，课程中有总结出人工智能的核心知识体系图，感觉非常不错，是一个全面的知识框架，分享给大家。

2018-10-26

Tensorflow+实战Google深度学习框架（完整版pdf).pdf

“深度学习”这个词在过去的一年之中已经轰炸了媒体、技术博客甚至朋友圈。这也许正是你会读到本书的原因之一。数十年来，人工智能技术虽不断发展，但像深度学习这样在学术界和工业界皆具颠覆性的技术实在是十年难遇。可惜的是，理解和灵活运用深度学习并不容易，尤其是其复杂的数学模型，让不少感兴趣的同学“从入门到放弃”。更糟糕的是，因为深度学习技术的飞速发展，而写书、出版的过程又非常复杂，不论是英文还是中文，都很难找到从实战出发的深度学习参考书。关于当前最新最火的深度学习框架TensorFlow的书籍更是空缺。这正是作者在工作之余，熬夜写这本书的动力。作者本人作为一枚标准码农、创业党，希望这本书能够帮助码农和准码农们绕过深度学习复杂的数据公式，通过本书的大量样例代码快速上手深度学习，解决工作、学习中的实际问题。

2018-07-30

TensorFlow白话深度学习与TensorFlow.高扬(详细书签).pdf

本书本着“平民”起点，从“零”开始的初衷，介绍深度学习的技术与技巧，逐层铺垫，把微积分、梯度等知识重点化整为零，把学习曲线最大程度地拉平，让读者有良好的代入感和亲近感。本书用漫画插图来调节阅读气氛，并且在每个讲解的部分都有对比和实例说明，相信每位读者都能感受到非常好的阅读平滑感。

2018-07-30

Python学习笔记（第二版）_思维导图（mmap格式）

mmap格式思维导图，可用xmind读入，可修改编辑扩展，不受图片格式图素大小的影响，没有清晰度问题。本笔记分为三个部分（Python语言、标准库和扩展库）以及附录。其中，Python语言部分已经完成并经过校对，包括基本环境、内置类型、表达式、函数、迭代器、模块、类、异常、装饰器、描述符和元类。标准库部分已经完成字符串、数据类型、数学运算、文件与目录、数据存储、进程通信、程序框架这几个部分的编写，以及操作系统的部分内容，数据压缩、格式解析、数据加密、网络编程、开发工具、运行时环境、语言服务几个部分还未编写。扩展库包括Fabric和Pexpect。附录包括CPython、iPython、pdb、pip和VirtualEnv。

2017-10-23

Python学习笔记（第二版）_思维导图（图片版）

以高清图片的思维导图为笔记，分为三个部分（Python语言、标准库和扩展库）以及附录。其中，Python语言部分已经完成并经过校对，包括基本环境、内置类型、表达式、函数、迭代器、模块、类、异常、装饰器、描述符和元类。标准库部分已经完成字符串、数据类型、数学运算、文件与目录、数据存储、进程通信、程序框架这几个部分的编写，以及操作系统的部分内容，数据压缩、格式解析、数据加密、网络编程、开发工具、运行时环境、语言服务几个部分还未编写。扩展库包括Fabric和Pexpect。附录包括CPython、iPython、pdb、pip和VirtualEnv。

2017-10-23

[MATLAB-Simulink的系统仿真技术与应用（更新至第12讲）].b2.rar的系统仿真技术与应用（更新至第12讲）].b2.rar

[MATLAB-Simulink的系统仿真技术与应用（更新至第12讲）].b2.rar

2009-05-26

[MATLAB-Simulink的系统仿真技术与应用（更新至第12讲）].b1.rar

[MATLAB-Simulink的系统仿真技术与应用（更新至第12讲）]

2009-05-25

空空如也

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