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原创 《西瓜书》笔记汇总
《西瓜书》第三章 线性模型 手写版笔记《西瓜书》第四章 决策树 笔记《西瓜书》第六章 SVM支持向量机 笔记《西瓜书》第六章 公式6.2推导 空间任一点到超平面的距离《西瓜书》第六章 公式6.6 凸二次规划问题...
2019-05-30 21:00:58
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原创 【QT】QT拖拽事件 dropEvent 问题
很多人以为拖曳只要在dropEvent事件就可以了，其实不行的，没有效果的，需要先在dragEnterEvent事件中执行event->accept()才行，不然根本没有效果！
2022-07-10 17:31:14
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原创 【QT-版本】QT版本离线下载方法
【参考链接】后期的Qt版本，大致从5.15开始，就不在提供离线版本下载，需要自行通过在线安装器安装，由于默认服务器在国外，很多人反映下载的时候很慢，或者选择晚上的时候下载要快很多，为了解决这个烦人的问题，不至于时间都浪费在没有意义的等待上，有个极其简单的方法可以将速度提升几万倍，甚至冲坏你的硬盘。先下载 Fiddler5（尽量选择中文版本不然小白看不懂），双击打开程序后（可能win10自带的杀毒软件会报毒删除，临时停用杀毒软件或者恢复可信任文件即可），在底部的输入栏中输入 urlreplace downlo
2022-07-10 17:22:48
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原创 【QT-版本】QT版本对应原配Visio Studio
Qt默认有对应VS版本，在下载对应VS插件的时候心里要有个数，官方默认提供的是原配的插件，如果想要Qt4.8+VS2015的插件，需要自行编译。一般来说是：Qt4.8原配VS2010；Qt5.6原配VS2013；Qt5.9原配VS2015；Qt5.12原配VS2017；Qt5.15原配VS2019；切记：原配最好！用Qt做开发机器建议用win10，尤其是2021年以后新发布的Qt版本，比如Qt5.12.12、Qt5.15.2、Qt6.2.2等，因为很可能自带的QtCreator用的最新的版本，Qt6开始不再
2022-07-10 12:49:53
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原创 【QT-版本】QT版本对应windows及数据库
Qt4.8.7是Qt4的终结版本，是Qt4系列版本中最稳定最经典的（很多嵌入式板子还是用Qt4.8），其实该版本是和Qt5.5差不多时间发布的。Qt5.6.3最最后支持xp系统的长期支持版本，Qt5.7.0是最后支持xp系统的非长期支持版本（有可能有极少数函数不支持，个人没遇到过）。Qt5.12.3是最后提供mysql数据库插件的版本，往后的版本需要自行编译对应的mysql数据库插件，官方安装包不再提供。Qt5.12.5是最后样式表性能最高的版本，经过酷码大佬查阅代码发现此后版本的样式表源码中为了修复一个b
2022-07-10 12:40:35
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原创 【QT-版本】QT版本兼容问题
关于Qt众多版本（至少几百个）都不兼容的问题，在经过和Qt中国的林斌大神和其他大神（Qt非官方技术交流群）头脑风暴以后，最终得出以下的结论。
2022-07-10 12:36:12
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原创 C++ MFC VS2019 信息管理系统
C++ MFC VS2019 信息管理系统简易版的信息管理系统，麻雀虽小五脏俱全。包含增删查改、实时显示以及文件读写功能。本系统为学习MFC自己写的小栗子，仅供参考，适合初学者入手。一、 界面二、 功能1 添加信息顶部文本框和下拉菜单输入信息并点击添加信息即可在列表中显示出来，并且id自增，对输入进行有效性检查。2 删除信息删除按钮左边文本框输入信息id，即可删除信息，并更新显示。3 修改信息修改信息按钮左边文本框输入id，点击修改信息，顶部会显示要修改的信息，修改之后点击保存信息即可完
2020-09-04 17:13:47
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原创 K-Means算法
文章目录1. 介绍2. 流程3. 优点4. 缺点5. KNN vs K-Means6. 笔试题相关7. 参考资料1. 介绍K-Means算法是无监督的聚类方法，其思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽可能紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。2. 流程1）随机选择K个聚类的初始中心；2）对任意一个样本点，求其到K个聚类中心的距离，将样本...
2019-10-15 14:32:14
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原创 KNN(k-NearestNeighbor) K最近邻分类算法
文章目录1. 介绍2. 流程3. 优点4. 缺点5. K的取值6. 总结7. 笔试题相关8. 参考资料1. 介绍邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(clas...
2019-10-13 15:08:11
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原创 梯度下降及优化算法
文章目录1. 梯度下降算法1.1 全量梯度下降(Batch gradient descent)1.2 随机梯度下降(Stochastic gradient descent) SGD1.3 小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent)1.4 梯度下降算法存在的问题与挑战2. 梯度下降优化算法2.1 梯度下降速率优化2.1.1 SGDM2.1.2 NAG2.2 学习速率优化...
2019-10-12 09:36:34
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原创 Pytorch学习笔记 Task2.2 pytorch实现线性回归
1 pytorch 实现线性回归from torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader""" Pytorch Dataset/TensorDataset和Dataloader https://www.jianshu.com/p/3fa75db88387"""i...
2019-08-26 18:52:42
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原创 Pytorch学习笔记 Task5 实现L1，L2正则化以及Dropout
1.了解知道Dropout原理2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）3.Dropout的numpy实现4.PyTorch中实现dropout5.参考资料：PyTorch 中文文档
2019-08-23 20:54:48
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原创 Pytorch学习笔记 Task6 理解更多神经网络优化方法
1.了解不同优化器2.书写优化器代码3.Momentum4.二维优化，随机梯度下降法进行优化实现5.Ada自适应梯度调节法6.RMSProp7.Adam8.PyTorch种优化器选择
2019-08-23 20:52:39
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原创 Pytorch学习笔记 Task4 实现多层网络
1.引入模块，读取数据2.构建计算图（构建网络模型）3.损失函数与优化器4.开始训练模型5.对训练的模型预测结果进行评估
2019-08-23 20:51:45
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原创 NLP论文研读-Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question Answering
研究动机，研究方法，实验结果，创新点，个人点评
2019-08-14 20:14:07
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原创 NLP论文研读 Task1 ELMO
研究动机，研究方法，实验结果，创新点，个人点评ELMO 是 Embeddings from Language Models 的缩写，即语言模型的词向量表示，也是利用了深度上下文单词表征，该模型的优点：（1）能够处理单词用法中的复杂特性（比如句法和语义）（2）这些用法在不同的语言上下文中如何变化（比如为词的多义性建模）。...
2019-08-14 15:50:27
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原创 高级算法梳理 Task4 LightGBM
任务描述LightGBM 介绍LightGBM 起源Histogram VS pre-sortedleaf-wise VS level-wise特征并行和数据并行顺序访问梯度支持类别特征应用场景sklearn参数CatBoost(了解)...
2019-08-13 15:05:54
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原创 NLP基础 Task4 朴素贝叶斯 SVM LDA
1，朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类2，SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类3，LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类LDA数学八卦 lda2 合并特征...
2019-08-13 11:43:38
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原创 NLP基础 Task3 特征选择
0.任务描述TF-IDF原理。文本矩阵化，使用词袋模型，以TF-IDF特征值为权重。（可以使用Python中TfidfTransformer库）互信息的原理。使用第二步生成的特征矩阵，利用互信息进行特征筛选。1.TF-IDF原理TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，T...
2019-08-12 15:10:53
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空空如也
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