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RSS订阅原创 tensorflow加载训练好的模型及参数(读取checkpoint)
checkpoint 保存路径model_path下存有包含多个迭代次数的模型1.获取最新保存的模型即上图中的model-9400import tensorflow as tfgraph=tf.get_default_graph() # 获取当前图sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())c...
2020-02-18 17:35:10
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原创 python 读取文件
1.openf=open('D:/users/data.txt','r',encoding='utf-8')for line in f.readlines(): print(line)f.close()r表示是文本文件，rb是二进制文件（默认为文本文件）文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的但是每次都这么写...
2019-04-27 00:23:22
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原创 查找算法（Python 3.7）
1.二分查找最优时间复杂度：O（1）最坏时间复杂度：O（logn）非递归法## 非递归def binary_search(alist,item): first=0 last=len(alist)-1 while first<=last: mid=(first+last)//2 if alist[mid]==item: ...
2019-04-09 22:10:17
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原创 排序算法（基于Python 3.7）
1.冒泡排序def bubble_sort(alist): for j in range(len(alist)-1,0,-1): ## j是从第一个数到最后一个数需要移动的次数 for i in range(j): if alist[i]>alist[i+1]: alist[i],alist[i+1]=...
2019-04-09 16:45:31
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原创 GBDT调参（Python 3.7）
1.GBDT类库boosting框架参数2.GBDT类库弱学习器参数3.GridSearchCV参数https://blog.csdn.net/weixin_41988628/article/details/830981304.GBDT二元分类调参实例首先载入需要的库：import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.ensem...
2019-04-06 10:59:35
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原创 Python刷题 多行多列
1.解：import sysnd=list(map(int,sys.stdin.readline().strip().split()))n=nd[0]d=nd[1]loc=[]for line in range(n): values=list(map(int,sys.stdin.readline().strip().split())) loc.append(valu...
2019-04-03 11:16:39
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原创 MySQL LIKE子句
like 匹配/模糊匹配，会与 % 和 _ 结合使用。'%a' //以a结尾的数据'a%' //以a开头的数据'%a%' //含有a的数据'_a_' //三位且中间字母是a的'_a' //两位且结尾字母是a的'a_' //两位且开头字母是a的实例1.查询以 java 字段开头的信息SELECT * FROM position WHER...
2019-04-02 22:08:48
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原创 MySQL 删除数据表
1.drop删除表全部数据和表结构，立刻释放磁盘空间drop table 表名;2.truncate删除表全部数据，保留表结构，立刻释放磁盘空间truncate table 表名;3.delete删除表全部数据，表结构不变，对于 MyISAM 会立刻释放磁盘空间，InnoDB 不会释放磁盘空间delete from student;删除表中部分记录，表结构不变，不...
2019-04-02 22:01:31
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原创 MySQL 排序与分组
MySQL 排序语法SELECT field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2...ORDER BY field1, [field2...] [ASC [DESC]]可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。可以设定多个字段来排序。可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设置查询结果是按升序或降序排列。 默认情...
2019-04-01 16:26:41
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原创 特征工程（特征选择，表达，预处理）
一、特征选择1.特征来源业务已经整理好的各种特征数据，我们需要选择适合我们问题需要的特征从业务特征中自己去寻找高级数据特征2.选择合适的特征首先是找到该领域懂业务的专家，让他们给一些建议。比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题，那么先找到领域专家，向他们咨询哪些因素（特征）会对该药品的疗效产生影响，较大影响的和较小影响的都要。这些特征就是我们的特征的第一候选集。特征选择的方法一般分...
2019-03-24 15:53:23
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空空如也
空空如也
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