原创 anaconda2和anaconda3的同時使用(windows環境)

請看這篇博文 Windows下Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存 點贊 1 收藏 分享 文章舉報 憂鬱一休 發佈了143

原创 記單詞024

freight 運費,貨運 reed 蘆葦 unload 卸下 dissolve 消除,解散,溶解 owl 貓頭鷹 flare 閃光 fireman 消防隊員 butcher 屠夫 indifferent 漠不關

原创 林軒田--機器學習基石&機器學習技法

林軒田老師是國立臺灣大學資訊工程系 林軒田老師的個人主頁 原來的時候《機器學習基石》與《機器學習技法》這兩門課在coursera上 不過前段時間,不知道什麼原因,這兩門課在coursera上下架啦 現在的課程主頁在這裏

原创 記單詞029

astonish 使…驚訝 statesman 政治家,國務活動家 utmost 極度的 economic 節儉的,經濟的 fluent 流利的 childish 孩子氣的,幼稚的 pebble 鵝卵石 tortoi

原创 ubuntu安裝Sublime Text 3(並安裝anaconda插件)

安裝過程非常簡單,就是以下三步: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 # 添加sublime text 3的倉庫 sudo apt-get update

原创 記單詞030

victorious 勝利的 mute 啞的 skillful 熟練的 hay 乾草 considerable 相當大的,可觀的 arithmetic 算術 disk 圓盤,唱片 lens 鏡頭 hasty 匆匆

原创 tensorflow學習指南

英語(沉住氣) 翻牆(lantern/賽風/shadowsocks)賽風好像linux下不能用,ss沒用過 github(git常見的命令還是要會用的,點擊這裏) python(推薦學習python3,百度廖雪峯即可,他的網站上

原创 alexnet筆記(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

筆記一定要在看過paper的基礎上再學習,切記!!! 我建議paper看至少兩遍吧,我都是這樣做的,每一遍都有不同的收穫~ 之前學習這篇paper的時候在有道雲筆記裏就做了筆記,不想再寫一遍啦,直接附上筆記分享地址 paper下載地址

原创 resnet筆記(Deep Residual Learning for Image Recognition)

paper下載地址,請戳這裏 之前學習的時候,寫了筆記,這裏不再重寫啦。請戳這裏,查看筆記 這個系列的筆記(alexnet、vggnet、googlenet、resnet)寫的不是很詳細,主要原因是,寫筆記的時候,已經不是第一次看pap

原创 googlenet筆記(Going Deeper with Convolutions)

paper下載地址 請戳這裏 之前學習時就做了筆記,懶得重寫啦。請戳這裏

原创 TensorBoard可視化demo--summary/scalar/histogram/FileWriter

本程序基於tensorflow下對MNIST數據集進行識別的程序代碼 修改得到. 主要就是爲了實現TensorBoard的可視化,加入了summary data到event file中去,有summary.scalar和summary.

原创 Python的引用、淺拷貝、深拷貝的一個很好的小例子

import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始對象 b = a #賦值,傳對象的引用 c = copy.copy(a) #對象拷貝,淺拷貝 d = copy.deepcopy(a) #對

原创 vggnet筆記(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)

之前學習這篇paper的時候在有道雲筆記裏就做了記錄,懶得再寫一遍啦(捂臉) 我直接把這篇筆記分享到這裏,請戳這裏 論文下載地址,請戳這裏

原创 kaggle房價預測/Ridge/RandomForest/cross_validation

kaggle房價預測比賽官方地址 實驗平臺:Windows10 64位 + sublime text 3 + anaconda 2 64位(Python2) + numpy + pandas + matplotlib + sklearn

原创 Ubuntu16.04安裝XGBoost簡明教程

一、pip方式(未測試,看好多博主推薦的極簡安裝方式) 打開終端,輸入: sudo pip install xgboost 二、git方式(官網給的,親測可以~) 1、打開終端,用git指令克隆GitHub上的xgboost代碼倉庫,注