原创 RobotFramework二次開發實時日誌之殺怪
1、RobotFramework二次開發——實時日誌 2、listerner監聽器獲取實施日誌的坑 Listener does not have mandatory ‘ROBOT_LISTENER_API_VERSION’ att
原创 同一個主機上安裝不同版本TensorFlow1.x與TensorFlow2.x之殺怪
windows系統安裝 Linux系統安裝
原创 sklearn分類器
這幾天在看 sklearn 的文檔,發現他的分類器有很多,這裏做一些簡略的記錄。 大致可以將這些分類器分成兩類: 1)單一分類器,2)集成分類器 一、單一分類器 下面這個例子對一些單一分類器效果做了比較 from skl
原创 小白機器學習總結
機器學習就是:從大量數據中學習並提取“特徵s(肯定是很多個)”--再用提取的“特徵”做事情。 特徵s就是:一堆很高很高維的複雜高等數學公式 學習並提取的過程:將夠足多的數據輸入給“網絡模型(各種算法結構性組成)”,最終生成“特徵s”
原创 tensorflow學習之路-卷積神經網絡筆記
1、卷積神經網絡——輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層 2、卷積神經網絡的卷積核大小、卷積層數、每層map個數都是如何確定下來的呢? 3、卷積神經網絡的通道數與卷積核數的關係 4、卷積神經網絡之卷積計算、作用與思想 5、模
原创 tensorflow學習之路-初學習者版本選擇
tensorflow各個版本的區別 tensorflow - 僅支持 CPU 的當前穩定版本(建議新手使用) tensorflow-gpu - 支持 GPU 的當前穩定版本(Ubuntu 和 Windows) tf-nightly
原创 tensorflow學習之路-正則化
爲什麼要正則化 簡單來說,正則化是一種爲了減小測試誤差的行爲(有時候會增加訓練誤差)。我們在構造機器學習模型時,最終目的是讓模型在面對新數據的時候,可以有很好的表現。當你用比較複雜的模型比如神經網絡,去擬合數據時,很容易出現過擬合
原创 PyTorch examples入門實例之路
在學習PyTorch 之前,肯定會有人問爲不學習tensorflow呢?我的回答如下 1、我也是學習了tensorflow,但在繼續學習時發現github與知乎中,各種模型網絡與新出來模型網絡大都是PyTorch版本,也就是大神們研究復現
原创 tensorflow學習之路-全連接層的理解
卷積取的是局部特徵,全連接就是把以前的局部特徵重新通過權值矩陣組裝成完整的圖。因爲用到了所有的局部特徵,所以叫全連接。 全連接層(fully connected layers,FC)在整個卷積神經網絡中起到“分類器”的作用。如果說
原创 tensorflow初學習者路上各種問題之殺怪(自己遇到解決過,持續更新)
1、解決出現 ImportError: No module named 'tensorflow_datasets'的問題 2、distorted_inputs() got an unexpected keyword argument 'd
原创 spring boot實現一個API接口之初學路
1、Spring Boot -01- 快速入門篇(圖文教程) 2、照着第一步教程運行遇到這個 報錯 初步搭建springboot應用,報錯:Failed to configure a DataSource: 'url' attribute
原创 Windows10安裝git
Windows10下安裝Git 解決git下載很慢的問題
原创 sklearn參數優化方法
學習器模型中一般有兩個參數:一類參數可以從數據中學習估計得到,還有一類參數無法從數據中估計,只能靠人的經驗進行指定,後一類參數就叫超參數 比如,支持向量機裏的C,Kernel,gama,樸素貝葉斯里的alpha等,在學習其模型的設計中
原创 Git配置多賬號登錄不同項目
問題提出 在公司裏做項目,一般都是公司直接分配git賬號。而我自己在GitHub上也託管了自己的博客。兩邊使用的賬號是不同的對應的ssh key也不一樣。每次都手工更改是很麻煩的,也不是程序員應有的解決方案。這裏我記錄下我是如何解決gi
原创 atom的插件必備
ATOM常用插件推薦 simplified-chinese-menu ATOM的漢化插件 file-icons 文件圖標美化 atom-beautify 代碼格式一鍵美化 last-cursor-position 光標