原创 python之web框架django
Web服務器和應用服務器以及web應用框架： web服務器：負責處理http請求，響應靜態文件，常見的有 Apache， Nginx 以及微軟的 IIS 等.應用服務器：負責處理邏輯的服務器。比如Java、php 、Pyt
2020-07-06 15:02:18
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原创 mysql數據庫的常見操作
數據的存儲離不開數據庫，常見的數據庫有關係型數據庫和非關係型數據庫，前者有MySQL系列，Oracle，以及阿里的oceanbase等，而後者主要以redis，mamcached爲主，做緩存使用。下面以最常見的MySQL
2020-07-04 10:32:02
原创 圖像化界面開發之QT入門
想要完成一個應用程序的開發，通常還需要一個可視化界面，QT就是可以幫助我們快速開發出可視化界面的一款工具，而利用QT實現頁面佈局，一般有兩種方式，即通過qtdesigner和通過純代碼構建，第一種方式簡單易見，可以通過拉取模
2020-06-28 06:44:17
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原创 大數據之hadoop與spark
分佈式計算這一塊，自己也是剛接觸不久，故在此做一下簡單的記錄，以便後續的學習。首先總結一下市面上的主要大數據解決方案： 解決方案 開發商 類型 描述 storm Twitter 流式處理 Twitter 的新流式大數據分析解
2020-06-20 00:24:44
原创 神經網絡之loss總結學習
影響一個網絡性能的因素很多，網絡結構，參數優化，loss約束等，這裏就常見的幾種loss進行比較總結。其中（1）（2）（3）爲迴歸損失，（4）（5）（6）爲分類損失。 （1）MSE（均方誤差） 均方誤差（MSE）是迴歸損
2020-06-19 23:03:11
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原创 vi/vim快速入門使用
vim是Linux自帶的強大編輯器，當你在終端下輸入vim命令後就可以進入編輯器了。如下圖所示，會跳出一個小窗口顯示vim的版本及簡單使用信息： 使用中碰到的問題： （1）在使用vim 123.py命令時，如果在當前目錄下存在1
2020-06-19 23:03:10
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原创 windows/ubuntn/macos下編碼利器
所謂工欲善其事必先利其器，在用過windows和macOS、ubuntn系統下，就自己在不同系統下開發時用到的一些輔助軟件利器進行分享總結。 一、 在windows下 在Windows下首推的就是notepa
2020-06-19 23:03:10
原创 多尺度多目標檢測之金字塔
在日常學習工作中，經常會碰到一個概念，那就是金字塔（pyramid），本文就該概念進行一定的闡述，具體如下： （1）圖像金字塔 圖像金字塔結構，即對圖像進行一定比例的縮放，從而得到一系列不同尺寸的樣本圖像序列，在縮放過程中一般採
2020-06-19 23:03:10
原创 圖像處理之opencv庫使用小結
OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Pyt
2020-06-19 23:03:10
原创 一招解決mxnet預訓練模型參數下載慢/git clone慢的問題
在做遷移學習時，難免會碰到要下載預訓練模型參數的時候，但是由於服務器是在國外，在國內下載速度賊慢，這時候怎麼辦呢？你可能需要這篇博客了！具體步驟如下： 找到你想要下載的預訓練模型 在mxnet裏面，通過model_zoo來實現
2020-06-19 23:03:10
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原创 機器學習之字符正則匹配
正則表達式 (Regular Expression) 又稱 RegEx, 是用來匹配字符的一種工具. 在一大串字符中尋找你需要的內容. 它常被用在很多方面, 比如網頁爬蟲, 文稿整理, 數據篩選等等. 最簡單的一個例
2020-06-19 23:03:10
原创 pandas簡單入門
本文是對pandas官方網站上《10 Minutes to pandas》的一個簡單的翻譯，原文在這裏。這篇文章是對pandas的一個簡單的介紹，詳細的介紹請參考：Cookbook 。習慣上，我們會按下面格式引入所需要
2020-06-19 23:03:10
原创 神經網絡發展總結
人工智能三大寶，數據、網絡與約束（loss）。想要訓練得到一個好的神經網絡模型，可以對這三塊進行優化調整。就計算機視覺這塊而言，自神經網絡崛起後，由於可以避免手工提取特徵，各種cnn模型層出不窮，無論是從深度和寬度上，還是從結
2020-06-19 23:03:10
原创 深度學習框架比較分析及各種版本mnist識別
現在市場上流行的深度學習框架很多，常用的有tensorflow, keras,MXNet, Torch, Caffe, Theano等幾種，通過對比分析可以得到： 框架 開發語言 優劣及難易程度 tensorflow c+
2020-06-19 23:03:10
原创 從CNN到SSD目標檢測機器學習方法總結
目標檢測方法比較： object detection我的理解，就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置，並標註出物體的類別。object detection要解決的問題就是物體在哪裏，是什麼這整個流程的問題。 其中檢測算法的發展如下，
2020-06-01 05:20:55