原创 CentOS7系統編譯Bitcoin-core
1. 準備一臺乾淨的CentOS7系統 2. 倉庫配置 這裏我用了阿里雲的centos7相關軟件倉庫。因爲這兩個在國內，所以訪問速度比較快 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http
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原创 區塊鏈性能評價工具Hyperledger Caliper
Hyperledger Caliper https://github.com/hyperledger/caliper https://github.com/cao0507/Hyperledger-caliper Caliper 是一個區塊
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原创 梯度消失、梯度爆炸
梯度消失、梯度爆炸 深度模型有關數值穩定性的典型問題是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 當神經網絡的層數較多時，模型的數值穩定性容易變差。 假設一個層數爲LLL的多層感知機的第lll層H(l)\boldsy
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原创 理解多層感知機
多層感知機的基本知識 深度學習主要關注多層模型。在這裏，我們將以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）爲例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 下圖展示了一個多層感知機的神經網絡圖，它含有一個隱藏層，該層中
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原创 深入學習深度學習——線性迴歸
線性迴歸 主要內容包括： 線性迴歸的基本要素 線性迴歸模型從零開始的實現 1 線性迴歸的基本要素 模型 爲了簡單起見，這裏我們假設價格只取決於房屋狀況的兩個因素，即面積（平方米）和房齡（年）。接下來我們希望探索價格與這兩個因素
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原创 LASSO原理及代碼實現
LASSO 從這個對比圖可以看出，LASSO算法使得某個點的特徵參數爲0，例如橫座標原點對應的的值，而嶺迴歸很難實現。 sklearn實現： # 創建模型 model = linear_model.LassoCV() mod
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原创 CNN及LeNet介紹
從神經網絡到卷積神經網絡（CNN） 我們知道神經網絡的結構是這樣的： 那捲積神經網絡跟它是什麼關係呢？ 其實卷積神經網絡依舊是層級網絡，只是層的功能和形式做了變化，可以說是傳統神經網絡的一個改進。比如下圖中就多了許多傳統神經網絡沒有
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原创 ensemble learning 2—— booasting and stacking
1 Boosting AdaBoost是英文“Adaptive Boosting”（自適應增強）的縮寫，它的自適應在於：前一個基本分類器被錯誤分類的樣本的權值會增大，而正確分類的樣本的權值會減小，並再次用來訓練下一個基本分類器。
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原创 GraphSense介紹
GraphSense是一個跨賬本加密貨幣分析平臺 它的介紹在這裏 代碼也是開源的 graphsense-dashboard 用於交互式加密貨幣分析的Web儀表板。 可以看導進數據的情況 需要安裝NodeJS/NPM 爲了安裝所有
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原创 ensemble learning 1—— bagging and Random Forset
當做重要決定時，大家可能都會考慮吸取多個專家而不只是一個人的意見。集成學習也是如此。集成學習就是組合多個學習器，最後可以得到一個更好的學習器。 When making important decisions, everyone m
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原创 比特幣區塊數據的解析python實現
如果你對比特幣交易等數據感興趣的話，可以自己部署一個BitcoinCore的全節點來同步數據 推薦京東的bds-btc,它已經修改了源碼可以將區塊的raw_data 發送到kafka中，然後能夠從kafka中取消費它 https://
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原创 GRU及雙向RNN介紹
GRU 假設我們已經熟知循環神經網絡（RNN）及長短時間記憶網絡（LSTM）。相比於簡單的RNN，LSTM增加了記憶單元（memory cell）、輸入門（input gate）、遺忘門（forget gate）及輸出門（outp
2020-06-24 17:55:19
原创 bash Shell 簡單介紹
Shell 簡單介紹 Shell 是一個用 C 語言編寫的程序，它是用戶使用 Linux 的橋樑。Shell 既是一種命令語言，又是一種程序設計語言。 Shell 是指一種應用程序，這個應用程序提供了一個界面，用戶通過這個界面訪問操作系統
2020-06-24 17:55:19
原创 CART decision tree &Code
~~*Definition:* The generation of CART decision tree is the process of constructing binary decision tree recursivel
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原创 模型選擇、過擬合和欠擬合
模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練數據集上表現出的誤差，後者指模
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