原创 Android 升級過程

因爲某些原因把Android 編譯及目標API 升到28 報錯: Google material design library error Program type already present: android.suppor

原创 Notification 踩坑記 —— 動態註冊廣播響應點擊事件

我們知道通知欄可以通過 PendingIntent 設置點擊響應(也可以通過 RemoteView設置),如下: Intent intent = new Intent(mContext, NotificationReceiver.

原创 ! [remote rejected] HEAD -> -(no new changes) error: failed to push some refs to -

記git push 失敗 前情: 之前提交的代碼在遠程已經merge,本地 git commit --amend,發現提交失敗,之後儘管重新新建 commit,push都會報錯。 解決: git pull 同步遠程代碼 再重新提交

原创 HEAD detached at ---

git checkout 到 某個分支,切換後發現並沒有切換到該分支,而是切到了該分支的最新節點,無論如何都回不到分支頭,記錄這個問題。 命令: git checkout origin/分支名 結果: HEAD is now

原创 mac環境反編譯apk及重打包

使用工具 apktool 將apk安裝包解析成能看懂的資源文件 dex2jar 將classes.dex打成jar包 jd-gui 查看源碼 一、首先參照 官網 安裝apktool 1)右鍵鏈接保存腳本文件命名爲apktoo

原创 訓練過程曲線分析:acc/loss/val_acc/val_loss

文章目錄前言1. 驗證集曲線震盪分析原因:訓練的batch_size太小總結 前言 本文:訓練過程的可視化包括訓練集和驗證集的acc和loss曲線,根據曲線的不同特點進行超參數調節,可以不斷優化網絡,總結以下一些曲線特點。 開發

原创 Keras打亂輸入數據集

實驗數據集:2096*351,第一列爲Y,餘下350列爲特徵x dataset = np.loadtxt('../data/ecoli_training_new.csv', delimiter=',') # 分割輸入x和輸出Y x

原创 機器學習系列 - 隨機森林(RF)

文章目錄1. scikit-learn - RangeForestClassifier2. Demo - 處理印第安人糖尿病診斷問題3. 使用GridSearchCV調參4. 隨機森林理論學習 先記錄一下使用方法,哇我真的吹爆scik

原创 深度學習訓練過程中的問題集錦

Q1 訓練過程中loss爲負數 【原因】輸入的訓練數據沒有歸一化造成 【解決方法】把輸入數值通過下面的函數過濾一遍,進行歸一化 #數據歸一化 def data_in_one(inputdata): inputdata = (i

原创 pycharm中%matplotlib inline報錯

參考:Matplotlib圖表不能在Pycharm中顯示的問題 在pycharm中使用 %matplotlib inline 語句會報錯 但是刪掉又會不顯示圖表 解決:刪掉這行代碼,用 plt.show() 展示圖表

原创 PCA分析及實現

一、數學概念 參考:方差、標準差和協方差三者之間的定義與計算 1. 方差 方差是各個數據與平均數之差的平方的平均數。在概率論和數理統計中,方差(英文Variance)用來度量隨機變量和其數學期望(即均值)之間的偏離程度。在許多實際問題

原创 基於Python實現PCA主成分分析

參考:PCA主成分分析Python實現 PCA(principle component analysis)主成分分析,主要是用來減少數據集的維度,然後挑選出基本的特徵。 PCA思想 主要思想:移動座標軸,將n維特徵映射到k維上(k<n

原创 基於mac的keras深度學習環境搭建

mac環境下使用keras進行深度學習開發,環境搭建記錄。 文章目錄一、Python二、TensorFlow1 介紹2 安裝3 驗證三、Keras1 介紹2 安裝3 驗證四、Pycharm配置 一、Python mac系統默認帶pyt

原创 mac環境下使用Keras構建深度學習模型—python

在深度學習的項目中使用Keras,可以將精力放置在如何構建模型上。序貫模型(Sequential)是多個網絡層的線性堆疊,實在深度學習中很常見的一種模型。當創建一個序貫模型時,按照希望執行計算的順序向其添加圖層。一旦完成定義,通過使用

原创 深度學習基於Keras的Python實踐——印第安糖尿病人診斷

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