原创 idea中練習spring常見的命名空間
第一種方式是將常用的命名空間都記錄下來，需要時複製黏貼導入，但現在此種方式不建議。 1.util標籤用來配置集合、常量等的 xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util
2020-06-21 17:40:33
原创 【IDEA】向IntelliJ IDEA創建的項目導入Jar包的
學習spring的時候，使用idea沒法加maven依賴 我使用的是先在maven下載好依賴包，然後複製到lib下面然後右鍵
2020-06-21 17:40:33
原创 python在一個畫布上畫多個子圖
matplotlib 是可以組合許多的小圖, 放在一張大圖裏面顯示的. 使用到的方法叫作 subplot. 均勻畫圖 使用import導入matplotlib.pyplot模塊, 並簡寫成plt. 使用plt.figure創建一個圖像窗口
2020-06-21 17:40:32
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原创 交叉熵在機器學習中的使用，透徹理解交叉熵以及tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
關於交叉熵在loss函數中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網
2020-06-21 17:40:32
原创 多進程（一）
有個人解釋的很好，看下去 什麼是進程？有什麼用？——ok，那我問你，你能一手畫圓一手畫方嗎？——我猜不能。但計算機就不一樣了，一邊繪製正方體一邊繪製球體都是小case（屏幕上自動繪製圖形），這是因爲計算機啓動了另一個"大腦"來處理另一個任
2020-06-21 17:40:32
原创 對矩陣中的指定行和指定列進行求和（以及pandas常見用法）
直接看代碼看程序吧 裏面有點疑問，打印了一下df的類型是DataFrame類型， df.values可以將DataFrame（二維列表）轉成矩陣 用了那麼久不知道DataFrame是什麼，下面來詳細介紹一下 Panda
2020-06-21 17:40:32
原创 Numpy中stack()，hstack()，vstack()函數詳解 numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()的用法與區別
stack()，hstack()，vstack()給數組加維度的 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/7338080 numpy中的ravel()、flatten()
2020-06-21 17:40:32
原创 sklearn中爲什麼需要對數據進行縮放
爲什麼要做特徵縮放 大多數情況下，你的數據集將包含在大小、單位和範圍上差別很大的特徵。但是，由於大多數機器學習算法在計算中使用兩個數據點之間的歐氏距離，這會是一個問題。 如果不加考慮，這些算法只考慮特徵的大小而忽略了單位。在5kg和500
2020-06-21 17:40:32
原创 tf.get_variable("a", [3, 2])定義變量再次運行報錯
在python程序中寫了 a = tf.get_variable("a", [3, 2]) 定義一個變量並輸出 然後run一下，第一次會正確輸出a的值 但是接着繼續改程序，再run的時候會報錯 ValueError: Variable a
2020-06-21 17:40:32
原创 adaboost算法以及sklearn實現
Adaboost分類器 非集成的機器學習算法就像古代皇帝一樣，一個人說了算；集成學習算法類似於現在的國會，需要聽取在會所有人的意見。 Adaboost是一個集成學習算法，下面將會對算法進行拆解，以使我們明白Adaboost的內部原理。 A
2020-06-21 17:40:32
原创 idea中執行程序時報錯'A JNI error has occurred,please check your installation and try again'
參考博客https://blog.csdn.net/qq_38495316/article/details/81158316,然後解決的
2020-06-21 17:40:32
原创 對卷積的再次認識（好久不看忘了）
直接上代碼吧 涉及到到卷積的一些基本知識可以看 我的另一篇總結 https://mp.csdn.net/postedit/103395044 import tensorflow as tf import numpy as np impo
2020-02-21 05:15:50
原创 用python將圖像轉換爲三維數組之後，每一維，每個元素值都代表着什麼？
對於一張圖片來說，人眼看到的是各種顏色的組合，而計算機看到則是一堆範圍在0~255之間的像素值，也就是說如果想讓計算機處理圖像，首先我們應該將圖像轉換爲數字。怎麼轉換呢？轉換完之後每一維，每個元素值都代表什麼含義呢？ 1.圖像轉換 這
2020-02-21 05:15:50
原创 多進程（三）
參考劉江的博客教程，自己有添加。 Python針對不同類型的任務，多線程執行效率是不同的： 對於CPU密集型任務(各種循環處理、計算等等)，由於計算工作多，ticks計數很快就會達到閾值，然後觸發GIL的釋放與再競爭（多個線程來回切換是需
2020-02-21 05:15:50
原创 tf.variable_scope和tf.name_scope的用法
tf.variable_scope可以讓變量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的變量，還有tf.Variable的變量 tf.name_scope可以讓變量有相同的命名，只是限於tf.Variable的變量 例子1 i
2020-02-21 05:15:50