原创 雜記-在西二旗和爸媽說再見的感覺
暑假在西二旗這邊實習，爸媽來北京看我 下班以後在周邊飯店和爸媽吃了個飯，家常菜，味道挺好，爸媽喫得很滿足 爸媽第一次見識到西二旗的人潮，我還提醒他們路上要小心，因爲這邊的年輕人和車輛可不會給你們讓路 在西二旗地鐵站，送他們上開往西直門的13
2021-07-21 01:56:05
原创 致我的本科生涯
今年6月，座標北京郵電大學，我本科畢業，正式拿到了本科學位和學歷。 彷佛昨天自己還在參加高考，今天一轉眼就本科畢業了，時間過得真快~ 那麼按照老規矩，我該對自己的本科生活總一個好好的總結啦！ 反思自己過的4年本科生活，總體來說應該是平平
2021-07-07 02:19:16
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原创 k3d | nodeport方式訪問nginx的service
系統與環境 vmware ubuntu18 linux docker 我寫的教程 k3d+kubectl 我寫的教程 步驟 根據網上的教程：https://github.com/rancher/k3d/blob/main/docs/usag
2021-06-24 16:55:49
原创 k3d | 環境配置+kubectl配置
系統與環境 虛擬機 ubuntu 18.04 docker k3d環境配置 gitub官網:https://github.com/rancher/k3d docker配置 詳情見我之前的帖子linux配置docker k3d配置 安裝k3
2021-06-24 16:55:49
原创 docker入門五：倉庫
介紹 之前在docker入門一：鏡像中關於倉庫提過一嘴 倉庫-repository，是集中存放鏡像的地方，可分爲公共倉庫和私有倉庫 註冊服務器-registry，是存放倉庫的具體服務器 registry和repository可以視爲一個文
2021-06-15 10:18:38
原创 linux 安裝配置docker
安裝docker好幾次了，這次記錄下命令，以後方便直接複製粘貼~ 系統 ubuntu18 虛擬機 命令 依次在命令行中輸入以下內容 apt-get install apt-transport-https ca-certificates so
2021-06-05 18:23:55
原创 哲哲的ML筆記（三十三：批量、隨機梯度、小批量梯度下降）
隨機梯度下降 如果我們一定需要一個大規模的訓練集，我們可以嘗試使用隨機梯度下降法來代替批量梯度下降法。 從下圖中可以看出， 批量梯度下降在一輪iteration中使用了所有個樣本 隨機梯度下降在一輪iteration中使用了1個樣本
2021-05-11 07:45:50
原创 哲哲的ML筆記（三十四：映射化簡和數據並行）
如果任何學習算法能夠表達爲，對訓練集的函數的求和，那麼便能將這個任務分配給多臺計算機（或者同一臺計算機的不同CPU 核心），以達到加速處理的目的。 例如，我們有400個訓練實例，我們可以將批量梯度下降的求和任務分配給4臺計算機進行處理：
2021-05-11 07:45:50
原创 哲哲的ML筆記（三十四：在線學習）
在線學習不會使用一個固定的數據集，我們會做的是獲取一個用戶樣本，從那個樣本中學習，然後丟棄那個樣本並繼續下去，而且如果你對某一種應用有一個連續的數據流，這樣的算法可能會非常值得考慮。當然，在線學習的一個優點就是，如果你有一個變化的用戶羣，又
2021-05-11 07:45:50
原创 哲哲的ML筆記（三十六：應用實例：圖片文字識別）
OCR 圖像文字識別應用所作的事是，從一張給定的圖片中識別文字。這比從一份掃描文檔中識別文字要複雜的多。 爲了完成這樣的工作，需要採取如下步驟： 文字偵測（Text detection）——將圖片上的文字與其他環境對象分離開來 字符切
2021-05-11 07:45:50
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原创 哲哲的ML筆記（三十二：推薦系統）
從一個例子開始定義操作系統 一個電影供應商，我們有 5 部電影和 4 個用戶，我們要求用戶爲電影打分，星級從1-5，星級越高，評價越好 前三部電影是愛情片，後兩部則是動作片，我們可以看出Alice和Bob似乎更傾向與愛情片， 而 Car
2021-05-10 21:03:04
原创 哲哲的ML筆記（三十一：異常檢測）
異常檢測問題介紹 假想你是一個飛機引擎製造商，當你生產的飛機引擎從生產線上流出時，你需要進行QA(質量控制測試)，而作爲這個測試的一部分，你測量了飛機引擎的一些特徵變量，比如引擎運轉時產生的熱量，或者引擎的振動等等 這樣一來，你就有了一
2021-05-07 02:40:08
原创 哲哲的ML筆記（二十九：降維）
什麼是降維 降維是一種無監督學習問題，通過數據壓縮，能加快我們的學習算法。 如果我們收集的數據集，有許多特徵時，會需要降維 2維降1維 假設我們未知兩個的特徵：:長度：用釐米表示；：是用英寸表示同一物體的長度。 降維後新的座標軸爲 3維
2021-05-02 19:23:05
原创 哲哲的ML筆記（三十：主成分分析PCA）
PCA基本概念 PCA：Principal Component Analysis，主成分分析 非常普遍的降維算法 要做的是找到一個方向向量，當我們把所有的數據都投射到該向量上時，我們希望投射平均均方誤差能儘可能地小。方向向量是一個經過原點
2021-05-02 19:23:05
原创 哲哲的ML筆記（二十七：無監督學習簡要介紹）
無監督學習 vs 有監督學習 監督學習中，我們有一個有標籤的訓練集，我們的目標是找到能夠區分正樣本和負樣本的決策邊界 在非監督學習中，我們的數據沒有附帶任何標籤，我們拿到的數據就是這樣 在這裏我們有一系列點，卻沒有標籤。 在非監督學習中，
2021-04-25 22:59:48