04 2018 档案
摘要：1. scikit-learn cheat sheet 官方链接如下：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/ Often the hardest part of solving a machine learning
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摘要：转：http://www.cnblogs.com/cobbliu/archive/2012/08/24/2654368.html 第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法里头有所提到，当
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摘要：pandas: powerful Python data analysis toolkit 官方文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 1. 导入包pandas 2. 获取文件夹下文件名称 3. 读前几行文件(.csv文件) 4. 读取文件和
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摘要：1、从单个文件中搜索指定的字符串： $ grep "literal-string" filename 该命令会输出字符串在文件中所在行的内容，如果字符串没有空格，则可以不加双引号。filename 可以是多个文件，每个文件用空格隔开。 加 -i 参数可以忽略大小写。 加 -u 参数搜索一个单词而不是
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摘要：1. 生成随机的二维数据： 2.生成聚类标签： 3.显示聚类效果： 参考： https://blog.csdn.net/qq_34264472/article/details/53217748 （此为python2代码）
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摘要：《A Byte of Python》中文版《 简明 python 教程》，非常简洁，有助于具有一定编程基础的人，快速了解和掌握python。 这里的示例代码以python2为标准。 “ 对于很多编程语言来说，程序都必须要有一个入口，比如 C，C++，以及完全面向对象的编程语言 Java，C# 等。如
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摘要：在许多实际问题中，经常要对给出的数据进行可视化，便于观察。 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理，方便查找使用。 本文来自于对《利用python进行数据分析》以及网上一些博客的总结。 1 matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视
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摘要：根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征的哪个分割点，某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。 参考：https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53698760 另外：使用xgboost，遇到一个问题 看到网上有一个办法： 重新新建
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摘要：阿里面试一面，应该是简历面试。了解与岗位的匹配程度。 感谢阿里，每次面试都会预先约时间，而不会突击。 1. 首先是自我介绍，要求在介绍过程中，如果有什么项目可以详细介绍。 一开始没反应过来，在讲到项目时，没有详细展开。另外，对于自己最为熟悉的项目并没有问，还是应该主动，引导交流，突出自己的优势。 面
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摘要：作为学习记录，将所做PPT摘录如下：
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摘要：作为学习记录，将所做PPT摘录如下： 网络结构： 网络结构描述： 网络工作流程： 损失函数计算： 亚洲人脸数据集： 参考代码：
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摘要：结合之前的博客： http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5834551.html#3949333 用caffemodel去测试单通道的图像（mnist数据集）时，出现了问题，例如：维度不匹配、单通道图像和三通道图像不能强制转换等问题。 因为链接中的代码适用于对RGB三通
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