摘要：
问题的根本：windows读取文件可以用\，但在字符串里面\被作为转义字符使用， python在描述路径时有两种方式： 'd:\\a.txt'，转义的方式 r'd:\a.txt'，声明字符串不需要转义 这样就实现了python在windows系统中用\来访问； 其实这样比较麻烦的是不是，下面对几种情 阅读全文
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算法/数据工程师必备技能 基础知识 线性代数 矩阵理论 概率论 随机过程 图论 数值分析 最优化理论 机器学习 统计学习方法 数据挖掘 平台 Linux 语言 Python Linux shell 基础库 numpy pandas sklearn scipy matplotlib or seabor 阅读全文
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这样，就可以在默认显卡被占用（第一块显卡）时，选择其他显卡进行测试了。 阅读全文
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交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 2.什么是熵？ 可以看出，当两种取值的可能性相等时，不确定度最大（此时没有任何先验知识），这个结论可以推广到多种取值的情况。在图中也可以看出，当p=0或1时， 阅读全文
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我从零开始训练了GoogLeNet模型。 但它没有给我带来希望的结果。 作为替代，我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调。 有谁知道我应该遵循什么步骤？ 我从零开始训练了GoogLeNet模型。 但它没有给我带来希望的结果。 作为替代，我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调。 阅读全文
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参见知乎问题！ https://www.zhihu.com/question/275774218 很多框架都会有一个问题，当卷积 weight NaN 之后，卷积的 output 会变成 NaN。然后过了一个 FC，就变成正常的数字了，但是这时候所有 channel 的 output 值相同。 建议 阅读全文
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第一： 可以选择在将数据转换成lmdb格式时进行打乱； 设置参数--shuffle=1；（表示打乱训练数据） 默认为0，表示忽略，不打乱。 打乱的目的有两个：防止出现过分有规律的数据，导致过拟合或者不收敛。 在caffe中可能会使得，在模型进行测试时，每一个测试样本都输出相同的预测概率值。 或者，直 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文