05 2019 档案
python网络爬虫（1）静态网页抓取
摘要：获取响应内容： import requests r=requests.get('http://www.santostang.com/') print(r.encoding) print(r.status_code) print(r.text) 获取编码，状态（200成功，4xx客户端错误，5xx服务
博弈论的一些例子
摘要：囚徒博弈 两个共谋犯罪的人被关入监狱，不能互相沟通情况。如果两个人都不揭发对方，则由于证据不确定，每个人都坐牢一年；若一人揭发，而另一人沉默，则揭发者因为立功而立即获释，沉默者因不合作而入狱十年；若互相揭发，则因证据确凿，二者都判刑八年。由于囚徒无法信任对方，因此倾向于互相揭发，而不是同守沉默。最终
虚机Linux最小系统下安装图形界面，与yum配置
摘要：出于未知原因，想装一下。 因为有光盘，所以就从光盘安装就可以了。 首先是配置yum下的下载地址： 找到yum的地址，然后打开文件。 然后建立该文件的/media/cdrom路径。将光盘挂载到该路径下。注意enable取1 查询光盘设备： 挂载光盘到目录下，并查看： 查看配置状态： 完成。 尝试yum
主成分分析法详解（PCA）
摘要：引用：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779 将n维特征映射到k维上，只保留包含绝大部分方差的维度特征，而忽略包含方差几乎为0的特征维度，实现对数据特征的降维处理。 PCA算法有两种实现方法：基于特征值分解协方
吴恩达机器学习私人总结（3）神经网络
摘要：使用梯度检验，减少梯度下降过程中的bug。之后去掉梯度检验，使用梯度下降的优化算法完成梯度下降过程。 梯度检验的一些原理： 初始权值的范围 神经网络的隐层建议：
吴恩达机器学习私人总结（2）
摘要：octave教程和MATLAB类似。octave:11> PS1('>> '）更改提示符 格式化输出：disp(sprintf('6 decimals: %0.6f', a)) 对矩阵A扩充一列A = [A, [100; 101; 102]] 矩阵A合并为一列：A(:) 矩阵求伪逆：https://
吴恩达机器学习私人总结（1）
摘要：监督学习的回归问题上做了介绍，讲解的是房价问题： 采用的代价函数为全局的误差计算，并将计算的参数结果同时更新，为批梯度下降法。 批梯度下降法在多个参数时的运算过程： 有时候，为了让数据的影响程度，或者说是具有一致性，需要数据预处理，集中在均值0附件即可 在学习率问题上，采用倍数为3从0.001处开始
博客园主页样式修改（加透明背景和微调位置）
摘要：背景透明方法 主要就是以下两个好用点。但是有区别。前者不继承透明，后者继承透明。 background:rgba(255,255,255,0.5); optcity:0.5 参阅资料：https://www.cnblogs.com/-simon/p/5916659.html 这里主要说的是图像设置完
