2023年3月28日

[linux, windows]pyenv, virtualenv, virtualenvwrapper使用安装

摘要: 一.Linux环境 1.下载github pyenv手动安装,设置环境变量 # 1).pyenv,修改.bashrc或者.bash_profile export PYENV_ROOT="$PYTHON_LIBRARY/pyenv-installer/pyenv" export PATH=$PYENV 阅读全文

posted @ 2023-03-28 16:42 霏霏暮雨 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年10月13日

《CUDA C 编程指南》学习笔记

摘要: CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。 阅读全文

posted @ 2022-10-13 18:49 霏霏暮雨 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年7月20日

[机器学习实战] 支持向量机

摘要: 书中讲的比较简洁,涉及的知识比较多,相关知识暂时做个罗列: 1)本质是给予最大间隔分割数据,寻找最大间隔进行优化; 通过引入拉格朗日乘子进行计算,可以获得目标优化函数: 这里涉及对偶问题,需要查一下。针对对偶问题分强对偶和弱对偶,具体可学习下面的视频: https://www.bilibili.co 阅读全文

posted @ 2020-07-20 15:50 霏霏暮雨 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年5月29日

rocksdb wiki文档阅读笔记

摘要: 由于是英文文档,不做笔记过一阵就忘了,现在把关键点记录到这,开发的时候使用。 具体wiki地址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki 1)Column Faimilies 意味着可以将写入的key进行逻辑分组存储,不影响读取,若未指定则使用default; 阅读全文

posted @ 2019-05-29 21:22 霏霏暮雨 阅读(514) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年9月22日

xcode9.2 objective-c install (mac 10.12.6)

摘要: 1. xcode下载: https://download.developer.apple.com/Developer_Tools/Xcode_9.2/Xcode_9.2.xip 2. 点击默认安装即可 3. 安装Alcatraz 1)rm -rf ~/Library/Application\ Sup 阅读全文

posted @ 2018-09-22 22:33 霏霏暮雨 阅读(1458) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月26日

php json_decode失败,返回null

摘要: 在使用json_decode之前,一定得保证字符串是utf-8编码,而执行json_decode失败的原因有很多,罗列如下: 1)编码不对; 2)字符串格式不对; 3)字符串格式对,但是有异常字符; 为了解决这个问题,可以考虑保证编码对上,json字符串可以正常解析,虽然说的简单,但是有许多工作要做 阅读全文

posted @ 2018-05-26 17:12 霏霏暮雨 阅读(952) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月11日

linux c++ 文件获取md5

摘要: 当前在linux系统下,shell命令可以获取md5值,如下: 如果进行c++编程,在代码里执行shell命令可以获得,但是很不雅观,特别是了解了system或者popen函数的机制之后。现在介绍使用openssl的md5函数生成文件md5: 阅读全文

posted @ 2018-05-11 20:14 霏霏暮雨 阅读(6417) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年7月27日

[机器学习实战] Logistic回归

摘要: 1. Logistic回归: 1)优点:计算代价不高,易于理解和实现; 2)缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高; 3)适用数据类型:数值型和标称型数据; 2. 分类思想: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 这里借助sigmoid函数,其特点为当z为0时,sigmoid函数值为0. 阅读全文

posted @ 2017-07-27 16:17 霏霏暮雨 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年7月26日

[机器学习实战] 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

摘要: 1. 原理: 假设用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1的概率,用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2的概率,那么对于一个新的数据点(x,y), 可以用下面的规则来判断它的类别: 1)如果p1(x,y) > p2(x,y),那么类别为1; 2)如果p1(x,y) < p2(x,y), 阅读全文

posted @ 2017-07-26 15:34 霏霏暮雨 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年7月25日

[机器学习实战] 决策树ID3算法

摘要: 1. 决策树特点: 1)优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。 2)缺点:可能会产生过度匹配问题。 3)适用数据类型:数值型和标称型。 2. 一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方法; 2)准备数据:构造树算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离 阅读全文

posted @ 2017-07-25 18:04 霏霏暮雨 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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