霏霏暮雨 - 博客园

[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(360) 评论(0) 推荐(0) 编辑

《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(299) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[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(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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(512) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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(1456) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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(927) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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(6401) 评论(0) 推荐(1) 编辑

[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

[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

[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