刘[小]倩

2019年1月11日

np.stack() 与 tf.stack() 的简单理解

摘要：说明：np > numpy tf > tensorflownp.stack(arrays, axis=0) np.stack(arrays, axis=0) 同样也适用于tf.stack() numpy 和 tensorflow 都有 stack() 函数，该函数主要是用来提升维度。在只提供数组（阅读全文

posted @ 2019-01-11 10:51 刘[小]倩阅读(8116) 评论(1) 推荐(2) 编辑

2018年11月27日

PHP 之 Ci框架下隐藏index.php

摘要： 1. 修改 apache 配置文件开启重写模块 conf/httpd.conf 对于Ubuntu，需要在apache安装目录下的 mods-enabled 文件夹中创建软连接。进入 /mods-enabled 下，注：apache安装目录下：mods-available 未启用的模块，mods 阅读全文

posted @ 2018-11-27 14:05 刘[小]倩阅读(1756) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年11月12日

Boosting 简单介绍

摘要：前面介绍了Adaboost，知道了Adaboost是损失函数为指数函数的Boosting算法。那么Boosting还包括了以下几个：其中：

f (x) = w_{0} + \sum_{m = 1}^{M} w_{m} ϕ (x)

$f(x)=w_0+\sum_{m=1}^{M}w_m\phi (x)$

\tilde{y_{i}} \in {- 1, + 1}

$\widetilde{y_i}\in \{-1, +1\}$ $y_i \in \ 阅读全文

posted @ 2018-11-12 17:22 刘[小]倩阅读(622) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年11月9日

Adaboost算法流程及示例

摘要： 1. Boosting提升方法（源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法，应用十分广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。提升算法基于这样一种思路：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要阅读全文

posted @ 2018-11-09 10:01 刘[小]倩阅读(21437) 评论(1) 推荐(4) 编辑

2018年11月8日

Adaboost公式推导

摘要：阅读全文

posted @ 2018-11-08 09:43 刘[小]倩阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年10月25日

Python 之解码汉字乱码（如果gbk、utf8都试过不行，可以试试这个）

摘要：起因：使用 requests.get(url) 获取页面内容，并打印出来后显示如下：使用 type() 查看类型也是 <type 'unicode'> print [content] 显示的也是像utf-8的样子：[u'<div class="gw-error-body">\n\t\t<h1>A 阅读全文

posted @ 2018-10-25 15:11 刘[小]倩阅读(8153) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年9月12日

Linux 之 tar和nc传文件

摘要：前提：将 172.16.88.1 上的 test 文件夹传送到 172.16.88.2 上接收方 172.16.88.2 9876 为端口号发送方 172.16.88.1 test 为待传文件夹 9876 为接收方监听的端口号阅读全文

posted @ 2018-09-12 11:34 刘[小]倩阅读(1296) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月13日

标准差、协方差

摘要：标准差：各个值到均值的距离的平均数。Var 方差：各个值到均值的距离平方和的平均数。协方差：两个维度的关联程度。Cov(x, y) > 0,正相关，x越大，y越大；Cov(x, y) < 0，负相关，x越大，y越小；Cov(x, y) = 0，x与y不相关独立 => 不相关，不相关 ≠> 独立。阅读全文

posted @ 2018-08-13 10:22 刘[小]倩阅读(835) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月19日

Python 之 numpy 和 tensorflow 中的各种乘法（点乘和矩阵乘）

摘要：点乘和矩阵乘的区别： 1）点乘（即“ * ”）各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 w的列数只能为 1 或与x 阅读全文

posted @ 2018-07-19 14:40 刘[小]倩阅读(73017) 评论(4) 推荐(4) 编辑

2018年6月20日

Git 之恢复修改的文件

摘要：对于恢复修改的文件，就是将文件从仓库中拉到本地工作区，即仓库区 > 暂存区 > 工作区。对于修改的文件有两种情况：只是修改了文件，没有任何 git 操作修改了文件，并提交到暂存区（即编辑之后，

g i t a d d 但 没 有

$git add 但没有$ git commit -m ....）修改了文件，并提交到仓库区（阅读全文

posted @ 2018-06-20 11:54 刘[小]倩阅读(55071) 评论(0) 推荐(2) 编辑

1. Re:np.stack() 与 tf.stack() 的简单理解
好像看懂了一点，谢谢博主
--冰峰漫步
2. Re:Adaboost算法流程及示例
赞一个
--星昕
3. Re:Django 之查看执行的sql语句
@ 杭州山不高你这个问题解决了没有，或者找到了原因了没...
--zzyyzz_one
4. Re:Django 之查看执行的sql语句
from django.db.models import Avgfrom django.db import connectiondef index(request): book1=Book.objec...
--zzyyzz_one
5. Re:Django 之查看执行的sql语句
第二种方法，现在好像无法打印出来了。我打印结果是：print(connection.queries)：[{'sql': 'None', 'time': '0.000'}, {'sql': 'None'...
--杭州山不高

np.stack() 与 tf.stack() 的简单理解

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