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首先定义一个tf.train.Saver类： 其中，max_to_keep参数设定只保存最后一个参数，默认值是5，即保存最后5个模型，如果设置成0，训练过程中的所有模型都会被保存。 模型训练好以后，保存模型： 其中，sess是Session，ckpt_dir + "/nn_model.ckpt"是保 阅读全文
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Python可以实现多线程，但是因为Global Interpreter Lock (GIL)，Python的多线程只能使用一个CPU内核，即一个时间只有一个线程在运行，多线程只是不同线程之间的切换，对多核CPU来说，就是巨大的浪费。如4核CPU，实际上只利用了一个核，CPU利用率只有25%。要充分 阅读全文
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遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一种随机优化算法，用于解决结构复杂的优化问题。遗传算法模仿自然界中生物的进化过程，即适者生存，不适者淘汰的过程。其过程如下： (1) 随机生成一些个体(Individual)，构成一个种群(Population)，对每一个解进行评估，获得它的 阅读全文
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众所周知，Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。 首先，使用PyCharm安装Numba库，在Project Interpreter界面可 阅读全文
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Taylor formula(泰勒级数)用一个函数在某一点的连续导数之和来表示这个函数。如果函数在在点x=x0处有n阶导数，则f(x)可以按以下式子展开： 其目的在于用多项式函数逼近函数。如果x0=0，就是Maclaurin formula(麦克劳林公式)： n的值越大，越逼近f(x)，下图是f(x 阅读全文
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首先定义一个compare函数： 然后调用该函数就可以对List中的元素排序： 要求ListA中的元素有value这个属性才行，当然也可以把value换成ListA中的元素的其他共有属性也可以。感觉和Java差不多。 阅读全文
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当数据维数比较大时，就需要进行降维，特征选择是降维的一种主要方式，又包括3种方法：Filter、Wrapper和Enbedding。 1. Filter 过滤器方法，这种方法首先选定特征，再来进行学习。根据每一个属性的一些指标（如方差等），来确定这个属性的重要程度，然后对所有属性按照重要程度排序，从 阅读全文
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SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的，直接用SVMs实现多分类是不行的，只能使用下面这些间接的方法： （1）1-v-r，即对于每一个分类，训练一个该分类和其他分类的分类器，如对于类k，k是一类，所有其他的是另一类，这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类时 阅读全文
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1. 打开文件 打开文件a.txt，后面的w表示写文件，r表示读取文件，并且返回一个文件对象。 2. 读取文件 表示读取文件中的一行。 3. 写入文件 其中line是一个字符串。 阅读全文
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1. 安装mysql-python 运行下面的命令： 安装以后： 如果没有出错，就表明安装成功。 2. 连接MySQL 其中localhost是服务器名，root是用户名，1是密码，fs是数据库名称，前提是MySQL数据库设置了相应的用户名和密码。 连接成功以后，通过 获取游标。 3. 查询数据 c 阅读全文
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在一台机器上连接另一台机器的MySQL服务器时，出现了下面的错误： 这是对方机器没有关闭防火墙造成的，关闭对方机器防火墙以后就正常了。 阅读全文
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首先，下载文件navicat120_mysql_cs_x64.tar.gz，然后用命令 解压。解压以后，进入解压目录，运行start_navicat，就可以运行了。 运行以后，可能出现乱码，这是因为默认的是英文，只识别UTF8的英文编码。用gedit打开文件start_navicat，把 改成 然后 阅读全文
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Batch Size：批尺寸。机器学习中参数更新的方法有三种： （1）Batch Gradient Descent，批梯度下降，遍历全部数据集计算一次损失函数，进行一次参数更新，这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向，但是计算开销大，速度慢； （2）Stochastic Gradient Des 阅读全文
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Python使用的(Garbage Collection, GC)机制是引用计数(Reference Count)，其原理是为每一个内存对象进行引用计数，因此当有大量的对象新建或删除时，必须要进行大量修改引用计数的操作，影响了程序的性能。为避免这种情况的发生，可以在大量的对象新建或删除之前，把GC禁 阅读全文
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最近用TensorFlow实现遗传算法(Genetic Algorithms)，发现迭代速度越来越慢，用time.time()观察以后，发现每次迭代都要比上一次慢0.5秒左右，但是每次迭代的计算量是差不多的。研究后发现，这是因为每次迭代都在计算图(Graph)里面增加了新的节点，节点越来越多，导致M 阅读全文
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首先，SVM和LR(Logistic Regression)都是分类算法。SVM通常有4个核函数，其中一个是线性核，当使用线性核时，SVM就是Linear SVM，其实就是一个线性分类器，而LR也是一个线性分类器，这是两者的共同之处。 不同之处在于，第一，LR只要求计算出一个决策面，把样本点分为两类 阅读全文
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1. 拉格朗日乘子(Lagrange Multiplier)法 假设函数z=f(x,y)，求该函数的最小值，如果没有约束条件，则可以表示为minf(x,y)，要求出minf(x,y)很简单，根据Fermat定理，分别对x和y求导数并让其等于0，如果是凸函数，则求出来的点就是函数取得最小值的点，该点的 阅读全文
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Python进行KMeans聚类是比较简单的，首先需要import numpy，从sklearn.cluster中import KMeans模块： 然后读取txt文件，获取相应的数据并转换成numpy array： 设置类的数量，并聚类： 完整代码： 运行结果： 阅读全文
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下面的String： 由于空格数量不一致，有的多，有的少，这时就需要使用正则表达式了，首先引入re模块： 定义一个正则表达式并编译成Pattern对象： 然后用Pattern对象Split: 阅读全文
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用Python读取txt文件时，发现读出来的是乱码： 用GEdit看了一下要读取的文件，发现编码用的是UTF-16，于是改成UTF-8从新保存： 然后就正常了： 阅读全文
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开机后发现CentOS 7不能进入图形界面，进入终端模式后运行startx命令也报错，不知道什么原因，后来运行了yum upgrade命令，升级以后就可以进入图形界面了，同时也升级了。 阅读全文
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1. CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本： 到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本，下载的 阅读全文
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1. 到http://www.geforce.cn/drivers，根据显卡的型号，选择下载相应的驱动程序，一般是.run文件； 2. 运行下载的.run文件，会提示X Server正在运行，不能安装，Ctrl + Alt + F2切换到控制台，以root用户登录后init 3，再运行这个文件，一般 阅读全文
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已经有Windows 7，准备再安装一个CentOS 7。 1. 划分磁盘空间 从磁盘上划分安装CentOS 7的安装空间。如果有多个硬盘的话，一定要在主硬盘上划分2G的空间（其实1G就够了）作为boot。这是因为开机时BIOS读取的是主硬盘的MBR，如果boot也在从硬盘，GRUB修改的是从硬盘的 阅读全文
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选取了10个文档，其中4个来自于一篇论文，3篇来自于一篇新闻，3篇来自于另一篇新闻。 首先在pom文件中加入mysql-connector-java： main函数： 运行结果： 阅读全文
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从另一台机器上复制过来的项目，由于两台机器的库目录不一致，导致了stdio.h等很多文件都打不开： 解决的办法是从新设置包含目录。选择项目-->%项目名称%属性-->VC++目录，设置包含目录为C:\Program Files %28x86%29\Windows Kits\10\Include\10 阅读全文
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1. 神经网络基础知识 1.1 神经元 神经网络（Neural Net）是由大量的处理单元相互连接形成的网络。神经元是神经网络的最小单元，神经网络由若干个神经元组成。一个神经元的结构如下： 上面的神经元x1，x2，x3和1是输入，hw,b(x)是输出。 其中f(x)是激活函数，常用的激活函数有sig 阅读全文
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协同过滤（Collaborative Filtering，CF）算法是一种常用的推荐算法，它的思想就是找出相似的用户或产品，向用户推荐相似的物品，或者把物品推荐给相似的用户。怎样评价用户对商品的偏好？可以有很多方法，如用户对商品的打分、购买、页面停留时间、保存、转发等等。得到了用户对商品的偏好，就可 阅读全文
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1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6就没有给商 阅读全文
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关联规则挖掘最典型的例子是购物篮分析，通过分析可以知道哪些商品经常被一起购买，从而可以改进商品货架的布局。 1. 基本概念 首先，介绍一些基本概念。 (1) 关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，一般用X表示先决条件，Y表示关联结果。 (2) 支持度(Support)：所有项集中{X,Y}出现的可能 阅读全文