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、安装git sudo apt get install git 1 2、配置用户名和邮箱 git config global user.name "用户名" git config global user.email "邮箱" 1 2 3 3.、 生成ssh公匙、私匙 ssh keygen t rsa 阅读全文
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RNN 循环神经网络 BF 求导过程 所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层 在时间视角上的显示为下图： 求导BP 更新参数值 整体误差E等于每个时刻E_t的误差之和 整体损失对U/V/W进行求偏导 $$ ΔU= 阅读全文
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BP 算法推导过程 一.FP过程(前向 计算预测值) 定义sigmoid激活函数 输入层值和 标签结果 初始化 w,b 的值 计算隐层的结果 $$ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1 l1+ w2 l2+b1 1) $$ [0.9129342275597286, 0. 阅读全文
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默认的 notebook 启动目录是 $homepath$ 想要切换到自己的文件目录可以修改配置文件 在cmd 命令行内输入以下命令 根据你运行实际显示的路径，打开这个配置文件（可以用文本编辑器） 我电脑上是这个文件 C:\Users\用户\.jupyter\jupyter_notebook_con 阅读全文
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降低维度的方法 选择特征 从原有的特征中挑选出对结果影响最大的特征 抽取特征 将数据从高维度空间投影到低维度空间 一、选择特征 移除低变异数的特征 假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义 阅读全文
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如果对协方差不清楚的 "点击这里《协方差的直观理解》" 机器学习 降维方法 降维不仅可以降低数据维度，减少计算量，便于优化，更可以可以去除数据噪点，其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。因为在降维的过程中，会选择最大化分散程度的方向。便于提取具有跟大特征意义的维度。 目的 数据降维 阅读全文
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1.协方差 方差是描述自身偏离其均值的程度。 协方差用来描述两个变量间的变化关系,协方差用来度量两个随机变量关系的统计量 $$ cov(X,Y)=E[(X E[X])(Y E[Y])] $$ $$ cov(X,Y)=E[(X μ_x)(Y μ_y)] $$ E[x] 代表期望，一般置X的均值 公式： 阅读全文
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Python 处理 ASR（语音识别） 相关包：python_speech_features 这个库提供了一般的用于ASR（语音识别）的语音特征，他包含了MFCCs（梅尔倒谱系数）和 filterbank energies（滤波器组能量？）。 MFCC相关教程：http://www.practica 阅读全文
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Αα 阿尔法 alfa Ββ 贝塔 bita Γγ 伽马 gama Δδ 德耳塔 dêlta Εε 艾普西龙 êpsilon Ζζ 截塔 zita Ηη 艾塔 yita Θθ 西塔 sita Ιι 约塔 yota Κκ 卡帕 kapa ∧λ 兰布达 lamda Μμ 米尤 miu Νν 纽 niu 阅读全文
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0. 写在前面 1. 建立运行环境 2. 添加实体和映射数据库 1. 准备工作 2. Data Annotations 3. Fluent Api 3. 包含和排除实体类型 1. Data Annotations [NotMapped] 排除实体和属性 2. Fluent API [Ignore] 阅读全文
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目录 1. 持续集成介绍 1.1 概念 1.2 持续集成的好处 2. GitLab持续集成（CI） 2.1 简介 2.2 GitLab简单原理图 2.3 GitLab持续集成所需环境 2.4 需要了解知识 3. 搭建GitLab持续集成环境（NET版） 3.1 环境搭建 3.1.1 基础环境搭建 3 阅读全文
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（4）Numpy 矩阵计算 和生成 In [1]: import numpy 1.创建一个矩阵¶ In [3]: vector=numpy.array([1,2,3,4,5,6]) print(vector) [1 2 3 4 5 6] 2.创建多维矩阵——常用最大值最小值函数¶ In [5]: v 阅读全文
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['NDB_No', 'Shrt_Desc', 'Water_(g)', 'Energ_Kcal', 'Protein_(g)', 'Lipid_Tot_(g)', 'Ash_(g)', 'Carbohydrt_(g)', 'Fiber_TD_(g)', 'Sugar_Tot_(g)', 'Calc 阅读全文
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简介 一 切词 二 去除停用词 三 构建词袋空间VSMvector space model 四 将单词出现的次数转化为权值TF-IDF 五 用K-means算法进行聚类 六 总结 简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词py 阅读全文
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2016是人工智能爆发的一年，各种层出不穷的新技术、新概念让人眼花缭乱。很多人都分不清人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning，简称ML）以及深度学习（Deep Learning，简称DL）概念之间的不同。本文为理解机器学习和深 阅读全文
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node.js 环境(Chrome V8 JavaScript )npm（默认node包管理器 -嵌套地依赖管理 多用于管理后端包）bower （软件包管理器- 扁平依赖管理-偏向去前端报管理）gulp （以配合各种插件做js压缩，css压缩，less编译等工作）webpack（可以把项目的各种js文、css文件等打包合并成一个或多个文件）Sass（css预处理器）Less（css预处理器） 阅读全文
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一.应用场景：有时我们需要从一些列数据中根据权重随机选取指定条数记录出来，这里需要权重、随机，我们根据权重越大的，出现概率越大。例如广告系统：可根据客户支付金额大小来调控客户们的广告出现概率，客户支付金额越大，其广告出现频率越频繁，例如：加入有10条广告，然后每条广告都有一个权重，我们每次要根据权重选取5条广告出来进行显示。有了需求，我们就进行解决，本文章就是利用一种简单的算法来实现根据权重来随机... 阅读全文
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设置 在AndroidManifest.xml设置访问网络权限： 可以访问网络 阅读全文
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android:screenOrientation Activity在屏幕当中显示的方向。属性值可以是下表中列出的一个值： "unspecified"默认值，由系统来选择方向。它的使用策略，以及由于选择时特定的上下文环境，可能会因为设备的差异而不同。 "user"使用用户当前首选的方向。 "behi 阅读全文
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影响一个网络请求的因素主要有两个，带宽和延迟。今天的网络基础建设已经使得带宽得到极大的提升，大部分时候都是延迟在影响响应速度。连接无法复用连接无法复用会导致每次请求都经历三次握手和慢启动。三次握手在高延迟的场景下影响较明显，慢启动则对文件类大请求影响较大。head of line blockinghead of line blocking会导致带宽无法被充分利用，以及后续健康请求被阻塞。HTTP1... 阅读全文