- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集
巷955
机器学习人工智能
原理:在数据分析和机器学习中,聚类是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本相似度较高,而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类,并使用轮廓系数(SilhouetteScore)来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先,我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
- 人工智能机器学习算法分类全解析
power-辰南
人工智能人工智能机器学习算法python
目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- K-means 算法核心原理
code 旭
AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- k-Shape:高效准确的聚类方法
优化算法侠Swarm-Opti
信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在,已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一,不仅因为它的探索性,而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程,它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量,k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质,
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
machinelearning算法kmeans机器学习
HuBERT预训练过程中会用到K-means算法,本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲,K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N,K-means会不断迭代,直到X被分成N类,且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
蓝天资源分享
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析(R语言)
木小鹿
多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的观测值(或对象)分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法:K-均值(K-means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和DBSCAN。1.K-均值聚类(K-meansClustering)K-均值是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- 聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)
乔大将军
机器学习算法聚类kmeanspython
目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回,其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离,得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练(迭代)返回最后一次的中心点和簇类中的样本(每个样本距离最近的中心点)5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法,根据聚
- 机器学习——无监督学习(k-means算法)
张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数,如分成几个类别,K值就取多少。若无需求,可使用网格搜索找到最佳的K。步骤:1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心;2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类;3、接着对标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的中心点(平均值);4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则执行第二步。means表
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
- Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)
点云客户
算法聚类机器学习
1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法(EuclideanClustering)是一种将点云数据分割成不同聚类(簇)的算法。它是点云分割中的一种常用方法,旨在将距离比较近的点分为同一簇,从而识别出不同的物体或结构。这个算法主要适用于包含较小噪音和具有一定距离差异的点云数据。基本思想:(1)选择一个种子点(SeedPoint)作为当前簇的起始点。(2)遍历所有未分类的点,计算它们与种子点的距
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】
飞火流星02027
云计算机器学习算法聚类人工智能聚类算法
概念机器学习聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集分割成不同的类或簇,使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大,而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。主要聚类算法及其特点层次聚类算法层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
- 机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)
鱼弦
机器学习设计类系统机器学习算法kmeans
机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术,目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法,在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色,从而降低图像的复杂度,实现压缩效果。应用使用场景网络传输:减少图片在网络上传输时的带宽消耗。存储优化:高效利用存储空间,尤其是大规模图像数据集。加快处理速度:减少
- ggalign:热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展
万木春❀
r语言
ggalign一个R语言绘图工具ggplot2的高级扩展,它专注于在多个图形之间对齐观察值,利用vctrs包中的“numberofobservations”或NROW()函数,确保图形组织的一致性。无论是自包含排序图形的对齐,还是在多个图形中应用一致的分组和排序(如k-means聚类),ggalign都可以帮助简化这一过程。文档:Aggplot2ExtensionforConsistentAxis
- 回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法
荷泽泽
机器学习python
目录1、无监督学习2、K-means原理3,API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5,总结1、无监督学习没有目标值的,从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每
- 聚类算法与应用
theskylife
数据挖掘算法聚类机器学习数据挖掘人工智能
目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立3.1.2聚合或分裂策略3.2应用场景3.2.1生物学中的基因表达数据聚类3.2.2文本数据的主题分类4.聚类算法的实践应用4.1数据准备与预处理4.2算法选择与模型训练4.2.1根据任
- 【机器学习】自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
加德霍克
机器学习scikit-learn均值算法python作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于离它最近的簇中心(centroid)所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化:随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心(聚类中心)。②分配:将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中,即计算每个数据点到每个质心的距离,选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新:重新计算每个簇的质心,即将该簇中所有数据点的坐标取平均值,
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
〖是♂我〗
scikit-learn均值算法聚类
代码:#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点,模拟四个不同的类(每个类7个二维点)class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后