最近忙于PMVS算法的优化,在这个过程中把这个写下来.仿照已有PMVS源程序,给出自己的一个实现过程. 1.fstream的使用 2.c++中的初始化 3.new创建对象与不用new的区别   我们学习这个c++的时候,一般用Helloworld这个demo的时候,就涉及到IO,一般用一些OpenCV,PCL等库的时候,一般处理的时候遇到的就是IO,Input Output输入输出的意思,就是对于一个程序来说的话,一般都会有输入跟输出.   对于一开始遇到的cin cout cerr等这些输入输…

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

Java 打印金字塔 or 打印带数字的金字塔 (Java 学习中的小记录) 作者:王可利(Star·星星) 效果图: 代码如下: class Star8 { public static void main(String[] args) { /* 空格 * 1 2*i-1 3 4-1 4-i *** 3 2 4-2 ***** 5 1 4-3 ******* 7 0 4-4 */ //第一层循环控制的是行数 for(int i = 1;i<=5;i++){ //打印空格数 for(int j=5…

Java 需要记得.了解的关键词 (Java 学习中的小记录)     作者:王可利(Star·星星) 总结:本次随笔,仅且拿来平时翻阅记忆用…

Java学习中,常用的命令管理      作者:王可利(Star·星星) 一．Window中常见的dos命令 在哪里操作dos命令: Win7 ---> 开始  ---->所有程序--->附件---->命令提示符 Win7-->  开始  --->运行  ---->输入cmd 1.1 盘符的切换: 盘符眀+冒号  格式: 盘符: 例子: 想从C盘到D盘 C:/User/xxxx  D: 1.2 文件夹的操作 dir :显示当前文件夹中的所有文件和文件夹. cd 路…

在Java基础学习中,我们刚接触Java会遇到一些词和语句的使用不清的情况,不能很清楚的理解它的运行效果会是怎么样的,如:break,continue在程序中运行效果及跳转位置, 1.先来看看break和continue使用和运行效果的额说明: break:关键字,可以用于任何循环体控制结构,在循环体内执行时,当执行到break时循环会立即终止,并跳到此循环体以后的语句执行. 列如:输出0--10的数当输出到第六位时就不在继续输出了,即是跳出for循环执行for循环体以后的一句. public…

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:从bug中学习怎么写代码.…

    很高兴能在这里认识大家,我也是刚刚接触后端开发的学习者,相信很多朋友在学习中都会遇到很多头疼的问题,希望我们都能够把问题分享出来,把自己的学习思路整理出来,我们一起探讨一起成长.    今天我在这里简单讲解一下我对学习中集合的理解.很多朋友再写解释的时候,没有从最简单说起,造成了阅读中的困惑,或许我能帮助你对集合有一个新的认识.   首先当我们谈到集合的时候要了解一下集合的具体概念. java集合的概念是相对于数组来说的,那么什么是数组呢?   数组:数组是一段连续存储单元. 每个存储单…

操作系统还在学习中,进度不是非常确定,近期学习到了第13天的中部,由于把ucgui移植上去花了一点时间. 同一时候为了方便代码的兴许管理和分享,也为了学习github的代码管理使用思想, 所以建立了一个github的 repo,github的使用还在学习中,小白一个. 以下是github的地址:https://github.com/cherishsir/ubuntu230os…

在android学习中,动作交互是软件中重要的一部分,其中的Scroller就是提供了拖动效果的类,在网上,比如说一些Launcher实现滑屏都可以通过这个类去实现..   例子相关博文:Android 仿 窗帘效果 和 登录界面拖动效果 (Scroller类的应用) 附 2个DEMO及源码   在广泛使用的侧边滑动导航开源库 --SlidingLayer其实就是使用到了Scroller类进行的实现,下载地址:GITHUB  ,下面要讲的不是这个库,而是这个库的实现过程中使用到的---Scrol…

从mina中学习超时程序编写 在很多情况下,程序需要使用计时器定,在指定的时间内检查连接过期.例如,要实现一个mqtt服务,为了保证QOS,在服务端发送消息后,需要等待客户端的ack,确保客户端接收到消息,当服务端等待一段时间后,仍未获得客户端ack,就会将消息重新传送.在Mina中,每个链接都可以设置read ideal 和write ideal 时间,当链接read ideal或者write ideal超时后,可以触发用户自定义的一个动作(比如关闭链接等),本文主要是探讨mina中如何实现这…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

1.找出所有的水仙花数: 水仙花数例如:153 的特点: 1^3+5^3+3^=153 而且水仙花数只会是三位数,所以可以利用循环的方式来解决问题,循环条件可以设为: var i = 1;i <=999; i++;因此具体过程如下: var a, b, c;     作用:接受水仙花数的百,十,个位数 for (var i = 100;i <=999; i++){ a = parseInt(i / 100); i百位上的数 b = parseInt(((i / 10) % 10)); i十位上…

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

python 基础学习中对于scrapy的使用遇到了一些问题. 首先进行的是对Amazon.cn的检索结果页进行爬取,很顺利,无碍. 下一个目标是对baidu的搜索结果进行爬取 1,反爬虫 1.1 我先对ROBOTSTXT_OBEY进行设置,结果找到了scrapy的默认参数(这里涉及多Python环境下库的调用问题,又是一个坑,另写一篇进行记录).修改无效. 询问后才知道是对scrapy startproject编译过的项目中的setting进行修改 1.2 反爬虫第二关:网址,之前调用的 im…

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排…

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4340293.html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包.DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工…

多讲一个,CSS全称是什么?CSS全称为Cascading Style Sheets,中文翻译为“层叠样式表”,简称CSS样式表又被我们称为CSS样式,CSS样式又被作为一种能制作出各种样式网页的技术统称. CSS架构目标 这时一篇国外译文,谈到了CSS在一定规模项目时的高级应用,关于CSS架构的思想,包括了对CSS的类的使用和命名还有CSS规范还有一些CSS开发示例讲解对比,能认识到较好的CSS开发经验精粹. 说说CSS学习中的瓶颈 一个CSS学习者怎样修炼到高级CSS的一个武功秘籍似得理论介…

机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义.信息论认为: 确定的事件没有信息,随机事件包含最多的信息. 事件信息的定义为:\(I(x)=-log(P(x))\):而熵就是描述信息量:\(H(x)=E_{x\sim P}[I(x)]\),也就是\(H(x)=E_{x\sim P}[-log(P(x))]=-\Sigma_xP(x)l…

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  …

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中…

过拟合,在Tom M.Mitchell的<Machine Learning>中是如何定义的:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’比h的错误率小,那么就说假设h过度拟合训练数据. 也就是说,某一假设过度的拟合了训练数据,对于和训练数据的分布稍有不同的数据,错误率就会加大.这一般会出现在训练数据集比较小的情况. 深度学习中避免过拟合的方法: Dropout      2012年ImageNet比赛的获胜模型A…

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?(知乎) https://www.zhihu.com/question/38102762…

参考这篇博文 博主写的非常好!   https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 参考这篇博文 博主写的非常好!   https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 参考这篇博文 博主写的非常好!   https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 参…

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================…

本科期间未开展过与之相关的课程,所以初次接触Linux难免有些问题!参照老师给的学习资料中内容,逐步解决了一些问题,但还有一些问题没解决,下面列举出自己遇到的一些问题. 1.在环境变量与文件查找专题中,使用vim命令代开sh文件,界面处于可编辑状态,但在窗口编辑过程中编辑完后的文件无法保存,,,,,,后来使用手动创建的方式分别创建了sh文件和C语言文件,完成后来的实验!但需要解决的问题是vim命令使用后文件如何保存. 2.在环境变量专题中,对于环境变量的具体作用理解的还不是很透. 3.在软件安装…

接着统计学习中knn算法实验(1)的内容 Problem: Explore the data before classification using summary statistics or visualization Pre-process the data (such as denoising, normalization, feature selection, …) Try other distance metrics or distance-based voting Try other…