一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

#!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ from Queue import Queue import time que = Queue() time_begin = time.time() # 如果a+b+c=1000, 且a^2+b^2=c^2,a,b,c为自然数,求出a,b,c所有的组合 # 使用枚举法计算结果 for a in range(1001): for b in range(1001): for c in range(1001):…

1. 算法地图…

keras的backend包括tensorflow和theano,tensorflow只能在macos和linux上运行,theano可以在windows,macos及linux上运行 1. 使用配置文件配置keras的backend vim ~/.keras/keras.json 内容如下: { "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "…

1. 代码如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T import theano x = T.dmatrix('x') # 定义一个激励函数 s = 1 / (1 + T.exp(-x)) logistic = theano.function([x], s) print logistic([[0, 1], [-2, -3]]) # 一个函数输出多个变量…

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归 非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习 强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量 遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

1. 体验多进程的运行速度 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:UTF-8 _*_ from multiprocessing import Pool import time def foo(n): time.sleep(1) return n * n if __name__ == "__main__": pool = Pool(10) data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 这里只需要等待1S就能得到…

1. 线程的创建与运行 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:UTF-8 _*_ from threading import Thread def foo(param1, param2): print "{0}{1}".format(param1, param2) if __name__ == "__main__": print "main thread running" thread = Thread(targe…

1.使用socket实现文件上传 server.py #!/usr/bin/env python # _*_ coding:UTF-8 _*_ import os import SocketServer class MyServer(SocketServer.BaseRequestHandler): def handle(self): base_path = "/Users/liudaoqiang/" conn = self.request print "connected&…