浮点数的取整 C/C++取整函数ceil(),floor() double floor(double x); double ceil(double x); 使用floor函数.floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数.       如:     floor(10.5) == 10    floor(-10.5) == -11 使用ceil函数.ceil(x)返回的是大于x的最小整数.       如:     ceil(10.5) == 11    ceil(-10.5) ==-10 fl…

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的读取.显示以及保存,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 1.1 读取图像: cv2.imread(文件名, 标记),其中cv2.IMREAD_COLOR/1读取彩…

cout<<setw(4)<<setfill('0')<<a<<endl; ////样例输出 a=41输出 0041 1.数的进制 [转载]未完的c++输入输出 默认进制: 默认状态下,数据按十进制输入输出.如果要求按八进制或十六进制输入输出,在cin或cout中必须指明相应的数据形式,oct为八进制,hex为十六进制,dec为十进制. [转载]未完的c++输入输出 举例: int i, j, k, l; cout<<"Input i(…

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte…

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,…

import os import threading import re import time from lxml import etree all_img_urls = [] # 图片列表页面的数组 g_lock = threading.Lock() # 初始化一个锁 # 声明一个生产者的类,来不断地获取图片详情页地址,然后添加到 all_img_url列表中 # url = "http://www.xiaohuar.com/" all_urls = [] class Spider…

//   首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示. 图片大小为360x480,三通道 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import caffe caffe_root='/home/xxx/caffe/' import os,sys os.chdir(caffe_root) sys.path.insert(0,caffe_root+…

写在前面 上一小节,我们总结了折线(面积)图.柱状(条形)图.饼(圆环)图类型的图表. 但是,都是静态的.接下来的,这一小节,总结的是Echarts 动态数据的交换. 前置条件 开发环境:win10 家庭版 开发工具:Visual Studio 2019 数据库:MySQL 数据连接工具:Navicat Premium 使用技术:.Net Mvc+Dapper 创建数据库 //创建 sys_visitoronhour DROP TABLE IF EXISTS `sys_visitoronhour…

最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服务器的22端口没开,不能用scp传上去,非常郁闷,只能在本地训练.本机mac的显卡是A卡,所以只能装cpu版本的,安装完以后,我发现运行一下程序的时候报错了: import paddle.v2 as…

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾   在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中. 构建网络模型   用PaddlePaddle来构建网络模型其实很简单,首先得明确paddlepaddle的输入数据的格式要求,知道如何构建网络模型,以及如何训练.关于输入数据的预处理等可以参考我之前写的这篇文章[深度学习系列]PaddlePaddle之数据预处理.首先我们…

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

版权声明: 作者:虚无境 博客园出处:http://www.cnblogs.com/xuwujing CSDN出处:http://blog.csdn.net/qazwsxpcm 个人博客出处:http://www.panchengming.com 原创不易,转载请标明出处,谢谢! 引言 在上一篇中大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中,成功搭建了Hadoop+HBase的环境,本文则主要讲述使用Java 对HBase的一些操作. 一.事前准备 1.确认hadoop和hba…

前面博客 TortoiseGit学习系列之TortoiseGit基本操作克隆项目(图文详解) TortoiseGit学习系列之TortoiseGit基本操作修改提交项目(图文详解) TortoiseGit学习系列之TortoiseGit基本操作将提交到本地的项目推送到在线仓库(图文详解) TortoiseGit基本操作拉取项目 如果本地的项目没有在线仓库的新,则需要执行拉取操作(Pull ...). 在本地项目的空白处点击鼠标右键, 选择 TortoiseGit --> 拉取... 或: Pul…

前面博客 Git学习系列之Git基本操作推送项目(图文详解) 当然,如果多人协作,或者多个客户端进行修改,那么我们还要拉取(Pull ... )别人推送到在线仓库的内容下来. 大神们是不推荐使用 pull 命令进行拉取的, 因为封装了细节(git pull == git fetch + git merge). 对于这群更喜欢用命令行的神们来说, 一切在掌控之中是一种强迫症!!!(开个玩笑, 其实项目成员复杂,约定不好以后,pull 确实会有很多问题,会坑人.) 常规使用,我们执行 git pul…

本篇内容还是建立在上一篇Java Web学习系列——Maven Web项目中集成使用Spring基础之上,对之前的Maven Web项目进行升级改造,实现对MySQL的数据访问. 添加依赖Jar包 这部分内容需要以下Jar包支持 mysql-connector:MySQL数据库连接驱动,架起服务端与数据库沟通的桥梁: MyBatis:一个支持普通SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架: log4j:Apache的开源项目,一个功能强大的日志组件,提供方便的日志记录: 修改后的pom.xm…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

系列文章列表: scrapy爬虫学习系列一:scrapy爬虫环境的准备:      http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html scrapy爬虫学习系列二:scrapy简单爬虫样例学习: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy02.html scrapy爬虫学习系列三:scrapy部署到scrapyh…

爬虫系列4:Requests+Xpath 爬取动态数据 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https:…

0.前言     在火狐浏览器和谷歌浏览器中能够很方便的调试network(抓取HTTP数据包),可是在360系列浏览器(兼容模式或IE标准模式)中抓取HTTP数据包就不那么那么方便了.尽管也可使用HttpAnalyzer等工,可是毕竟都是收费软件.仅仅需通过合适的过滤和操作,Wireshark也可抓取HTTP请求和响应.以下便说明详细操作.     如果在8080port执行一个HTTPserver,本例中使用Python Flask执行一个HTTP服务并侦听8080port,实现一个简单的加…

打算要写一个公开课网站,缺少数据,就决定去网易公开课去抓取一些数据. 前一阵子看过一段时间的Node.js,而且Node.js也比较适合做这个事情,就打算用Node.js去抓取数据. 关键是抓取到网页之后如何获取到想要的数据呢?然后就发现了cheerio,用来解析html非常方便,就像在浏览器中使用jquery一样. 使用如下命令安装cheerio npm install cheerio Cheerio安装完成, 我们就可以开始工作了. 首先让我们来看一段javascript代码 这段代码可以下…

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi…

Oracle学习系列1 两个服务必须启动: OracleOraDb10g*TNListener 和 OracleService*** 使用sqlplusw先进行环境的设置 set linesize 300    ; set pagesize 30     ; 编辑sql命令: ed a.sql 执行 @a 切换用户: conn User/passwd   [as sysdba|sysoper ] conn system/manager conn sys/change_on_install  as…

深入理解HTTP协议(转)  http://www.blogjava.net/zjusuyong/articles/304788.html http协议学习系列   1. 基础概念篇 1.1 介绍 HTTP是Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写.它的发展是万维网协会(World Wide Web Consortium)和Internet工作小组IETF(Internet Engineering Task Force)合作的结果,(他们)最终发布了一系列…

原文:Asp.Net MVC5入门学习系列⑥ 接着上次的篇幅,我们这篇手动来写一个查询的流程代码! 搜索/查询 流程功能的实现 那现在要做搜索(查询)功能我们第一步应该做什么呢!第一次是不是我们应该去Controller(控制器)里去搞一个搜索(查询)的方法(action),那么我就说做搜索功能吧!搜索可能是根据名字搜索,如果根据某一个条件搜索的话,那么我们的方法就需要一个参数,如果是多个条件的话就需要多个参数给方法传递多个参数,这么说你的方法的参数多少是不是就取决你我们的搜索条件.我们开始就先…