第1周 MATLAB入门基础 第2周 MATLAB进阶与提高 第3周 BP神经网络 第4周 RBF.GRNN和PNN神经网络 第5周 竞争神经网络与SOM神经网络 第6周 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 第7周 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 第8周 决策树与随机森林 第9周 遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 第10周 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO…

DeepLab是一款基于Matlab面向对象编程的深度学习工具箱,所以了解Matlab面向对象编程的特点是必要的.笔者在做Matlab面向对象编程的时候发现无论是互联网上还是书店里卖的各式Matlab编程书上都对Matlab面向对象所提甚少甚至没提.因此在DeepLab的使用说明书中专门添加Matlab面向对象编程基础是有必要的.第一节 Matlab面向对象大体结构代码清单2.1.1 classdef className<handle & superclass1 & supercla…

DeepLab是一款基于Matlab面向对象编程的深度学习工具箱,所以了解Matlab面向对象编程的特点是必要的.笔者在做Matlab面向对象编程的时候发现无论是互联网上还是书店里卖的各式Matlab编程书上都对Matlab面向对象所提甚少甚至没提.因此在DeepLab的使用说明书中专门添加Matlab面向对象编程基础是有必要的.第一节 Matlab面向对象大体结构代码清单2.1.1 classdef className<handle & superclass1 & supercla…

MSF基础攻击实践 MSF的六个模块:exploit,encoder,payload,aux,post,nops exploit——渗透攻击模块 测试者利用它来攻击一个系统,程序,或服务,以获得开发者意料之外的结果.常见的有内存溢出,网站程序漏洞利用,配置错误exploit. exploits总的来说共分为两类溢出(exploit)攻击方法,即主动溢出和被动溢出.主动溢出是针对目标主机的漏洞主动的进行攻击以获得控制权限,被动溢出是针 对目标主机被动的监听然后获得相应的操作. Exploit共分为…

一.matlab在高等数学中的应用(<数学建模算法与应用>P453) 1.求极限 syms x b=limit((sqrt(1+x^2)-1)/(1-cos(x))) syms x a b=limit((1+a/x)^2,x,inf) 2.求导数 syms x dy=diff(log((x+2)/(1-x)),3) dy=simplify(dy) %对符号函数进行化简 pretty(dy) %分数线居中显示,这部一般不需要 差分: a=[0,0.5,2,4]; da=diff(a) 3.求极值…

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计…

由于研究工作的需要,最近在看机器学习的一些基本的算法.选用的书是周志华的西瓜书--(<机器学习>周志华著)和<机器学习实战>,视频的话在看Coursera上Andrew Ng的<machine learning>.接下来的一些算法的会涉及到视频中的内容. 虽然是计算机科班出身,奈尔太菜,或许远远不够学习机器学习的基本要求.但是本人学习机器学习的目的是为了做数据挖掘的,也就是说不是研究算法本身而是做工程类的,那么理解算法的思路和过程即可,不需要纠结数学证明.所以接下来的博…

按照gulp中文文档对gulp基础操作的一些实践练习,记录以防忘掉. 一,选择并输出文件:gulp.src(globs[,options]) eg:gulp.src('src/less/index.less') 这是一个最简单的表达式,它选中并且输出'src/less'目录下的index.less文件. 接下来我们来看它的官方解释:输出符合所提供的匹配模式或者匹配模式的数组的文件.返回一个vinyl files的stream它可以被piped到别的插件中. glob:Match files us…

<Python学习——从入门到实践> 第1章 Python语言概述 1.1 从计算机到编程 1.1.1 程序语言的演变:机器语言,汇编语言,高级语言 1.1.1.1 演变原因 1.1.1.2 各种语言的特点:优势与劣势 1.1.2 高级语言的运行机制:编译型语言和解释型语言 1.2 Python的产生与特性 1.2.1 Python语言的发展 1.2.2 Python语言的特性:语法简单,可移植性,黏性扩展,开源理念,面向对象 1.3 Python的安装与运行 1.3.1 Python的下载和…

网络爬虫,是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本. 爬虫主要应对的问题:1.http请求 2.解析html源码 3.应对反爬机制. 觉得爬虫挺有意思的,恰好看到知乎有人分享的一个爬虫小教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20410446 立马学起! 主要步骤: 1.按照教程下载python.配置环境变量,学习使用pip命令.安装开发ide:pycharm 2.学习使用python发送请求获取页面 3.使用chrome开发者工具观察页面结构特征,使用b…

看过好多本hadoop的书,对整个过程始终存在一些疑问,今天终于搞清楚了.立个low-flag. 整体架构好复杂的感觉?其实不复杂 整体架构,namenode/metanode负责维护所有的元数据,datanode负责实际的物理存储,同一份数据datanode上必定多个副本,从而保证高可用. hdfs只是个文件系统,有那么重要吗? hdfs,最核心组件,高可用,不适合处理碎片文件.所有存储相关都是hdfs的职责范围. mapreduce感觉很简单,但是具体背后的逻辑是什么? mapreduce,…

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回…

基础总结,分别在三种软件下,计算 求逆矩阵 矩阵转置 等运算,比较异同 例子:正规方程法求多元线性回归的最优解 θ=(XTX)-1XTY octave: pwd()当前目录 ones() zeros() rand() load() save() A = [A;[1,2,3,4,5]] 增加行数 A = [A,[1:2:3:4:5]] 增加列数 c*d   %矩阵相乘 c.*d  %与c+b类似,对应元素相乘 画图. plot() print -dpng 'fist.png' %保持图片 循环 f…

第1章 MATLAB数据基础 虽然一直间或使用MATLAB,但从来没有系统的学习过,现在开始也不晚.先对几个重点或者平时忽略的要点做下笔记. %后的所有文字为注释,多条命令可以放在一行,但要用逗号或分号隔开,命令后的逗号表示显示结果,分号表示禁止显示结果. 符号…表示语句的余下部分将出现在下一行,但不能出现在变量名或运算符之间. M文件又称Script文件,具有全局性,文件中的所有变量在整个工作环境中有效. 命令: cumsum(x,dim),求累积和,matlab中cumsum函数通常用于计算…

预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed.广告.工作推荐.邮件营销.用户搜索等.这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用.为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Photon-ML 大规模机器学习库.Photon-ML 基于 Apache Spark,能快速处理海量数据并具有强大的模型训练和诊断功能. 本文将从以下三个方面进行介绍: LinkedIn 产品使用预测模型的情况 分享预测模型系统在实践中的成功经验和踩坑教训 案例研究 LinkedIn 产品使用预测模…

1.背景 很多人学习java的第一步就是系统的学习java基础语法,有的java基础语法还没学完就崩溃了,确实java基础语法太多太细,而且都是理论,学着让人很懵: 好不容易学完基础语法,又要学框架.......... 更难受的是,很多人在学习过程中重点关注的是学习语法学习框架,并没有去思考学习这些使用来解决什么问题的,也没有更多的去思考业务这个概念, 导致,很多人学完后还是很难找到工作,其原因在于只懂语法,不懂业务,没有解决实际生产的能力,也就是经常我们说的没有实际经验: 接下来,我将结合自己…

目录一览: 0x01 基础实践 0x02 进阶实践 (1) Sonarqube 代码质量检测之 Pipeline Script from SCM (2) Gitlab 自动触发构建之 Pipeline Script from SCM 0x03 入坑与出坑 WeiyiGeek Blog - 为了能到远…

​目录一览: 0x01 基础实践 (1) Maven 构建之 Pipeline Script (2) Maven 构建之 Pipeline Script from SCM (3) Jenkins pipeline 之 邮件(Email)发信管理 WeiyiGeek Blog - 为了能到远方,脚下的…

决策树入门篇 前言:分类是数据挖掘中的主要分析手段,其任务就是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型,用于预测未知样本的类标号,把类标号未知的样本按照某一规则映射到预先给定的类标号中. 分类模型学习方法其中一类就是基于决策树的学习方法,下面,简单总结一下决策树的基础知识和构造决策树的两种算法:ID3.C4.5. 关键词:决策树.ID3.C4.5.信息熵.信息增益.分裂信息.信息增益率 正文 决策树分类的方法的特点是对训练样本集进行训练,生成一颗二叉或多叉的决策树. ID3算法:使用信息…

参考来源: http://blog.zol.com.cn/1067/article_1066186.html,http://flandycheng.blog.51cto.com/855176/280121 语法规则: location [=|~|~*|^~] /uri/ { … } = 开头表示精确匹配 ^~ 开头表示uri以某个常规字符串开头,理解为匹配 url路径即可.nginx不对url做编码,因此请求为/static/20%/aa,可以被规则^~ /static/ /aa匹配到(注意是空…

对于大型分布式Java应用与SOA,我们可以从以下几个方面来分析: 为什么需要SOA SOA是什么 eBay的SOA平台 可实现SOA的方法 为什么需要SOA   第一个现象是系统多元化带来的问题,可采用对共用逻辑的部分进行抽象的方法,形成多个按领域划分的公用业务逻辑系统:第二个现象是系统访问量.数据量上涨后带来的典型问题,可采用拆分系统的方式来解决.在构建了共用业务逻辑系统和拆分系统后,最明显的问题就是系统之间如何交互.为了整个系统的性能.可用性等考虑,统一的交互方式就成为明显的解决方案了,S…

一.numpy基础结构 1. numpy.genformtxt('路径名', delimiter = '分割符', dytype = 读取方式如str ):读取一个文件,返回一个numpy.ndarray结构的数据,这里给出了一个形式,更多参数信息参考help(numpy.genformtxt) 2. numpy.ndarray可看成是一个矩阵结构 3. numpy.array(list):把一个 list 转换成 ndarray 格式并返回,下面举两个例子 vector = numpy.arr…

1)双向绑定:   <div id="app">   <p>{{message}}</p>   <input v-model="message"/>   </div>   new Vue({   el:'#app',   data:{   message:'Hello vue.js'   }   }) 2)渲染列表   <div id="app">   <ul>…

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在”强可学习”和”弱可学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升,具体情况具体而论). 2.迭代寻找N个最优的分类…

1.matlab 调试子程序 在主程序进入子程序前一句加断点,然后step in,可以进入子程序. 但是直接在子程序里设置断点,运行主程序是不能进入子程序的.…

Matlab中实现QQ-plot的一个好工具gqqplot 26JUN June 26, 2013 这几天看了一下QQ-plot以及在Matlab中的实现,可是Matlab自带的qqplot函数不能满足我的使用,因此在网上搜索到了一个好工具:gqqplot.gqqplot可以于很多常见的分布进行比较,而qqplot仅仅可以比较正态分布.其zip文件下载链接:gqqplot gqqplot description: GQQPLOT(X,DIST) makes an plot of the quan…

摘要:HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,它是面试中经常问到的一个知识点. HashMap是面试中经常问到的一个知识点,也是判断一个候选人基础是否扎实的标准之一,因为通过HashMap可以引出很多知识点,比如数据结构(数组.链表.红黑树).equals和hashcode方法,除此之外还可以引出线程安全的问题,HashMap是我在初学阶段学到的设计的最为巧妙的集合,里面有很多细节以及优化技巧都值得我们深入学习,本文将会涉及到以下问题 默认大小.负载因子以及扩容倍数 底层数据…

转载自:https://www.bilibili.com/read/cv16149433?spm_id_from=333.999.0.0 方式1: 轮询 RR(默认轮询)每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉能自动剔除. upstream test { server weiyigeek.top:8080; server weiyigeek.top:8081; } server { listen 81; server_name weiyigeek.top; clie…

1．已知a1=sin(sym(pi/4)+exp(sym(0.7)+sym(pi/3)))产生精准符号数字,请回答:以下产生的各种符号数哪些是精准的?若不精准,误差又是多少?能说出产生误差的原因吗? a2=sin(sym(pi/4)+exp(sym(0.7))*exp(sym(pi/3))) a3=sin(sym('pi/4')+exp(sym('0.7'))*exp(sym('pi/3'))) a4=sin(sym('pi/4')+exp(sym('0.7+pi/3'))) a5=sin(sy…

图像的输入.输出和显示 1.图像的输入    imread('filename'),  实际中写的是 >> f = imread('sky.jpg'); 2.图像的显示    imshow(f) 3.图像的输出    imwrite(f,'test1.jpg')    更加通用的imwrite的语法是imwrite(f,'test2.jpg,''quality',q)  其中q是从0到100的一个整数(对于jpeg压缩,数字越小,劣化越高)  下列的图片分别是q = 1 ,q = 20 ,q=…