说明:在学习生活中,经常会遇到各种各样的最优问题,其中最常见的就是求某个多维(多个自变量)函数在各个自变量各取何值时的最大值或最小值:例如求函数 f(x) = (x-5)2+(y-6)2+(z-7)2 的最小值,当然,这个函数很简单,很容易看出来,该函数的最小值为0,分别在三个自变量取5,6,7时取得最小值.但日常学习中的函数都是很复杂的,就算通过大量的计算,也不一定能准确地算出目标值以及在何时取得该目标值,因此,本文介绍一种基于单目标的遗传算法来解决此类问题. 注意:由于封装函数较多,为了清晰…
说明:在学习生活中,经常会遇到各种各样的最优问题,其中最常见的就是求某个多维(多个自变量)函数在各个自变量各取何值时的最大值或最小值:例如求函数 f(x) = (x-5)2+(y-6)2+(z-7)2 的最小值,当然,这个函数很简单,很容易看出来,该函数的最小值为0,分别在三个自变量取5,6,7时取得最小值.但日常学习中的函数都是很复杂的,就算通过大量的计算,也不一定能准确地算出目标值以及在何时取得该目标值,因此,本文介绍一种基于单目标的遗传算法来解决此类问题. 注意:由于封装函数较多,为了清晰…
###概述 在前面两篇(爬虫学习之基于Scrapy的网络爬虫和爬虫学习之简单的网络爬虫)文章中我们通过两个实际的案例,采用不同的方式进行了内容提取.我们对网络爬虫有了一个比较初级的认识,只要发起请求获取响应的网页内容,然后对内容进行格式化存储.很多时候我们抓取到的内容可能会发生重复,也有可能是需要计算或者组织过的全新的内容甚至是需要登录后才能访问的内容, 那么这一篇我们来学习一下Scrapy的Item部分以及了解如何使用Scrapy来进行自动登录. ###起步 首先我们使用Scrapy的命令行创…
http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra…
Linux学习笔记--基于鸟哥的Linux私房菜 ***** ARM与嵌入式linux的入门建议 (1) 学习基本的裸机编程:ARM7或ARM9,理解硬件架构和控制原理 (这一步是绝对的根基) (2) 使用Linux系统进行一些基本的实验 (3) 研究完整的Linux系统的运行过程 : 完整Linux = bootloader + linux kernel + rootfile根文件系统 (4) 开始做Linux系统移植 :修改开源的Linux源代码,直到可以运行在你的板子上,这就叫移植 (5)…
Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…
Qt学习虚拟机--基于MSYS2-MinGW环境并带有各种开源的软件库!虚拟机地址,VM10和以上:http://pan.baidu.com/s/1slcTA49包含两个分卷压缩包,加起来5GB多. 需要注意的是MSYS2有两个不同的命令行环境,放在桌面了:**********************************************************************一个是MSYS2软件管理命令行环境,专门用于软件安装.卸载和更新,这相当于一个滚动更新的类Unix系统…
六.Django学习之基于下划线的跨表查询 一对一 正向查询的例子为 已知用户名,查询用户的电话号码.反向查询例子反之. 正向查询 其中下划线前的表示表名,无下划线的表示的是Author表 result = models.Author.objects.filter(name='admin').values("authorDetail__telephone",'name','age') 反向查询 values可以不写,则去除能拿到的全部数据.filter中的双下划线表示联表 result…
五.Django学习之基于对象的跨表查询 正向与反向查询 关键在于ForeignKey字段写的位置.例如下面这段代码, 关系属性(字段)写在哪个类(表)里面,从当前类(表)的数据去查询它关联类(表)的数据叫做正向查询,反之叫做反向查询 Publish查询Book的内容就是反向查询 Book查询Publish的内容就是正向查询 class Publish(models.Model): name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharFie…
专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…