1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

hey,guys!今天我们一起讨论下ajax吧!此文只适合有一定ajax基础,但还是模糊状态的同志,当然高手也可以略过~~~ 一.概念 Ajax(Asynchronous Javascript + XML(异步JavaScript和XML )) 二.效果 实现无刷新效果,向后台异步的取数据(不是只有AJAX才能实现这样的效果的哦,如img , script标签中的src属性也可以实现一样的效果,可以自己尝试一下哦) 三.本质 可能我们在学习过程中会觉得ajax好难,我也是这样过来的,我觉得是我们

今天在使用UITableView时遇到的问题,我在plist文件配置的数据进不去列表,以下是解决方案 问题原因:plist文件root的type配置错误 如上图所示,博主是使用plist文件作为我的沙盒,if Root's Type 为array时 self.simpleData = [[NSArray alloc] initWithContentsOfFile:filePath]; self.simpleData=[NSArray arrayWithContentsOfFile:filePat

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter

重新装Mysql后原来数据的恢复办法本博客:http://blog.csdn.net/xiaowu_zhu/article/details/71188955 不管是重新装系统或者数据库时,总会遇到怎么样恢复原来的数据,我知道有两种方法: 先讲数据导出来,装好数据库后,再导进去,但是这样太耗费时间.我所推荐的便是第二种方法: 在卸载数据库或重新装系统的时候要保证自己的数据库文件还存在,重点是data文件夹(该文件夹一般在mysql安装目录下)然后安装mysql(推荐免安装, 具体教程请看我的上一篇

$.ajax({ url:"apiAttachmentAction_uploadAttachment.action", type:"post", data:forms, contentType:false, success:function(data){} error:function(e){} 对于请求回来的数据怎么渲染到相应的页面呢,主要总结了以下几种方法: 1.比较常见的就是字符串拼接的方式,如w3school上面提供的三中方式,配合jquery的append

[附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow-CNN] [如有疑问,更进一步交流请留言或联系微信:523331232] Reference 本文主要参考以下链接: Google<Tensorflow实战> http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ https://blog.cs

作者:桂. 时间:2017-04-03  19:41:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6661230.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记10] 前言 广义逆矩阵可以借助SVD进行求解,这在上一篇文章已经分析.本文主要对SVD进行梳理,主要包括: 1)特征向量意义: 2)特征值分解与SVD: 3)PCA与SVD: 内容为自己的学习记录,其中多有借鉴他人之处,最后一并给出链接. 一.特征向量 第一反应是:啥是特征向量?为什

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法

pca是一种黑箱子式的降维方式,通过映射,希望投影后的数据尽可能的分散, 因此要保证映射后的方差尽可能大,下一个映射的方向与当前映射方向正交 pca的步骤: 第一步: 首先要对当前数据(去均值)求协方差矩阵,协方差矩阵= 数据*数据的转置/(m-1) m表示的列数,对角线上表示的是方差,其他位置表示的是协方差 第二步:需要通过矩阵对角化,使得协方差为0,只存在对角线方向的数据,这个时候就能得到我们的特征值和特征向量 第三步: 将当前数据*特征向量就完成了降维工作,特征值/特征值之和, 可以表示特

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

◆描述性统计分析 概念:描述性统计分析方法是指应用分类.制表.图形及概括性数据指标(去均值,方差等)来概括数据分布特征的方法. 而推断性统计分析方法则是通过随机抽样,应用统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法统计上需要把样本数据所御寒信息进行概括,融合和抽象, 从而得到反映样本数据的综合指标.这些指标称为统计量.描述数据特征的统计量可分为两类:一类表示数据的中心位置, 如均值,中位数,众数等,另一类表示数据的离散程度,如方差,标准差,极差等用来衡量个体偏离中心的程度在描述定性观测

前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法步骤.主要介绍PCA算法的算法流程: 4)应用实例.针对PCA的实际应用,列出两个应用实例: 5)常见问题补充.对于数据预处理过程中常遇到的问题进行补充: 6)扩展阅读.简要介绍PCA的不足,并给出K-L变换

前言 接上一篇关系数据库SQL之基本数据查询:子查询.分组查询.模糊查询,主要是关系型数据库基本数据查询.包括子查询.分组查询.聚合函数查询.模糊查询,本文是介绍一下关系型数据库几种高级数据查询SQL语法,包括虚拟表.去重复查询.组合查询.连接查询. 去重复(DISTINCT) DISTINCT:用于返回唯一不同的值,主要是用于某一字段. 语法 SELECT DISTINCT <列名>|* FROM <表名> 示例 --查询所有班级名称 SELECT DISTINCT Class

简书作者:seay 文章出处: 关系数据库SQL之高级数据查询:去重复.组合查询.连接查询.虚拟表 回顾:[知识库]-数据库_MySQL之基本数据查询:子查询.分组查询.模糊查询 Learn [已经过测试校验] 一.去重复(DISTINCT) 二.组合查询 三.UNION(并集) 四.连接查询 五.虚拟表 一.去重复(DISTINCT) DISTINCT:用于返回唯一不同的值,主要是用于某一字段 语法 SELECT DISTINCT <列名>|* FROM <表名> 示例 -- 查

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_s

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share from sklearn import preprocessing import numpy as np a=np.array([[10,2.7,3.6