''' 算法:lms学习率的退火算法 解决的问题:学习率不变化,收敛速度较慢的情况 思路:由初始解和控制参数初值开始,对当前解重复进行"产生新解-->计算目标函数差--> 接受或舍弃"的迭代,并逐步衰减控制参数,算法终结时的当前解即为所得近似最优解 ''' ''' 变量约定:大写表示矩阵或数组,小写表示数字 X:表示数组或者矩阵 x:表示对应数组或矩阵的某个值 ''' import numpy as np import math a0=<a< a=0.0 ##学

正式写项目准备前的工作 Django是一个Web框架,我们使用它就是因为它能够把前后端解耦合而且能够与数据库建立ORM,这样,一个Python开发工程师只需要干自己开发的事情就可以了,而在使用之前就我们需要给Django做文件配置和数据库配置 上一章写过的文章,有些朋友反应,对于Web框架部分写的过于深入,而对于Django项目讲解的比较少,感觉实用性不强,我想说 # 万物本源,你在写项目的时候,如果连最基本的原理都不懂,出了Bug你怎么解决 # 如果是在看不懂,只需要理解http通信原理就可以

Relate is an Environment for Learning And TEaching Relate是在 Django上面构建的,可以快速搭建LMS系统,该系统可以方便学习管理和在线课程的发放: 由于最近弄了一个python的课程,所以自己动手测试了以下这个框架 Relate本身包含了后台管理系统,按照官方文档的配置安装就可以启动这个后台管理系统 relate本身是基于YAML和MARKDOWN来进行书写和组织课程相关的材料和测试的. 这些语言可以通过pandoc转换成 其它格式

lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要区别就是权值修正方法不一样.lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的 是单样本修正算法.两种算法都是单层感知器,也只适用于线性可分的情况. 详细代码及说明如下: ''' 算法:最小均方算法(lms) 均方误差:样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值,记为MES 设:observed 为样本真值,predicted为样本预测值,则计算公式: (转换为容易书写的方式,非数学标准写法,因为数学符号在这里不好写) MES=[(obs

会务准备期间材料准备工作具体实施总结(vim, python, microsoft word) span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } code > span.dt { color: #902000; } code > span.dv { color: #40a070; } code > span.bn { color: #40a070; } code > span.fl { color: #40a070; } code >

最近遇到需求,需要扩展注册的字段,例如新增手机mobile字段 1.打开register.html文件   路径为\edxapp\edx-platform\lms\templates\register.html 如下图位置添加手机部分 2.找到\edxapp\edx-platform\common\djangoapps\student\views.py中的def _do_create_account 新增mobile 3.在model里增加字段 打开\edxapp\edx-platform\co

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

回顾原生Socket 一.Socket起源: socket起源于Unix,而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”,对于文件用[打开][读写][关闭]模式来操作. socket就是该模式的一个实现,socket即是一种特殊的文件,一些socket函数就是对其进行的操作(读/写IO.打开.关闭) “他是所有WEB服务器的祖宗” pupepet.ansible.他们也可以通过输入命令然后返回结果这个也是基于Socket来实现的. 二.socket和file的区别:    file模块是针

实验室需要NUS-WIDE数据库中的原图,数据集的地址为http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm   由于这个数据只给了每个图片的URL,所以需要一个小爬虫程序来爬取这些图片.在图片的下载过程中建议使用VPN.由于一些URL已经失效,所以会下载一些无效的图片. # PYTHON 2.7 Ubuntu 14.04 nuswide = "$NUS-WIDE-urls_ROOT" #the location of your nus-wi

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAugAAAF/CAIAAACUs6uhAAAgAElEQVR4nOzdZXubx7ov8PPV9tlrt0GH4zgmmZk5poDjxAGHyWFwzJZlEKOZmWXZkixmevTwzHkh2UnapE3Tdq3Tc+Z33S+SVPUjuqy/Zu6Z+V8AQRAEQRDkH+J//afvAIIgCIIgyPdCwQVBEARBkH8MFFwQBEEQBPnHQMEFQRAEQZB/DBRcEARBE

开发环境python2.7.9 os:win-xp exe打包工具pyinstaller 界面tkinter ============================================= 最近有个朋友让我写个小功能,采集当当网数据,生成淘宝数据包 需要采集出版社,作者,主图,价格 采集方式是搜索书名或者ISBN编号 废话不多说,老司机开始上路了 首先,分析当当网数据,这里祭出大杀器,firefox下fire-bug,查看网络数据不再话下 查看源码 <ul id="compon

Department of Computer Science and Software EngineeringCITS1401 ComputationalThinking with PythonProject 1: Computing World Happiness IndexSubmission deadline: 11:59pm, Monday 29 April 2019.Value: 15% of CITS1401.To be done individually.You should co

最近爬一个电影票房的网站(url:http://58921.com/alltime),上面总票房里面其实是一张图片,那么我需要把图片识别成文字,来获取票房数据.   我头脑里第一想到的解决方案就是要用tesseract3,别用2,经验来说3相比2,对中文的支持更好一点.   然后,我开始使用pip安装一系列相关的库:   $ pip install Pillow $ pip install pytesser3 $ pip install pytesseract   第一步,首先执行:   $ p

https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7039234.html # 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通过最小化均方误差来求最佳参数的方法. GD(gradient descent) : (梯度下降法)一种参数更新法则.可以作为LMS的参数更新方法之一. The normal equations : (正则方程式,将在下一篇随笔中介绍)一种参数更新法则.也可以作为LMS的参数更新方法之一. 三者的联系和区别:LMS是一种机器学习算法

一个以技术为立身根基的教育机构做出来的微信号,干货程度会有多高? 马哥Linux运维公众号运营五年,从一开始的定位就是给技术人分享加薪干货的地方.这五年里,公众号运营最重的任务就是做内容.内容并不好做,选题.调研.撰写.发布,一篇精品文章的准备周期超过半个月,而回报并不稳定. 这五年里我们看到很多账号的转型,走流量路线.做标题党.接广告,甚至刷粉丝.刷阅读量.坦白说,这种捷径比我们所选的道路更轻松,回报更快也更高.在很长时间里,这个公众号没有给我带来任何收入,去年唯一的收入来源流量主也被我主动关

在python课上布置的作业,第一次进行爬虫,走了很多弯路,也学习到了很多知识,借此记录. 1. 获取学堂在线合作院校页面 要求: 爬取学堂在线的计算机类课程页面内容. 要求将课程名称.老师.所属学校和选课人数信息,保存到一个csv文件中. 链接:https://www.xuetangx.com/search?query=&org=&classify=1&type=&status=&page=1 1.确定目标 打开页面,通过查看网页源代码并没有相关内容.可以猜测具体

一 聚焦爬虫数据解析 1.1 基本介绍 聚焦爬虫的编码流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 数据解析 进行持久化存储 如何实现数据解析 三种数据解析方式 正则表达式 bs4 xpath 数据解析的原理 - 进行标签定位 - 获取定位好的标签里面的文本数据和属性值 1.2  爬取一个网站的图片 import requests # 1. 指定url url = "http://mpic.spriteapp.cn/ugc/2019/09/01/5d6be8e4396

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如