乐胖代购免代理版

IP地址自动设置的批处理

@echooffMODEcon:COLS=80lines=30color0btitle自动IPByLecho=====================echo自动IPByLecho=====================remeth//eth为网卡名称echo1.检测活动网卡...rem获取网络连接名称@(for/f"tokens=3*"%%ain('netshinterfaceshowinte

BAT

批处理

原创 2019-02-07 09:57:34 1888 阅读

tensorflow-条件循环控制（5）

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuSep610:16:372018@author:myhaspl@email:myhaspl@myhaspl.com二分法求解一元多次方程"""importtensorflowastfdeff(x):y=pow(x,3)*3+pow(x,2)*2-19returnydeftRange(a,b

tensorflow

循环控制

原创 2019-01-17 21:16:44 811 阅读

tensorflow-读数据(1)

读取数据注意:将数据输入tensorflow程序的首选方法是使用tf.dataAPI。有四种方法可以将数据导入一个TensorFlow程序中:tf.dataAPI:容易构造复杂的输入管道。(首选方法)Feeding:Python代码在运行每个步骤时提供数据。QueueRunner:一个基于队列的输入管道从张量流程图开头的文件中读取数据。Preloadeddata:预加载数据:张量图中的一个常量或变

tensorflow

数据

原创 2019-01-08 19:12:18 4964 阅读

TensorFlow-单层神经网络

#!/usr/bin/envpython2--coding:utf-8--"""CreatedonMonJul1009:35:042017@author:myhaspl@myhaspl.com，http://blog.csdn.net/myhaspl"""#逻辑或importtensorflowastfbatch_size=10w1=tf

tensorflow

AI

原创 2018-12-18 22:02:16 789 阅读

TensorFlow-测试数据集

>>>>>>fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data>>>mnist=input_data.read_data_sets("mnist_datat/",one_hot=True)Successfullydownloadedtrain-images-idx3-ubyte.gz9

tensorflow

数据集

原创 2018-12-18 21:28:31 903 阅读

tensorflow-hello,world

#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedDec1218:18:062018@author:myhaspl"""importtensorflowastfhello=tf.constant("hello,world")sess=tf.Session()print(sess.run(hello))sess.close()

tensorflow

AI

原创 2018-12-12 18:35:14 640 阅读

python3-贝塔分布

fromscipy.statsimportbetaimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=0.5b=0.5x=np.arange(0.01,1,0.01)y=beta.pdf(x,a,b)plt.plot(x,y)plt.title('Beta')plt.xlabel('x')plt.ylabel('density')plt.show()

python3

AI

原创 2018-12-11 15:25:11 3236 阅读

python3-正态分布

loc平均值scale(scale)标准差pdf(x,loc=0,scale=1)正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计

python3

数学

原创 2018-12-10 22:55:26 4427 阅读

python3-泊松分布

在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。因此,泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生

python3

泊松分布

原创 2018-12-10 20:56:23 7266 阅读

python3-特征值，特征分解，SVD奇异值分解

1.设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量。A的所有特征值的全体，叫做A的谱，记为λ(A)2.特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectraldecomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。一个矩阵的一组特征向量

数学

python3

原创 2018-12-06 16:33:24 5539 阅读

阿里云AI-深度学习糖尿病预测

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatSep1510:54:532018@author:myhaspl@email:myhaspl@myhaspl.com糖尿病预测（多层）csv格式：怀孕次数、葡萄糖、血压、皮肤厚度，胰岛素,bmi,糖尿病血统函数,年龄,结果"""importtensorflowastftrainCount=

tensorflow

AI

原创 2018-12-04 18:12:49 1348 阅读

华为云AI-深度学习糖尿病预测

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatSep1510:54:532018@author:myhaspl@email:myhaspl@myhaspl.com糖尿病预测（多层）csv格式：怀孕次数、葡萄糖、血压、皮肤厚度，胰岛素,bmi,糖尿病血统函数,年龄,结果"""importtensorflowastfimportostra

tensorflow

AI

原创 2018-12-04 18:00:59 1073 阅读

sklearn之svm-葡萄酒质量预测(2)

继续读取csv基础true_values:list,defaultNone认为为True的值false_values:list,defaultNone认为为False的值skipinitialspace:boolean,defaultFalse在分隔符之后跳过空格。skiprows:list-likeorintegerorcallable,defaultNone要跳过的行号(0索引)或文件开头要跳

tensorflow

AI

原创 2018-12-04 17:53:52 1902 阅读

python3-排序

排序>>>z=[11,34,-12,9,8534,12,434]>>>z.sort()>>>z[-12,9,11,12,34,434,8534]sort()函数用于对原列表进行排序，如果指定参数，则使用比较函数指定的比较函数。语法sort()方法语法：list.sort(cmp=None,key=None,reverse=False)参数参数c

python3

排序

原创 2018-12-04 15:56:20 449 阅读

python3-列表与字符串

del如下。pop弹出元素并返回。print(x)[1,2,5,6,8,4,3,5]delx[3]print(x)[1,2,5,8,4,3,5]y=x.pop()print(y)5xprint(x)[1,2,5,8,4,3]print(x)[1,2,5,8,4,3]xz=x.pop(3)print(x)[1,2,5,4,3]zprint(z)8x1=(1,2,"aaaa")x2=(3,4,"bbb

python3

字符串

原创 2018-12-04 15:53:24 419 阅读

python3-列表

del如下。pop弹出元素并返回。print(x)[1,2,5,6,8,4,3,5]delx[3]print(x)[1,2,5,8,4,3,5]y=x.pop()print(y)5xprint(x)[1,2,5,8,4,3]print(x)[1,2,5,8,4,3]xz=x.pop(3)print(x)[1,2,5,4,3]zprint(z)8x1=(1,2,"aaaa")x2=(3,4,"bbb

python3

列表

原创 2018-12-04 15:52:43 240 阅读

python3-基本数学

importmathprint(math.trunc(3.485))#取整数print(math.pow(3,4))#乘方print(math.pi)print(math.sqrt(100))#开方print(math.log(10))#e为底，10的自然对数print(math.log(10,3))#e为底，10的自然对数381.03.14159265358979310.02.302585092

python3

数学

原创 2018-12-04 15:43:27 559 阅读

sklearn之svm-葡糖酒质量预测(1)

1.基础支持向量机(SVMs)是一套用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。支持向量机的优点是:在高维空间中有效。在维度数量大于样本数量的情况下仍然有效。在决策函数中使用一个训练点子集(称为支持向量)，因此它也是内存高效的。通用的:可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了通用的内核，但也可以指定定制的内核。支持向量机的缺点包括:如果特征数远大于样本数，则在选择核函数时避免过拟合，正则项至关重要。

SVM

AI

原创 2018-12-04 13:12:56 963 阅读

python3-正则表达式

importreprint(re.search("xyx","qxyasdfxuyxyxaqd"))#寻找print(re.match("xya","qxyasdfxuyxyxaqd"))#从头匹配，失败返回Noneprint(re.match("qxy","qxyasdfxuyxyxaqd"))#从头匹配，失败返回Noneprint(re.sub('xy',"XY","xyaaxy"))#替换p

python

正则表达式

原创 2018-12-03 19:48:41 705 阅读 1收藏

python3-奇偶数判断

myNum=eval(input("请输入一个数字:"))ifmyNum%2==0:print("{0}是一个偶数".format(myNum))else:print("{0}是一个奇数".format(myNum))

python3

奇偶

判断

原创 2018-12-03 12:47:33 1314 阅读

tensorflow-tf.data(1)

tf.data.Dataset表示一组可能很大的元素。数据集可用于将输入管道表示为元素集合(张量的嵌套结构)和作用于这些元素的转换的“逻辑计划”(logicalplan)。构造函数：init()属性：output_classes返回此数据集元素的每个组件的类。期望值是tf.Tensor和tf.SparseTensor。返回:与此数据集元素的每个组件对应的Python类型对象的嵌套结构。output

tensorflow

Ai

原创 2018-11-19 13:18:33 968 阅读

强化学习环境安装

Gym是一个开发和比较强化学习算法的工具包。它对代理的结构不做任何假设，并且与任何数值计算库(如TensorFlow或Theano)兼容。1.安装好Gym和baselines2.这个任务是在[Dietterich2000]中介绍的，以说明分层强化学习中的一些问题。有4个地点(用不同的字母标注)，你的工作是在一个地点接乘客，在另一个地点下车。如果你成功的停留了，你会得到+20分，并且在每次停留的时候

强化学习

AI

原创 2018-11-15 16:24:58 893 阅读

flink流计算随笔（6）

生成，编译模板工程MacBook-Air:SocketWindowWordCountmyhaspl$bash<(curlhttps://flink.apache.org/q/sbt-quickstart.sh)%Total%Received%XferdAverageSpeedTimeTimeTimeCurrentDloadUploadTotalSpentLeftSpeed100115101

flink

流计算

原创 2018-11-13 11:02:20 576 阅读

flink流计算随笔(5)

Windows聚合事件(例如计数、和)在流上的工作方式与批处理不同。例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的(×××的)。相反，流上的聚合(计数、和等)是由窗口windows限定作用域的，例如“过去5分钟的计数”或“最后100个元素的总和”。Windows可以是时间驱动(示例:每30秒)或数据驱动(示例:每100个元素)。一个典型的方法是区分不同类型的窗口，比如翻筋斗窗口(没有重叠)、滑动

flink

流计算

原创 2018-11-13 10:35:59 1046 阅读

flink流计算随笔(4)

Flink中的程序本质上是并行的和分布式的。在执行期间，流有一个或多个流分区，每个操作符有一个或多个操作符子任务。操作符子任务相互独立，在不同的线程中执行，可能在不同的机器或容器上执行。运算符子任务的数量是特定运算符的并行度。一个流的并行性总是它的生产操作符的并行性。同一程序的不同运算符可能具有不同级别的并行性。流可以在两个操作符之间以一对一(或转发)模式传输数据，也可以在重分发模式中传输数据:一

流计算

flink

原创 2018-11-13 10:34:19 842 阅读

python3-可变参数

defpersoninfo(name,**info):print(name)print(info)forkeyininfo:print(key)print(info[key])personinfo("zhangsang",age=25,sex="man")personinfo("lisi",age=29,sex="woman")zhangsang{'age':25,'sex':'man'}age2

python3

可变参

原创 2018-11-12 17:06:12 284 阅读

python3-分割文本文件

#myhaspl@myhaspl.comfId=1withopen("tf-allsrc.txt","r")assf:whileTrue:withopen("tf-src-"+str(fId)+".txt","w+")asf:data=sf.read(1024*1024*5)ifnotdata:breakf.write(data)print(fId,"#",end=".")fId+=1

python3

分隔文本

原创 2018-11-12 16:02:55 566 阅读

constexpr 指定符(C++11 起)

constexpr指定符声明可以在编译时求得函数或变量的值。然后这些变量和函数（若给定了合适的函数参数）可用于仅允许编译时常量表达式之处。用于对象或非静态成员函数(C++14前)声明的constexpr指定符隐含const。用于函数声明的constexpr指定符或static成员变量(C++17起)隐含inline。constexpr变量必须满足下列要求：其类型必须是字面类型(LiteralTyp

c++

constexpr

c++11

原创 2018-11-12 13:28:14 411 阅读

python3随笔-opencv读取图像数据

如何安装opencv-python$pip3installopencv-python如何读取图像数据importnumpyasnpimportcv2ascvimg=cv.imread('1.png')print(img)print(img.dtype)[[[200228197][200228197][200228197]......[200228197][200228197][200228197]

python3

opencv

机器视觉

原创 2018-11-10 11:34:37 3962 阅读

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