Ubuntu下安装tensorBroad的全过程
在使用tensorboard的过程中出现了一下几个问题： TypeError: GetNext() takes 1 positional argument but 2 were given 解决方案： pip install tb-nightly pip install -U protobuf 在使用tensorflow的过程中，一定要使用绝对路径： tensorboard --logdir=/home/ubuntu/logs
Arrays.asLsit(T... a)用法详解
1. API static List asList(T... a) 返回一个受指定数组支持的固定大小的列表。 2. 源码 public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
} 3. 用法 一、避免使用基本数据类型数组转换为列表 使用 8 个基本类型数组转换为列表时会出现一个有意思的现象。先看下面程序： int[] ints = { 1, 2, 3, 4, 5
SpringMvc+maven+shiro使用，说明及不走授权注解问题
说明：关于SpringMvc+maven参考之前的播客，这里直接配置1.首先在pom.xml文件中配置依赖包&lt;!--shiro start--&gt;
&lt;dependency&gt;
&lt;groupId&gt;org.apache.shiro&lt;/groupId&gt;
&lt;artifactId&gt;shiro-core&lt;/artifactId&gt;
...
SpringMvc整合缓存
说明：Springmvc参考之前的播客。1.配置eacache.xml文件&lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&gt;
&lt;ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcac...
redis的安装及简单实用
环境说明：本文档讲述在Linux上面安装redis及简单使用视图工具RedisDesktopManager准备开始： 1.Linux系统。 2.redis软件（redis-2.8.3.tar.gz）可以去官网下载（http://redis.io/download） 也可以在linux联网下通过 wget http://download.redis.io/releases/...
病毒先生：万人水中泳装看世界杯决赛？小鹏汽车这波骚操作666
世界级的话题意味着世界级的流量，每一届世界杯，都经历着激烈的品牌流量争夺战。而今年的世界杯营销，除了退全款的华帝刷屏，先生还留意到多位广州的小伙伴在朋友圈提及扎根在广州的新兴智能制造企业——小鹏汽车，这个世界杯决赛夜，小鹏汽车在广州长隆水上乐园举办了以“纯电狂欢，一起鹏湃”为主题的万人水上观赛大趴，在世界杯流量最顶峰的时刻大秀了一把，完成了在年轻群体中的惊艳首秀。
先生本文就以小鹏汽车为例，跟大...
新零售风口下品牌方如何玩转线下媒体，这四个维度或许告诉你答案
流量的本质是用户时间，对比2015年、2016年、2017年的数据就可以发现，用户花在互联网的平均时间已经没有显著的增长了，几乎都在四个小时左右，互联网发展到今天，线上的流量天花板已经越来越逼近了。
一个很直观的例子就是小米，这家以互联网营销擅长的手机巨头曾经一度用互联网思维取得了不错的市场份额，但是在2015年和2016年手机销量出现了瓶颈，直到后来创始人雷军嗅到了新零售的商机开始着手布局线下...
Mysql 统计库表大小
统计库大小
select TABLE_SCHEMA, concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),' MB') as data_size,
concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'MB') as index_size
from information_schema.tables
group
SVD推荐系统简单案例
#coding=utf-8
'''
目标：构建简单电影推荐系统，假设现有ABCDE 5个同学，看完电影之后的评价如下
move1 move2 move3 mov4 mov5
A 5 5 5 1 5
B 5 5 3 4 5
C 4 3 2 1 5
D 4 4 ...
朴树贝叶斯分类-拼写检查
#coding=utf-8
'''
贝叶斯分类之拼写检查
原理：
1.统计每个单词出现的概率
2.计算输入单词与词典中正确单词的距离
3.找到概率最大的单词
'''
import re
import collections
#提文本中的单词
def words(text):
return re.findall('[a-z]+',text.lower(...
Python 画图-绘制曲面等高线
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig) # 生成一个3d对象
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4...
初始化神经网络的权重和偏置
import numpy as np
#定义网络结构
layers=np.array([4,3,4,2])
'''
第0层 输入层，维度为4
第一层 4*3 矩阵
第二层 3*4 矩阵
第三层 4*2 矩阵
'''
#权重 范围设置在-0.25~0.25之间
weights=[]
for i in range(len(layers)-1):
tmp = (np.random.r...
模型评估-混淆矩阵&分类报告
#coding=utf-8
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
#真实分类结果
A=[1,2,3,4,2,3,1]
#经过模型处理后得到的分类结果
B=[1,2,3,3,1,2,1]
print confusion_matrix(A, B)
'''...
numpy matrix 与ndarray的区别
版本：2.7.10
例子：
A=np.array([[1,2],[3,4]])
B=np.array([[5,6],[7,8]])
C=np.mat([[1,2],[3,4]])
D=np.mat([[6,7],[8,9]])
1.ndarray 可以是任意维数 mat只能是2维的
#正常
A=np.array([[[1,2]]])
#报错
B = np.mat([[[1,2...
python numpy版本查询
版本:
python -V
安装位置:
python -c “import sys; print sys.executable”
numpy的版本:
python -c “import numpy; print numpy.version.version”
numpy安装位置:
python -c “import numpy; print numpy.f...
numpy 高维数组理解
import numpy as np
shape=(3,4,5,6)
np.ones(shape)
从右往左看，首先是一个5*6的矩阵B
在一个列表中B，有4个元素，每个元素值都是5*6的矩阵
在更大的列表C，有3个元素，每个元素值都是B
...
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