在博客园上看到大佬发布了一篇在netcore跨平台之 Linux上部署netcore和webapi的文章，自己也跟着学习了一下，记录一下整个学习过程。 1、首先跟着大佬的脚步，按照大佬的配方一一执行下去。当我启动webapi的时候，发现我本机无法访问linux服务器，然后我就在服务器上用 curl ...
k NN是一种基本分类回归方法。k近邻法输出为实例类别，可以取多类 k NN假定给定一个训练集，其中的实例类别已定。分类时，对于新实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式预测。因此，k NN不具有显式的学习过程 $k$的选择、距离度量及分类决策规则(如多数表决)是k NN的三个基本 ...
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2019-11-24 15:59:39
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学习内容总结： 编译器是把高级语言编写的程序翻译为机器码的程序 解释器是用于高级语言的编写，制导计算机执行每个语句指定动作的程序 程序语言编程泛型：命令式，面向过程，声明式，函数式，逻辑式 教材学习过程中遇到的问题及解决过程 问题：不清楚面向过程，对象和命令式泛型是同级关系还是包含关系 解决过程：面 ...
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2019-11-24 15:57:16
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说明：本文是我学习《TensorFlow深度学习应用实战》一书第5章知识的一个总结与实验过程，一方面是希望记录下自己的学习经历；另一方面是希望通过自己学习过程中的经历分享出来，相互学习，相互交流，共同成长。（本人刚学，所以很菜，请各位大佬勿喷，谢谢！） 一、简介 OpenCV：全称（Open Sou ...
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2019-11-20 19:37:23
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表格类数据做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？【问题如下】像房价预测这样的表格类数据回归问题，我们当时的假设：“函数是线性的，也就是13个特征和房价之间的关系是一次方关系。”结果证明，效果还不错。然后，你好，我好，大家都好！那么问题来了：1、你是如何提前知道他们是线性关系的？2、进一步说，在做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？【参考思路】下面，我先抛砖，欢迎大家拍砖：首先，没有办法能直接得出曲线是
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2019-11-19 18:49:55
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要了解红黑树首先需要知道什么是二叉树。由树的定义可以看出，树的定义使用了递归的方式。递归在树的学习过程中起着重要作用，如果对于递归不是十分了解，建议先看看递归算法。 参考博文：https://www.jianshu.com/p/bf73c8d50dc2 ...
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2019-11-18 20:43:59
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最近进行学习过程中，遇到一些可以用得上的benchmark，在这里进行简要记录：之后估计会用到 TensorFlow benchmarks https://github.com/tensorflow/benchmarks 文件系统测试工具整理 https://www.cnblogs.com/xuya ...
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2019-11-18 13:15:37
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大概了解了一下函数式编程，总的来说可以说，函数式编程就是一种体现函数当成普通变量的思想的编程方法，其中函数指针就是变量，而具体的函数，包括lambda函数就是常量。学习过程中的代码如下： 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <ma ...
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2019-11-18 13:05:18
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word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati ...
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2019-11-17 12:53:08
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本文介绍pandas的使用，总结了我在机器学习过程中常使用到的一些方法等。 #pandas学习 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotl ...
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2019-11-16 23:17:11
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