生活里没有奇迹，大部分的时候奇迹是你自己创造的。# # # sum = lambda a,b:a+b# svm = sum(10,510)# print(svm)# st = ["魔兽世界","吃鸡","阴阳师","地下城与勇士","传奇","王者农药"]# s1 = lambda st:len(s ...
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2018-11-05 22:52:30
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1）制作环境为CentOS7（就借用上面的计算节点了），并准备好64位win7安装iso； 2）验证安装CentOS7的硬件设备是否这次虚拟化： [root@compute ~]# egrep '(vmx|svm)' -o /proc/cpuinfo vmx vmx vmx vmx ... 出现VM ...
0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题： 训练分多步骤（先在分类数据集上预训练，再进行fine-tune训练，然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器，最后再用regressors对bounding box进行回归，并且bounding box还需要通过selective search生 ...
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2018-11-04 14:22:01
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一 环境准备 1.1 查看是否支持虚拟化 注意：intel为vmx，amd为svm。 1.2 确定宿主机相关参数 2*2，即4核CPU。 1.3 检查相关yum源 配置好公共yum源，推荐网易yum源。 1.4 关闭SELinux 二 部署KVM软件 libvirt：操作和管理KVM虚机的虚拟化 A ...
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2018-11-02 01:42:58
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1. 打开链接，提示 show me key，抓包，传值key=1，GET请求没有用，而POST请求有返回。 2.将md5值直接拿去解密，得到key=ichunqiu105 OK,进入下一步。 3.得到提示， 拿到x0.txt的源代码：发现正好是解密函数。 4.本地搭建环境，进行解密，代码如下： 5 ...
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2018-11-02 00:20:41
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引言： SVM是一种常见的分类器，在很长一段时间起到了统治地位。而目前来讲SVM依然是一种非常好用的分类器，在处理少量数据的时候有非常出色的表现。SVM是一个非常常见的分类器，在真正了解他的原理之前我们多多少少都有接触过他。本文将会详细的介绍SVM的原理、目标以及计算过程和算法步骤。我们针对线性可分 ...
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2018-11-01 13:35:38
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from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y = make_classification() def plot_validation_curve(... ...
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2018-10-31 22:37:32
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参考链接： 1.https://blog.csdn.net/TaiJi1985/article/details/75087742 2.李航《统计学习方法》7.1节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/45444502，第三部分 手推SVM ...
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2018-10-31 13:48:13
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OpenCV3 Ref SVM ： cv::ml::SVM Class Reference OpenCV2： #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/ml/ml.h ...
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2018-10-27 21:46:51
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SVM用于线性回归 方法分析 在样本数据集（）中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中... ...
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2018-10-26 22:23:18
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