一:对生成的模型的所有的loop区域进行优化 # Homology modeling by the automodel class from modeller import * from modeller.automodel import * # Load the automodel class log.verbose() env = environ() # directories for input atom files env.io.atom_files_directory = ['.',…

函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state)  用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了两类,同时我们也可以找出根据主题词的权重值,来找出一些主题的关键词 使用sklearn导入库…

译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程,所以准备好Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签. 这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容.我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识!…

在<源码阅读四步走,这才是阅读源码的正确姿势>一文中,给出了源码阅读的完整步骤. 本篇是<如何高效阅读源码>专题的第四篇,正式开始讲解阅读源码的具体方法! 程序界有个老传统,学习新技术时都是从「Hello World」开始的!无论是学习新语言时打印「Hello World」:还是学习新框架时编写个demo! 对于了解语言或项目来说,编写个demo可能就够了.但是如果要阅读项目源码,仅仅是编写个demo是远远不够,你需要通过demo构建「黑盒模型」! 本节内容如下: 什么是黑盒模型,…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到…

版本库里代码提交后,如何触发jenkins自动构建?这是一个面试题,感觉自己回答的并不好,因为并没有用过这个功能,之前公司实际项目用的是svn版本管理,一般都用立刻构建,和定时任务构建(不管代码是否有提交,都到代码库里拉取最新的代码,然后构建).并且我也是这样告诉面试官的,显然面试官对我很困惑,最终,我告诉他我们的源码管理工具用的是SVN,然后,可能把面试官也弄懵了,因为面试公司用的是gitlab. 哈哈,面试官自己没有尝试过“SVN+触发构建插件”吧. 经过查询,网上针对Gitlab源码管理+…

在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar…

Docker 构建网络服务后本机不能访问 起因 使用tornado构建了一个服务,测试都没有问题 使用docker构建镜像,使用docker run image_name启动服务 使用浏览器访问 127.0.0.1:xxxx 失败,无法连接 排错 发现访问127的网址肯定是不行的,这简直就是秀智商,你访问本机怎么可能转发到容器中呢-- 想起来docker inspect container_id这个命令,查看了一下容器的IP,拿到IP后用同样的方式访问,发现还是无法连接,这就尴尬了 然后尝试pi…

这一章节我们来展示一下如何利用泛型构建复杂模型? 1.元组列表 我们之前已经说过元组是一个复杂的模型,能够返回多对象. package com.ray.ch11; import java.util.ArrayList; public class Test { public ArrayList<Tuple<A, B, C>> test() { ArrayList<Tuple<A, B, C>> list = new ArrayList<Tuple<…

import sun.nio.cs.Surrogate; import java.util.ArrayList; import java.util.Random; public class Test { public static void main(String[] args) { Store.test(); } } /* 15.6 构建复杂模型 需求: 这是一个很有趣的需求,它描述的是一个零售店,零售店里包括走廊.货架 和商品,零售店里有很多条走廊,走廊里又有很多个货架.货架中又有很多 的商…

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source…

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

<深入了解java虚拟机>高效并发读书笔记--Java内存模型,线程,线程安全 与锁优化 本文主要参考<深入了解java虚拟机>高效并发章节 关于锁升级,偏向锁,轻量级锁参考<Java并发编程的艺术> 关于线程安全和线程安全的程度参考了<Java并发编程实战> 图片参考https://www.processon.com/u/5dee0443e4b093b9f775065c#pc 一丶Java内存模型 1.概述 多任务处理已经是操作系统的必备技能,计算机被要求…

------- android培训.java培训.期待与您交流! ---------- 首先来看一段代码: Integer x = new Integer(4); Integer y = 4; 在JDK1.5版本后,以上两行代码都能编译通过,那是因为JDK1.5后加入新特性,自动装箱. 第一句代码是正常的创建对象方法,创建了一个Integer包装类对象. 而第二句中,当左边的Interger类型变量指向右边的int基本类型数据时,右边的基本数据类型会自动装箱成Integer对象,即隐式执行了ne…

调整windows server 2003 最大远程连接数的步骤如下: 第1步.开始-->控制面板-->添加或删除程序-->添加/删除windows组件-->选择"终端服务器"进行安装.(若已经安装可跳过该步骤)第2步.开始-->运行-->gpedit.msc,打开策略组编辑器,在树状菜单中选择计算机配置-->管理模板-->终端服务,在右侧窗口中打开"限制连接数量",选择"已启用",修改"…

本篇是承接上一篇web应用(入门级)的内容往下顺延的,阅读后将会了解HTML逻辑显示优化,如下图所示,从杂乱无章的日志文件到一个整齐的列表显示. —————————————————————————— 我是分割线 ————————————————————————————————— 6存储和管理数据 在下面的内容之前需要了解存储和管理数据的知识. 关于web应用,应该记录每个web请求的数据.这样有利于分析这些问题: 已经响应了多少个请求?最常用的字母列表是什么?请求来自哪个IP地址?哪个浏览器用的…

问题描述: windows7开机后,罗技k380无法自动连接,必须删除设备后重新发现才能正常连接. 解决办法: 是因为笔记本电脑的蓝牙设置问题.按如下设置即可解决. [Bluetooth设置]-[允许Bluetooth设备连接到此计算机]…

axios添加了header信息后发送的get请求自动编程option请求了 webpack 代理转发 Provisional headers are shown 在Vue中如何使用axios跨域访问数据 如果你是跨域请求,服务端返回响应时需要添加headers: Access-Control-Allow-Origin: * express:   // Website you wish to allow to connect res.setHeader('Access-Control-Allow…

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function…

看了阮一峰老师的JavaScript 运行机制详解:再谈Event Loop和[朴灵评注]的文章,查阅网上相关资料,把自己对javascript运行模式和EVENT loop的理解整理下,不一定对,日后再看做个回顾. MDN上有张图很形象, function f(b){ var a = 12; return a+b+35; } function g(x){ var m = 4; return f(m*x); } g(21); 上面函数调g用形成了一个 frames 的栈.调用g的时候,创建了第一…

并发模型可视化描述 model.svg 如上图所示,Javascript执行引擎的主线程运行的时候,产生堆(heap)和栈(stack),程序中代码依次进入栈中等待执行, 若执行时遇到异步方法,该异步方法会被添加到用于回调的队列(queue)中[即JavaScript执行引擎的主线程拥有一个执行栈/堆和一个任务队列]. 栈(stack) : 函数调用会形成了一个堆栈帧堆(heap) : 对象被分配在一个堆中,一个用以表示一个内存中大的未被组织的区域.队列(queue) : 一个 JavaScri…

Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题),但是在很多情况下性能很好: 朴素贝叶斯模型简单.易训练,并且具有高效和并行的优点(实际中,模型训练只需要遍历所有数据集一次).当采用合适的特征工程,这些模型在很多应用中都能达到不错的性能.而且,朴素贝叶斯模型可以作为一个很…

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数…

1.dictionary = gensim.corpora.Dictionary(clean_content)  对输入的列表做一个数字映射字典, 2. corpus = [dictionary,doc2vec(cl_content) for cl_content in clean_content]  # 输出clean_content每一个元素根据dictionary做数字映射后的结果 3.lda = gensim.model.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,…

文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 概述 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效.实用的图像分类器的方法. 本文将探讨如下几种方法: 从图片中直接训练一个小网络(作为基准方法) 利用预训练网络的bottleneck(瓶颈)特征 fine-tune预训练网…

实验介绍 数据采用Criteo Display Ads.这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features. Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分. 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用到的值都跟某一批数据的整体统计结果有关,换一批数据后标准化就程度就不一样了. 而对于离散型分…