选一个框架,慢慢熟悉··· 按官网文档,先走一次.. package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/kataras/iris/v12/middleware/logger" "github.com/kataras/iris/v12/middleware/recover" ) func main() { app := iris.New() app.Logger().Se…

第1章 初识微服务微服务的入门,我们从传统的单体架构入手,看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的,然后再具体了解一下什么才是微服务,让大家对微服务的概念有深入的理解.然后我们一起画一个微服务的架构图,再从架构上去分析微服务架构的优势和不足. ...1-1 微服务-导学 试看1-2 软件架构的进化 试看1-3 什么是微服务1-4 画出微服务架构图1-5 微服务架构的优势和不足 第2章 微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习,如果使用微服务架构会遇到什么问题,这些问…

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对…

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督 从…

torch 入门1.安装环境我的环境mac book pro 集成显卡 Intel Iris不能用 cunn 模块,因为显卡不支持 CUDA2.安装步骤: 官方文档 (1).git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive(2).cd ~/torch; bash install-deps;(3)../install.sh(4).source /etc/profile 3.使用终端输入 th 进入 torch she…

scikit-learn——快速入门 sklearn 快速入门 环境: ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 好几个月没有发博客了,平时的笔记都随意记在印象笔记中.现在闲着有空,把 sklearn 的基本模型学一学.实际上 scikit-learn 的学习材料非常非常齐全,建议英文好的同学直接看官方文档. 准备 sklearn 快速入门的官方文档在这里.这个文档主要描述机器学习的概念,以及如何加载数据,训练模型,保存模型. 这里提供另外一个更…

俗话说的好,实践出真知,所以除了理论知识掌握扎实以外,更重要的是要多加操练,这样才能掌握核心科技. 今天我们就用刚学会的类来实践一下,目标便是完成上一篇中的剁手任务. 我们的商品类已经准备好了,代码重新罗列一次,这里增加了一个重载方法,关于重载这里不过多介绍,以后会专门文章介绍,这里把它当成一个普通方法就好了,主要用来比较两个商品是否相等,如果对代码不熟悉的话可以再返回去看一下上一篇文章. 这里顺便介绍一下Java注释的正确使用姿势.注释是插在源代码中间用于对代码进行说明的文字,不会被编译和执行…

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle…

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下…

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -…

目录 0 前置知识 什么是机器学习 机器学习的算法 机器学习首先要解决的两个问题 一些基本概念 数据集介绍 1 正文 数据提取 数字型 文本型 数据读取 0 前置知识 什么是机器学习 通过简单示例来理解什么是机器学习 机器学习的算法 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法 属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等 属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程 机器学习的算法——用最通俗的例子去理解 通俗易懂机器学习 图解十大经典机器学习算法入…

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载.   本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存   Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可.   以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置…

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M…

Koa 是由 Express 原班人马打造的,致力于成为一个更小.更富有表现力.更健壮的 Web 框架,采用了async和await的方式执行异步操作. Koa有v1.0与v2.0两个版本,随着node对async和await的支持,Koa2的正式发布,本文Koa均指Koa2 如果你还不熟悉async函数可查阅阮大的ECMAScript 6 入门 这是一篇从零开始的简易教程,话不多说,先来快速开始:hello world! 一.快速开始 1.1 开发环境 Koa 依赖 node v7.6.0 或…

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当…

ML sklearn快速入门 申明:该系列博客是学习 sklearn 的笔记,内容将涵盖大部分机器学习的方法.本人微博@迅猛龙Daniel,能力有限,存在任何问题,希望共同交流.该博客采用马克飞象专业版编写,感谢开发者@GGock. 环境: ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 好几个月没有写博客了,现在闲着有空,把 sklearn 的基本模型学一学.实际上 scikit-learn 的学习材料非常非常齐全,建议英文好的同学直接看官方文档,我…

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要…

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下…

简介: scikit-learn是一个基于NumPy.SciPy.Matplotlib的开源机器学习工具包.採用Python语言编写.主要涵盖分类. 回归和聚类等算法,比如knn.SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.随机森林.k-means等等诸多算法,官网上代码和文档 都非常不错,对于机器学习开发人员来说.是一个使用方便而强大的工具,节省不少开发时间. scikit-learn官网指南:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html sklearn 快速…

1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习 主要用于决策支持,它利用有标识的历史数据进行训练,以实现对新数据的表示的预测 1 分类 分类计数预测的数据对象是离散的.如短信是否为垃圾短信,用户是否喜欢电子产品 常用方法: K近邻.朴素贝叶斯.决策树.SVM 2 回归 回归技术预测的数据对象是连续值.例如温度变化或时间变化.包括一元回归和多元回归,线性回归和非线性回归 常用方法: 线性回归.逻辑回归.岭回归 无监督学习 主要用于知识发现,在历史数据中发现隐藏的模式或内在结构 1 聚类 聚…

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv…

K-近邻算法的直观理解就是:给定一个训练集合,对于新的实例,在训练集合中找到k个与该实例最近的邻居,然后根据“少数服从多数”原则判断该实例归属于哪一类,又称“随大流” K-近邻算法的三大要素:K值得选取,邻居距离度量,分类决策的制定. (1)K值选取:通常采用交叉验证选取最优的K值(自己了解) (2)邻居距离度量:根据不同的应用场景选取相应的距离度量.常见的距离度量有欧几里得距离.曼哈顿距离.马氏距离.同时要注意的是归一化机制. (3)分类决策制定:一般分为平等投票表决原则和加权投票原则. im…

python的nltk中文使用和学习资料汇总帮你入门提高 转:http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573 nltk的安装 nltk初步使用入门 nltk初中级应用 使用nltk来处理中文资料 nltk的高级应用入门 nltk的精通   nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪:Pyt…

Orange的数据挖掘工具入门使用 声明: 1)本报告由博客园bitpeach撰写,版权所有,免费转载,请注明出处,并请勿作商业用途. 2)若本文档内有侵权文字或图片等内容,请联系作者bitpeach删除相应部分. 3)本文档内容涉及配合Python编程语言,介绍Orange数据挖掘工具的简单实用主题. 4)仅仅作为参考用途,抛砖引玉,不作为证据证明用途,请自行取舍,核实引用. 0目录 目录 0目录    1 [1]为什么要写该博文    1 1.1原因    2 [2]数据格式    2 2.…

by 写长城的诗 • October 30, 2011 • Comments Off This post was kindly contributed by 数据科学与R语言 - go there to comment and to read  the full post. 一.数据导入 对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入.数据导入有很多途径,例如从网页抓取.公共数据源获得.文本文件导入.为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法.也就…

目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第…

  在文章RabbitMQ入门(一)之Hello World,我们编写程序通过指定的队列来发送和接受消息.在本文中,我们将会创建工作队列(Work Queue),通过多个workers来分配耗时任务.   工作队列(Work Queue,也被成为Task Queue,任务队列)的中心思想是,避免立即执行一个资源消耗巨大且必须等待其完成的任务.相反地,我们调度好队列可以安排该任务稍后执行.我们将一个任务(task)封装成一个消息,将它发送至队列.一个在后台运行的work进程将会抛出该任务,并最终执…

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创…

一.概述 1.Shiro是什么? Apache Shiro是java 的一个安全框架,主要提供:认证.授权.加密.会话管理.与Web集成.缓存等功能,其不依赖于Spring即可使用: Spring Security(Oauth2)也是一个开源的权限框架,但其依赖于Spring运行,功能相对强大:而Shiro相对独立,不依赖于Spring,使用简单.灵活,所以我选择Shiro学习.哈哈~ 2.Shiro基本功能 ①Authentication(音标: [ɔːˌθentɪˈkeɪʃn] ) 身份认证…

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…