目录: 冰山图片识别背景 数据介绍 数据预处理 模型搭建 结果分析 总结 一.冰山图片识别背景 这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题(https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge),简单介绍一下赛题的背景:在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山,这对航行在该海域的船舶造成了很大的威胁.挪威国家石油公司(Statoil)是一家在全球运营的国际能源公司,该公司曾与C-CORE等公司合作,C-CORE基于其卫星数…

目录: 神经网络前言 神经网络 感知机模型 多层神经网络 激活函数 Logistic函数 Tanh函数 ReLu函数 损失函数和输出单元 损失函数的选择 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 输出单元的选择 线性单元 Sigmoid单元 Softmax单元 参考文献         一．神经网络前言 从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法.人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是…

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.支付服务业务架构图 2.依赖关系 payment-api(支付api) order-rpc(订单…

1 nginx安装环境 nginx是C语言开发,建议在linux上运行,本教程使用Centos6.5作为安装环境,搭建前请先按如下语句配置好环境. GCC 安装nginx需要先将官网下载的源码进行编译,编译依赖gcc环境,如果没有gcc环境,需要安装gcc: yum install gcc-c++ PCRE PCRE(PerlCompatible Regular Expressions)是一个Perl库,包括 perl 兼容的正则表达式库.nginx的http模块使用pcre来解析正则表达式,所…

layout: post title: 「kuangbin带你飞」专题十四 数论基础 author: "luowentaoaa" catalog: true tags: mathjax: true - kuangbin - 数论 传送门 A - Bi-shoe and Phi-shoe(欧拉函数的性质) 题意 给出一些数字,对于每个数字找到一个欧拉函数值大于等于这个数的数,求找到的所有数的最小和. 思路 考察了欧拉函数的简单性质,即满足欧拉函数(k)>=N的最小数为N+1之后的第…

Chrome浏览器扩展开发系列之十四:本地消息机制Native messaging 时间:2015-10-08 16:17:59      阅读:1361      评论:0      收藏:0      [点我收藏+] 标签:des   class   style   log   com   使用   si   it   la 通过将浏览器所在客户端的本地应用注册为Chrome浏览器扩展的"本地消息主机(native messaging host)",Chrome浏览器扩展还可以与客…

Chrome浏览器扩展开发系列之十四:本地消息机制Native messaging 2016-11-24 09:36 114人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: PPAPI(27)  通过将浏览器所在客户端的本地应用注册为Chrome浏览器扩展的“本地消息主机(native messaging host)”,Chrome浏览器扩展还可以与客户端本地应用之间收发消息. 客户端的本地应用注册为Chrome浏览器扩展的“本地消息主机”之后,Chrome浏览器会在独立的进程中启动该本地应用,并通过标…

作者按:因为教程所示图片使用的是 github 仓库图片,网速过慢的朋友请移步<webpack4 系列教程(十四):Clean Plugin and Watch Mode>原文地址.更欢迎来我的小站看更多原创内容:godbmw.com,进行"姿势"交流 ♪(^∇^*) 0. 课程介绍和资料 >>>本节课源码 >>>所有课程源码 本节课的代码目录如下: 本节课用的 plugin 和 loader 的配置文件package.json如下: {…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zhangdaiscott/article/details/27068645   开发指南专题十四:JEECG微云高速开发平台MiniDao 介绍 13.MiniDao 介绍 13.1.  MiniDao简单介绍及特征    MiniDao是Jeecg自己的持久化解决方式.具备了Hibernate实体维护和Mybaits SQL分离的两大优势.具有以下特征: 1.O/R mapping不用设置xml…

OSGi 系列(十四)之 Event Admin Service OSGi 的 Event Admin 服务规范提供了开发者基于发布/订阅模型,通过事件机制实现 Bundle 间协作的标准通讯方式. 事件发布者使用 Event Admin 服务发送基于主题 (Topic) 的事件,任何对某一主题感兴趣的事件订阅者都会收到该事件,并且做出相应的反应. 1. Event Admin Service 介绍 (1) Event Admin Service 规范 compendium 规范提供了 Even…

Java 设计模式系列(十四)命令模式(Command) 命令模式把一个请求或者操作封装到一个对象中.命令模式允许系统使用不同的请求把客户端参数化,对请求排队或者记录请求日志,可以提供命令的撤销和恢复功能.命令模式属于对象的行为模式,又称为行动(Action)模式或交易(Transaction)模式. 一.命令模式的结构 命令模式是对命令的封装.命令模式把发出命令的责任和执行命令的责任分割开,委派给不同的对象. 每一个命令都是一个操作:请求的一方发出请求要求执行一个操作:接收的一方收到请求,并执…

往期推荐 SpringBoot系列(一)idea新建Springboot项目 SpringBoot系列(二)入门知识 springBoot系列(三)配置文件详解 SpringBoot系列(四)web静态资源配置详解 SpringBoot系列(五)Mybatis整合完整详细版 SpringBoot系列(六)集成thymeleaf详解版 Springboot系列(七) 集成接口文档swagger,使用,测试 SpringBoot系列(八)分分钟学会Springboot多种解决跨域方式 SpringB…

一.引言 前面介绍的所有专题都是基于经典的领域驱动实现的,然而,领域驱动除了经典的实现外,还可以基于CQRS模式来进行实现.本专题将全面剖析如何基于CQRS模式(Command Query Responsibility Segregation,命令查询职责分离)来实现领域驱动设计. 二.CQRS是什么? 在介绍具体的实现之前,对于之前不了解CQRS的朋友来说,首先第一个问题应该是:什么是CQRS啊?你倒是详细介绍完CQRS后再介绍具体实现啊?既然大家会有这样的问题,所以本专题首先全面介绍下什么是…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某…

开始挑战第二十四关(Second Degree Injections) 0x1 前言 SQL注入一般分为两类:一阶SQL注入(普通SQL注入),二阶SQL注入 .二次注入不是注入两次的意思,请不要混淆 0x2 什么是二阶注入 二阶注入是指客通过构造数据的形式,在浏览器或者其他软件中提交HTTP数据报文请求到服务端进行处理,提交的数据报文请求中可能包含了黑客构造的SQL语句或者命令信息.虽然参数在过滤后会添加 “\” 进行转义,但是“\”并不会插入到数据库中,这样就可以利用这个构造一个二次注入.…

开始挑战第十四关(Double Injection- Double quotes- String) 访问地址,输入报错语句 '  ''  ')  ") - 等使其报错 分析报错信息 很明显是需要采用双引号进行闭合,开始利用and来测试 猜解字段数,这里是2个 union select联合查询,加入使其报错 木有反应,那我们再试试报错函数,这里我使用updatexml来玩玩 获取数据库,版本,用户信息 获取表名 获取字段名 获取数据…

目录: 前言 卷积层(余下部分) 卷积的基本结构 卷积层 什么是卷积 滑动步长和零填充 池化层 卷积神经网络的基本结构 总结 参考文献   一.前言 上一篇我们一直说到了CNN[1]卷积层的特性,今天会继续讲解卷积层的基本结构. 二.卷积层(余下部分) 1. 卷积的基本结构 如图1所示,假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像,第一层隐藏层的神经元个数为241*241.在只考虑单通道的情况下,全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为,也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数(1为偏…

        ID Origin Title   111 / 423 Problem A LightOJ 1370 Bi-shoe and Phi-shoe   21 / 74 Problem B LightOJ 1356 Prime Independence   61 / 332 Problem C LightOJ 1341 Aladdin and the Flying Carpet   54 / 82 Problem D LightOJ 1336 Sigma Function   66 /…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集 数据处理 单层隐藏层神经网络的实现 多层隐藏层神经网络的实现 导读 就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF…

转自http://www.cnblogs.com/zhili/archive/2012/12/24/Linq.html 本专题概要: Linq是什么 使用Linq的好处在哪里 Linq的实际操作例子——使用Linq遍历文件目录 小结 引言: 终于到了C# 3中最重要特性的介绍了,可以说之前所有介绍的特性都是为了Linq而做准备的,然而要想深入理解Linq并不是这个专题可以介绍完的,所以我打算这个专题将对Linq做一个简单的介绍,对于Linq的深入理解我将会后面单独作为一个系列要和大家分享下. 一…

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! 一．反向传播算法简介 二．前馈计算的过程 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层的计算 三．反向传播的计算 计算偏导数 四．参考文献 一．反向传播算法 反向传播算法[1](Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识,在这一小节里,我们会较为详细的介绍这一重点知识. 我…

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! 目录: 数据预处理 归一化 标准化 离散化 二值化 哑编码 特征工程 特征提取 特征选择 模型评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 模型性能度量 正确率(accuracy)和错误率(error rate) 查准率(precision).查全率(recall)与 参考文献 一.数据预处理 数据预处理的方式较多,针对不同类型的数据,预处理的方式和内容也不尽相同,这里…

磐创智能-专注机器学习深度学习的教程网站 http://panchuang.net/ 磐创AI-智能客服,聊天机器人,推荐系统 http://panchuangai.com/ 目录: 循环神经网络的应用 文本分类 序列标注 机器翻译 Attention-based model RNN系列总结 循环神经网络的应用 目前循环神经网络已经被应用在了很多领域,诸如语音识别(ASR).语音合成(TTS).聊天机器人.机器翻译等,近两年在自然语言处理的分词.词性标注等工作的研究中,也不乏循环神经网络的身影.…

目录 1.前言 2.安装 3.配置文件详解 4.工作原理 5.Linux下托管.NET Core项目 6.Linux下.NET Core项目负载均衡 7.负载均衡策略 8.加权轮询(round robin)策略剖析 9.IP哈希(ip hash)策略剖析 10.最少连接(least_conn)策略剖析 11.随机(random)策略剖析 12.URL哈希(url hash)策略剖析 13.响应时间(fair)第三方模块详解 14.Linux下.NET Core项目Nginx+Keepalived…

前面介绍了Spring Boot 中的整合Mybatis并实现增删改查.如何实现事物控制.不清楚的朋友可以看看之前的文章:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1657780.html. Spring Boot 除了Mybatis数据库框架,还有JdbcTemplate等数据库操作框架,同样也比较简单实用,如果是一般简单的项目,用JdbcTemplate完全可以实现相关的数据库操作.它虽然没有MyBatis功能强大,但使用比较简单,Jdbc…

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/469688272014032134394/ WWWFrom 类Unity3D脚本中文系列教程(十三)辅助类.用来生成表单数据并使用WWW类传递到web服务器.// 获取一个截屏并上传到CGI脚本// 该CGI脚本必须能处理表单上传var screenshotURL = “http://www.my-site.com/cgi-bin/screenshot.pl”;// 截屏function Start()…

转自:http://www.cnblogs.com/zhili/archive/2012/09/24/2689892.html 引言: 在我们的平常工作中,邮件的发送和接收应该是我们经常要使用到的功能的.因此知道电子邮件的应用程序的原理也是非常有必要的,在这一个专题中将介绍电子邮件应用程序的原理.电子邮件应用程序中涉及的协议和实现一个简答的电子邮件收发器程序. 一.邮件应用程序基本知识 1.1 电子邮件原理及相关协议 说到电子邮件的原理,其实和我们现实生活中寄邮件和寄包裹是一样的原理的.就让我们…

一.series import pandas as pd import string #创建Series的两种方式 #方式一 t = pd.Series([1,2,3,4,43],index=list('asdfg')) print(t) #方式二 temp_dict = {'name':'xiaohong','age':30,'tel':10086} t2 = pd.Series(temp_dict) print(t2) #字典推导式 a = {string.ascii_uppercase[i…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败. 出处:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6179118.html尊重原创,奇文共欣赏: 一.前言 前面分析了Zookeeper对请求的处理,本篇博文接着分析Zookeeper中如何对底层数据进行存储,数据存储被分为内存数据存储于磁盘数据存储. 二.数据与存储 2.1 内存数据 Zookeeper的数据模型是树结构,在内存数据库中,存储了整棵树的内容,包括所有的节点路径.节点数据.ACL信息,Zoo…