AI学习笔记   第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体.在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动.和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形.   而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状的目的.   仔细察第二个箭头我们会发现在它的有下角有一个向右的小箭头,按住这个按键几秒钟就会 弹出一个隐藏的工具——组选工具 ,它…

loadrunner学习笔记-02集合点 集合点函数可以帮助我们生成有效可控的并发操作.虽然在Controller中多用户负载的Vuser是一起开始运行脚本的,但是由于计算机的串行处理机制,脚本的运行随着时间的推移,并不能完全达到同步.这个时候需要手工的方式让用户在同一时间点上进行操作来测试系统并发处理的能力,而集合点函数就能实现这个功能. 可通过将集合点插入到 Vuser 脚本来指定会合位置.在 Vuser 执行脚本并遇到集合点时,脚本将暂停执行,Vuser 将等待 Controller 或控…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测 BGR - 蓝-绿-红 彩色空间,每个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝-绿-红三种颜色. HSV,Hue 表示色调,Saturation 表示饱和度,Value 表示黑暗的程度. 2 傅里叶变换 傅里叶变换的概念是许多常见…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

SaToken学习笔记-02 如果排版有问题,请点击:传送门 常用的登录有关的方法 - StpUtil.logout() 作用为:当前会话注销登录 调用此方法,其实做了哪些操作呢,我们来一起看一下源码 /** * 当前会话注销登录 */ public static void logout() { stpLogic.logout(); } 一开始调用了stpLogic.logout()方法 什么是stpLogic? stpLogic是在StpUtil类中定义的一个底层的StpLogic对象 pub…

Redis:学习笔记-02 该部分内容,参考了 bilibili 上讲解 Redis 中,观看数最多的课程 Redis最新超详细版教程通俗易懂,来自 UP主 遇见狂神说 4. 事物 Redis 事务本质:一组命令的集合:一个事务中的所有命令都会被序列化,在事务执行的过程中,会按照顺序执行. 一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令. ------ 队列 set set set 执行------ Redis 事务没有没有隔离级别的概念. 所有的命令在事务中,并没有直接被执行,只有发起执行命令 exe…

实验环境:源端:192.168.1.30,Oracle 10.2.0.5 单实例目标端:192.168.1.31,Oracle 10.2.0.5 单实例 1.模拟源数据库业务持续运行 2.配置OGG前期准备 3.配置OGG单向复制 1.模拟源数据库业务持续运行 OGG的单向配置比较简单,但实际生产过程很多业务要求不间断运行,所以我创建了2张模拟业务表,简单模拟在业务不间断运行场景下OGG的配置. 1.1 创建模拟的业务用户 首先我创建业务用户jy,并指定密码,赋予基本业务用户的角色权限. --u…

一.人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现.对未来数据的预测. 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型. 流程:原始数据-->特征提取-->模型.机器学习偏向于算法. 人工智能:Artificial Intelligence, AI,亦称机器智能,是指利用计算机来对人的意识.思维信息过程.智能行为进行模拟(如学习. 推理. 思考. 规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能基于机器学…

比特币的交易模型 模型基本描述 前面一篇学习笔记01提到了一个交易模型(第三章的内容),在第五章中,除了对这个模型做个详细介绍之外,其实和我上一篇理解的交易模型差不多,一个交易包含输入与输出,比特币是在各个地址之间转移,不想中心化系统例如银行有个服务器,记录了每个人的账户,账户这个结构体包含:交易记录,账户余额等一切信息,但是在比特币交易网络这种去中心化的体系中,比特币的交易记录,一个账户拥有多少比特币等信息存储在了区块链中,要像银行账户一样,查询自己账户的相关信息,只能通过查区块链中的区块获取…

源码文件的三种类型: 命令源文件:可以直接运行的程序,可以不编译而使用命令“go run”启动.执行. 库源码文件 测试源码文件 面试题:命令源码文件的用途是什么,怎样编写它? 典型回答: 命令源码文件是程序的运行入口,是每个可独立运行的程序必须拥有的. 我们可以通过构建或安装生成与其对应的可执行文件,后者一般会与该命令源码文件的直接父目录同名. 典型特征为文件声明属于main包,并且包含一个无参数.无结果声明的main函数,例如文件demo1.go: package main import "…

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------…

类型和变量 [C#类型和变量(原文参考官方教程)]https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/tour-of-csharp/types-and-variables C#有两种类型: 1. 值类型 1. 简单类型 有符号的整型:sbyte.short.int.long 无符号的整型:byte.ushort.uint.ulong Unicode 字符:char IEEE 二进制浮点:float.double 高精度十进制浮点数:decimal 布尔:…

阅读本文大概需要 6 分钟 在上一篇大概了解了关于Qt Creator 基础知识后[1],本篇先学习下框架基本结构,这样能够清晰的知道这个框架当中包含哪些文件.文件夹.工程文件,这些文件分别代表什么意思以及有什么作用 文件结构 打开下载好的源码,如下目录所示 可以看出来,文件和文件夹很多,不要被这些表面吓着,我们真正需要关心的没有几个,需要重点关注的我加粗显示了 bin文件夹 dist 文件夹 doc 文件夹 qbs 文件夹 scripts 文件夹 share 文件夹 src 文件夹 tests…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

接着上次的xml笔记01 ,记录一下如何DOM创建xml 一.由于没有特意来写博客,都是在程序中用注释的方法记录笔记,整理过来难免格式错误,排版什么的,大家好事看不懂就仔细看给出的代码加上注释,一定会看明白的,代码中用到的方法,php手册都有.不知道的可以查手册,这里说说我查手册时的一个总结: 1.DOMNode 类 ,这是一个dom的根类,里面定义了一下属性和方法.比如:$nodeName属性 appendChild方法 等等 2.DOMDocument 类,这是一个文档类,它继承domNod…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

一.什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别. 二.One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司.然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡. 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性).…

一.为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等.总之很多优点... 二.数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍. 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置. 红色框中的为输入.输出值.可以看到人名输出用1表示,反之用0表示: 绿色框中的\(x^{<t>},y^{<t>}\)表示对应红色框中的输入输出值的数学表示,注意从1开始. 灰色框中的\(T_x,T_y\)分别表示输入输出序列的长度,在该例中,\(T_x=9,T_y=9\)…

一.基础模型 假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型. ​ 类似的例子还有看图说话: 只需要将encoder部分用一个CNN模型替换就可以了,比如AlexNet,就可以得到"一只(可爱的)猫躺在楼梯上"…

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

人人都是产品经理,继续设计课程啦啦啦啦 ADOBE: ps, ai, fl, dw, fw, ae, pr, id   COREL: painter coreldraw   autodesk: 三维: max maya cad   ILLUSTRATOR: 第一天.   位图:由像素构成的图像. 像素块. 失真 矢量图:由数学函数方式计算得来的图像. 贝赛尔曲线:锚点,路径. 不失真   每一个物件都有两种属性: 1, 内部填充 (1,实色, 2,渐变, 3,无)   2, 外部描边     恢…

上一篇最后提到了模板,并尝试自己编写一个最简单版本:有些朋友可能用过 jqtmpl,这是一个基于jquery的模板引擎,不过它已经不再更新了,而且据说渲染速度比较慢.这里介绍另外一个模板引擎:jsRender.个人觉得这些东西学习起来还是很简单的,挑一个看看就行,实际要用到了哪个,官网看看demo也就会用了.之所以选择jsRender,因为它具有以下特点: 简单直观 功能强大 可扩展的 快如闪电 当然,谁都会自己给自己的产品下这样定义.不过我用完后,确实发现它:简单直观.功能强大.扩展性强:至于…

一.String类一般字符串 声明字符串 >>String str 创建字符串 >>String(char a[])方法用于将一个字符数组创建为String对象 >>String(char a[],int offset,int length)方法用于提取字符数组a中的一部分创建一个字符串对象,参数offset表示开始截取字符串的位置,length表示截取字符串的长度 >>String(char a[] value)方法可用于分配一个新的String对象,使其…

_cat参数允许你查看集群的一些相关信息,如集群是否健康,有哪些节点,以及索引的情况等的. 检测集群是否健康 curl localhost:9200/_cat/health?v 说明: curl 是一个利用URL语法在命令行下工作的文件传输工具 9200 访问集群的端口号,可以修改.通过配置文件更改,一般不建议更改 _cat 前缀 _ 是URL参数的一个习惯 ?v 通过?v会显示每一列的含义 下面的返回的响应信息: epoch      timestamp cluster       statu…

前言 在我映像中,异步最早出现与ajax,当时我还在搞.net,然后.net居然出了一个异步的控件...... 虽然我最后知道了他不是异步的......然后,前端异步用得特别多,如果不是异步的程序,你都不好意思说是自己写的NodeJs是机遇javascript做出来的, 异步编程模型这一特点也被带了过来,异步有很多优点,但是对设计而言却是一个噩梦,异步会打乱时序,所以加大了设计困难, 但是异步对性能提升.对用户体验有了革命性的提高,所以NodeJS的 异步特性相当明显,今天我们就来简单学习 异步…

前言 上次我们看了zepto的选择器方面的东西,其实zepto简单很大程度是因为他用了最新的检索器querySelectorAll,今天我们来学习下zepto的一些零碎点的地方吧,主要根据zepto官方文档顺序来 contains (parent, node) 该方法用于检测父节点是否包含给定的dom节点,如果两者相同则返回falsecontains 为javascript的基本语法,首先在ie中,最后其它浏览器也扩展了,如果a包含b则返回true p = document.getElement…

在学习NFinal的过程中发现在线.net编译器Web版—— NFinalBuild 什么是NFinalBuild呢?它就是帮助我们简单又快速的更新我们网站的一种编译器,我们不用再只为了更新.net网站中的某个函数,就必须要利用vs重新编译网站,然后再发布到服务器上才能看到效果.    我们可以直接在线编译,而同时更新服务器上的代码,不用发布,直接看到更改后的效果. 下面与大家分享一下我的学习效果. 首先下载NFinal框架,使用NFinalServer加载WebMvc网站根目录.将会打开IDE…