基于房价数据,在python中训练得到一个线性回归的模型,在JavaWeb中加载模型完成房价预测的功能. 一. 训练.保存模型 工具:PyCharm-2017.Python-39.sklearn2pmml-0.76.1. 1.训练数据house_price.csv No square_feet price 1 150 6450 2 200 7450 3 250 8450 4 300 9450 5 350 11450 6 400 15450 7 600 18450 2.训练.保存模型 impo…

目录 图生图基本参数 图生图(img2img) 涂鸦绘制(Sketch) 局部绘制(Inpaint) 涂鸦蒙版(Inpaint sketch) 上传蒙版(Inpaint upload) 图生图基本参数 图生图功能主要包括六大类:图生图 / img2img.涂鸦绘制 / sketch.局部绘制 / inpaint.局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch.局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload.批量处理 / batch 而图生图的基本参数包括但不限于以下几种: Resiz…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

 对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来.     假设我们有两张表.Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所示:让我们看看不同JOIN的不同. Spa…

         还需要注册的是我们还有一个是"交差集" cross join, 这种Join没有办法用文式图表示,因为其就是把表A和表B的数据进行一个N*M的组合,即笛卡尔积.表达式如下:      SELECT * FROM TableA CROSS JOIN TableB  x 4 = 16 条记录,一般来说,我们很少用到这个语法.但是我们得小心,如果不是使用嵌套的select语句,一般系统都会产生笛卡尔乘积然再做过滤.这是对于性能来说是非常危险的,尤其是表很大的时候.    …

目录 一.工具使用 语言使用:MarkDown 简介 使用原因 使用方法 软件使用:Typora 简介 环境设置搭建 1)搭建图床 2)配置PicGo 3)配置typora 4)测试 图片上传测试 平台兼容测试 BUG消除 Failed to fetch "success":false 一.工具使用 语言使用:MarkDown 简介 Markdown是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档. 由于Markdown的…

SVN二次开发 ——让SVN.TSVN(TortoiseSVN)支持windows的访问控制模型.NTFS ADS (可选数据流.NTFS的安全属性) SVN secondary development:Let svn(subversion),TSVN(TortoiseSVN) support NTFS ADS(NTFS alternate data streams), NTFS Security Properties(NTFS Security attributes,NTFS  Extende…

上篇(飞桨paddlespeech 语音唤醒初探)初探了paddlespeech下的语音唤醒方案,通过调试也搞清楚了里面的细节.因为是python 下的,不能直接部署,要想在嵌入式上部署需要有C下的推理实现,于是我就在C下把这个方案的部署实现了.需要说明的是目前完成的是浮点实现,真正部署时要用的是定点实现,后面要做的是从浮点到定点的转换.浮点实现也做了两个版本.一是跟python下的实现完全一致的版本,做这个版本的目的是方便与python版本的结果比较,确保每个模块的实现完全正确.二是将模型中的…

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

在用VS进行MVC开发的过程中遇到如下问题: 支持“***Context”上下文的模型已在数据库创建后发生更改.请考虑使用 Code First 迁移更新数据库(http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=238269). 解决了,把数据库中检测模型变化的表(如上图所示)删除就可以了…