基本操作 帮助文档:?函数.演示:demo(函数).参数列表:formals(函数),返回为成对列表pairlist. 用all.equal函数检查浮点数是否相等,容忍度默认为1.5e-8,如果相等返回TRUE,不相等返回差值.将其嵌入isTRUE函数则返回TRUE或者FALSE 使用<<-对全局变量赋值,或者使用assign函数,参数:“变量名”,值,如果全局赋值加上globalenv()参数.assign函数高级用法,需少用. 一般直接输入变量名就会输出结果,是为隐式调用print函数,从…

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记 2018年12月03日 00:03:07 RRZS 阅读数 153更多 分类专栏: 深度学习 cv   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/beyondjv610/article/details/8472247…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

摘要:介绍了使用Scrapy处理JSON API和AJAX页面的方法 有时候,你会发现你要爬取的页面并不存在HTML源码,譬如,在浏览器打开http://localhost:9312/static/,然后右击空白处,选择“查看网页源代码”,如下所示: 就会发现一片空白 留意到红线处指定了一个名为api.json的文件,于是打开浏览器的调试器中的Network面板,找到名为api.json的标签 在上图的红色框里就找到了原网页中的内容,这是一个简单的JSON API,有些复杂的API会要求你先登录…

我已经使用了scrapy有半年之多,但是却一直都感觉没有入门,网上关于scrapy的文章简直少得可怜,而官网上的文档(http://doc.scrapy.org/en/1.0/index.html)对于一个初学者来说实在太不友好了,尤其是像我这种英语水平还未达到炉火纯青地步的程序员来说,读官方文档只能一知半解.直到后来遇到了这本神书 购买连接:http://shop.oreilly.com/product/9781784399788.do?sortby=publicationDate# 这本书是…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…

#####开一个新的系列.关于R的一些笔记,就是遇到过的一些问题的简单整理.可能很基本,也可能没什么大的用处,作为一个记录而已.---------------------------------------------------------------------------R笔记(1):formula和Formula 1.基本的R公式对象formula 在R当中,公式fomula是一个把响应变量(在~左侧)和解释变量(在~右侧)联系起来的对象.formula可以用在线性/一般线性模型(如lm…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…