问题描述 在平常的工作习惯中,如果使用VS Code做脚本的开发,是一个非常好用的工具,现在也可以通过VS Code的不同方式来连接到Linux VM中(ssh), 第一种是VS Code的Terminal中通过powershell窗口使用ssh命令登录.另外一种就是通过插件remote-ssh登录并管理Linux VM机器(非常方便的小工具,也是本文采用的方式). 当SSH连接成功后,可以直接在VS Code中直接打开VM中的文件夹,运行脚本及编辑文件.非常方便. 实现步骤 1)通过使用SSH…

问题描述 在Azure的VM中已经安装好Jupyter,并且通过jupyter notebook --port 9999 已经启动,但是通过本机浏览器,访问VM的公网IP,则始终是不能访问的错误.(This site can't be reached) 问题分析 通过对端口9999进行tcping,结果发现该端口没有响应.而通过putty连接到Linux中,使用netstat -an命令查看内部是否已经开始监听端口.发现已经监听VM本地的IP及端口为:127.0.0.1:9999. 而问题就出现…

问题情形 使用Python SDK在连接到数据库后,连接数据库获取数据成功,但是在Pandas中用 to_sql 反写会数据库时候报错.错误信息为:ProgrammingError: ('42000', "[42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11.0][SQL Server]Invalid object name 'sqlite_master'. (104014) (SQLExecDirectW)"). 出错代码片段: import…

Microsoft Azure云服务推出机器学习的模块,用户只需上传数据,利用机器学习模块提供的一些算法接口和R语言或别的语言接口,就能利用Microsoft Azure强大的云计算能力来实现自己的机器学习的任务. 本文浅尝了该机器学习模块,参照官方实例和帮助文档,完成了一个简单的应用实例,具体步骤如下. 1.新建workspace 注意,在填写workspace owner,一定要填写一个有效的windows live 账号 进入创建的workspace,界面如下图所示 2.上传数据 数据源:…

About me In my spare time, I love learning new technologies and going to hackathons. Our hackathon project Pantrylogs using Artificial Intelligence was selected as one of the 10 Microsoft Imagine Cup UK finalists. I’m interested in learning more abou…

随着机器学习(ML)成为软件行业的主流,重要的是要了解它的工作原理,并将其置于开发栈中.了解如何为您的应用程序构建ML服务,您可以确定您的ML应用程序中的机会,实施ML,并与您的团队的ML专业人士清楚沟通. 在整个系列中,我们将构建一个基于信用记录预测贷款审批的ML服务,创建一个Web服务,并从各种平台使用Web服务.通过这个过程,我们将了解有关构建自定义ML服务的ML工具Microsoft Azure ML Studio.对于系列的第一部分,我们将重点介绍如何构建培训实验,了解Azure ML…

我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)[中英双语] 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com…

机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科.…

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…