很多情况下我们会序列化json或者解析json,那么要解析json也许使用json实体类会好很多,或者你有时候需要压缩转义json的时候, 有一个网站真的是非常好用,里面什么都有......是真的啥都有.....什么json转C#实体类,还有json转java,还有一些 什么加密,开发文档,测试工具,还有一些cron表达式生成器,反正就是应有尽有...如下 这个神秘的网址就是:http://www.bejson.com/ 好咯 就到这,溜了.…

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合…

微服务平台(Micro Service Platform : MSP)旨在提供一个集开发.测试.运维于一体的开发者专属平台,让开发者能快速构建或使用微服务,让开发更简单,让运维更高效. MSP采用业界领先的Spring Cloud开源技术方案和一系列配套的分布式服务框架套件,可实现服务的快速部署发布.扩展.路由.注册与发现.立体化监控.日志管理.配置管理等能力. 平台架构…

自己经常会忘记一些密码什么的,想把这些密码保存下来,但是别人做的软件总有一点不安全的感觉,所以自己动手做了一个带有指纹加密的笔记本. 以下是本工程用到的一些第三方包 compile 'org.greenrobot:greendao:3.2.0' compile 'net.zetetic:android-database-sqlcipher:3.5.1' compile 'com.getbase:floatingactionbutton:1.10.1' 其中greendao是一款比较好用的开源数据…

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

一:Postman中接口请求设置环境变量和全局变量 全局变量和环境变量可以通过Pre-request Script和Tests设置,会在下面测试沙箱和测试断言中讲到. 全局变量的设置:官网参考https://learning.getpostman.com/docs/postman/environments_and_globals/manage_globals/ 在这里我选择的是天气预报接口(接口文档官方一直在更新,所以看到跟我说的有啥不同,不要见怪),具体操作如下 1.在浏览器上打开天气预报链接…

在SharePoint Server 2013网站实施中,我们经常会遇到跨网站集获取数据,而2013的这一跨网站集发布功能,正好满足我们这样的需求. 使用SharePoint 2013中的跨网站发布,我们可以使用列表和其他库来存储在发布网站上重复使用的内容,通过内容搜索部件来读取配置的跨网站集信息,下面,让我们通过一个简单的例子,了解一下这一功能吧! 1.使用SharePoint 2013跨网站集发布功能,首先需要在源网站和目标网站开启Cross-Site Collection Publishi…

半夜起来看世界杯,没啥激情,但是又怕错误意大利和英格兰的比赛,就看了rhel7 相关新功能的介绍. rhel7的下载地址: https://access.redhat.com/site/downloads/ 安装还算顺利,安装的界面比以前简洁的多,很清爽,分类很是明确. 有些奇怪的是,我安装的时候,怕有些基础的包没有装上去,所以选定了mini和Web的类型,结果还是有些基础的包没有安装,比如 ifconfig . 虚拟机的网卡,被识别为ens,有意思. yum groupinstall Base…

1 redis的安装 1.1   安装redis 版本说明 本教程使用redis3.0版本.3.0版本主要增加了redis集群功能. 安装的前提条件: 需要安装gcc:yum install gcc-c++ 1.下载redis的源码包. 2.把源码包上传到linux服务器 3.解压源码包 tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz 4.Make 5.Make install [root@bogon redis-3.0.0]# make install PREFIX=/usr/loc…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com Gson Json 序列号 最常用的功能 MD 目录 目录通过 fromJson 反序列化为对象更优雅的打印一个对象parse 对特殊字符串的解析fromJson 对特殊字符串的处理为某个字段提供多个属性名用 JsonElement 去定义未知类型的字段解析 Json 字符串中的内容格式化…

首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, f…

首先,把这三个定义简单的说明一下: 1.测试类(TestCase):一个包含一个或是多个测试的类,在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类,同一样也被称作“测试用例”; 2.测试集(TestSuite):测试集是把多个相关测试归入一个组的表达方式,在Junit中,如果我们没有明确的定义一个测试集,那么Juint会自动的提供一个测试集,一个测试集一般将同一个包的测试类归入一组: 3.测试运行器(TestRunner):执行测试集的程序. 定义说完了,还有两个好理解的定义:断言(…

Node.js在v0.6.0版本下内置了集群功能,作为cluster模块,用于nodejs的多核处理,也比较容易通过脚本实现一个负载均衡的集群. 脚本参考了其他人的材料,建立一个server.js(因为虚拟机只有1核,为模拟多线程,所以采用numCPUs+4) var cluster = require('cluster'); var http = require('http'); var numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.is…

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

JSON C# Class Generator是一个从JSON文本中生成C#内的应用程序 .NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator   阅读目录 1.复杂的JSON啥样子? 2.使用JSON C# Class Generator介绍和使用 3.就这么完了?No,没那么简单 4.资源 去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的…

---恢复内容开始--- 一.python单元测试实例介绍 unittest框架又叫PyUnit框架,是python的单元测试框架. 先介绍一个普通的单元测试(不用unittest框架)的实例: 首先构造一个方法:count.py #coding=utf-8 def add(a,b): return a+b; def minus(a,b): return a-b 然后构建一个单元测试的方法:testCount.py,(也可以创建一个类,类里面有多个测试方法) #coding=utf-8 impo…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据…

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 满足和优化指标 Stisficing and optimizing metrics 有时候把你要考虑的所有事情组合成单实数评估指标,有时候并不容易,这时候使用满足和优化指标很重要. 假设以下是一个猫分类器,在我们已经考虑准确度的情况下,我们还要考虑运行时间(即区分一张猫图片所用的时间) 我们的做法是在满足运行时间的条件下,最大限度的提高准确度.例如我们这里选取运行时间必须满足小于100ms的条件…

目前Redis Cluster仍处于Beta版本,Redis 3.0将会加入,在此可以先对其主要功能和原理进行一个预览.参考<Redis Cluster - a pragmatic approach to distribution>. 1 没有集群的Redis 没有集群功能的Redis,每个master-slave主从复制都独立于其他结点,sharding需要在客户端如Jedis中控制.可以使用官方提供的Sentinel监控主从的状态,实现自动的Fail-over切换.具体请参见<Red…

把数据集分为三部分,分别为:训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set). 具体比例有各种说法.待补充 测试集是为了测模型泛化能力,不能在训练的时候使用测试集数据. [转载] 在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到:最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分,分别为:训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).那么,验证集和测试集有什么区别呢? 实际上,两者的主要区别是:验证集用于进一步确定模型中…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中…

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有…

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg…

非对称加密需要两把钥匙:公钥和秘钥. 单向加密:一般情况下服务器会持有秘钥和公钥,那该怎么使用呢?以注册场景为例,最初服务器持有公钥和密钥. 用户注册时不是直接发送用户名,密码,验证码等明文信息给服务器请求注册.而是先发送一个注册请求,服务器会把公钥返回给客户端,服务器返回的公钥一般是一个base64编码的字符串.客户端会把密码信息用这个公钥加密,得到一个密文,之后再将“用户名”+“密码的密文”+“验证码”之类的信息发送给服务器,服务器收到请求,将得到的密码密文解密,得到铭文密文+用户名+验证码…

在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各占25%,三部分都是从样本中随机抽取…

在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各占25%,三部分都是从样本中随机抽取…

转自:https://www.jb51.net/article/120748.htm 为什么需要这个功能,因为大多数计算机软件时钟系统通常只能有一个时钟触发一次中断.当运行多个任务时,我们会想要多个定时器 的时钟跟踪并发这样可以生成正确的时间重叠,操作系统这样做. 本例子是为了实现使用Linux下的一个定时器,实现任一数量的定时器功能. 首先我们需要一些数据类型用来描述时钟数据结构 #include <stdio.h> #include<time.h> #define TRUE 1…

1. 训练.验证.测试集 对于一个需要解决的问题的样本数据,在建立模型的过程中,我们会将问题的data划分为以下几个部分: 训练集(train set):用训练集对算法或模型进行训练过程: 验证集(development set):利用验证集或者又称为简单交叉验证集(hold-out cross validation set)进行交叉验证,选择出最好的模型: 测试集(test set):最后利用测试集对模型进行测试,获取模型运行的无偏估计. 小数据时代 在小数据量的时代,如:100.1000.1…