我们在训练的时候经常会遇到这两种情况: 1.模型在训练集上误差很大. 2.模型在训练集上误差很小,表现不错,但是在测试集上的误差很大 我们先来分析一下这两个问题: 对于第一个问题,明显就是没有训练好,也就是模型没有很好拟合数据的能力,并没有学会如何拟合,可能是因为在训练时我们选择了较少的特征,或者是我们选择的模型太简单了,不能稍微复杂的拟合数据,我们可以通过尝试选取更多的特征.增加一些多项式特征或者直接选用非线性的较复杂的模型来训练. 对于第二个问题,可以说是第一个问题的另外一个极端,就是模型对

实验需要,在一个含有几亿个字符的txt文件中查找特定的字符串,首先用re模块进行查找 from time import clock import re start=clock() label_file = open("/home/ying/data/google_streetview_train_test1/label.txt") label_str = label_file.read() label_file.close() filename = "2_0_pitch_95

[str(i)+'闰年' for i in range(2000,2100) if i%4 ==0 and i%100 !=0]

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = [] label = [] np.random.seed(0) # 以原点为圆心,半径为1的圆把散点划分成红蓝两部分,并加入随机噪音. for i in range(150): x1 = np.random.uniform(-1,1) x2 = np.random.uniform(0,2) if x1**2 + x2**2 <= 1:

awesome python 中文大全 Fabric , pip, virtualenv 内建函数好文 awesome python 奇技淫巧 一句话求阶乘 from functools import reduce reduce(lambda x, y: x * y, range(1,int(input('number:'))+1), 1) # 递归 def factorial(n): return 1 if n<=1 else n*factorial(n-1) factorial = lamb

from :  https://cyendra.github.io/2018/07/10/pythoncpp/ 目录 前言 官方文档 环境搭建 编译链接 Demo 解释器 初始化 GIL Object 一切皆对象 从Python代码中获取Object C/C++与Object转换 函数调用 引用计数 参考资料 前言 最近项目中遇到需要用C++调用python代码的情况,在网上搜索后发现中文资料比较少.因此借此机会一边学习一边整理成文档,方便后续查阅. 官方文档 教程:https://docs.p

大神一看题目就知道用python中的string.split('\'),记得之前处理大量的文件的时候,有时候有几十万的文本文件,经常会读取获取名称,并且保存为名字一样的另外一种格式的文件 其实python中有一句话可以解决这个问题的方法,如下 根据全路径获取文件名称的方法os.path.basename(path) 获取文件所在路径的方法os.path.dirname(path)

心路历程: 之前学linux,虽然学的行算不错,不过总感觉差了点什么,自己找不到也说不出来:直到有一天我看到别人mount上了一个普通文件: 当时给我的感觉这太不可思议了,这个文件又不是块设备:后来脑子里突然想到一句话“一切些文件”,一身的冷汉:原来这个就是linx 的哲学它不是一句口号!它是linux这门武功的上乘心法. linux我顿悟了. 昨天夜里看python看到一句话“python语言最好的品质之一是一致性”:这种高度的一致性来自于哪里?我想应该是针对某一特定的 问题在python中“

python  是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在运行时由解释器处理,在执行程序之前不需要编译程序.Python就是一句话,写得快,跑得慢. 下面的内容是平时工作中容易忽略掉的小细节,希望借此可以多总结  多运用1.用 / 计算后,结果的数据类型是 浮点型2.任何数除以0 在python中会产生错误3.报错的日志: Traceback : 追踪 most recent call last: 最近执行的最后一条 ZeroDivisionError: 除以0错误4.计算机不能完全精确的存储

反弹shell背景: 想要搞清楚这个问题,首先要搞清楚什么是反弹,为什么要反弹.假设我们攻击了一台机器,打开了该机器的一个端口,攻击者在自己的机器去连接目标机器(目标ip:目标机器端口),这是比较常规的形式,我们叫做正向连接.远程桌面,web服务,ssh,telnet等等,都是正向连接. 那么什么情况下正向连接不太好用了呢?1.某客户机中了你的网马,但是它在局域网内,你直接连接不了.它的ip会动态改变,你不能持续控制.2.由于防火墙等限制,对方机器只能发送请求,不能接收请求.3.对于病毒,木马,

一.类的特殊成员 我们在Python学习之==>面向对象编程(一)中已经介绍过了构造方法和析构方法,构造方法是在实例化时自动执行的方法,而析构方法是在实例被销毁的时候被执行,Python类成员中还存在着一些具有特殊意义的方法,下面我们来一一介绍一下: 1.__doc__ 表示类的描述信息 class Foo: ''' 描述类信息 ''' def func(self): pass print(Foo.__doc__) # 描述类信息 2.__module__ 和  __class__  __mod

文章转载来源:https://blog.csdn.net/qq_38684504/article/details/90047213#1.%20bash%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%8F%8D%E5%BC%B9 最开始的时候连shell具体是啥都不太清楚,记得有本书上封面画着个坐着的小企鹅,写着Linux shell 才知道shell是Linux独有的编程语言. 经常听大佬们讲什么什么反弹shell,今天系统学习学起,昨天为此还特地学了学shell语言,感觉和反弹shell没多大关联

什么是虚拟环境 这是 Python 3.3 的新特性:https://www.python.org/dev/peps/pep-0405/ 假设自己电脑主机的 Python 环境称为系统环境,而默认情况下,虚拟环境和系统环境是完全隔离的 每个系统环境下可以有多个虚拟环境 每个虚拟环境都有自己的 Python 二进制文件及单独的包安装目录,可以在虚拟环境中安装属于自己的 Python 包,而系统环境.其他虚拟环境并不会拥有这些 Python 包 一句话总结 Python 虚拟环境主要是为不同 Pyt

团队展示 队伍信息 队名:小狗队 队长:刘映华(201421122021) 队员:兰运良(201421122030).郭和水(201421122017) 团队项目描述 团队项目描述是基于之前的四则运算项目的改进,在原有的题目生成.错题判断.计时.错题数目记录之上添加后端支持.将通过web端实现可通过注册登录来同步以往做题数据,"倒计时"功能,用户练习排行榜等,以及用户体验方面的改进.其它功能不再添加,进行易用性方面的改进. 队员风采 刘映华: 擅长的技术:java 编程的兴趣:java

这个脚本是接地提供的思路,一句话爆破速度提升一千倍,看了他的帖子然而没有看到工具,思路很牛逼,我提供一个Python脚本本地测试了下,十万密码只需要3秒,速度还是可以的 # coding:utf-8 # __author__ : learn import threading,Queue,requests class Add_password: def __init__(self,dictname,queue): self.dictname = dictname self.queue = queu

作者原文链接 想掌握Python标准库,读它的官方文档很重要.本文并非此文档的复制版,而是对每一个库的一句话概括以及它的主要函数,由此用什么库心里就会有数了. 文本处理 string: 提供了字符集:ascii_lowercase, ascii_uppercase re: 正则表达式支持(pattern, string):match, search, findall, sub, split, finditer difflib: 序列的差异化比较: context_diff(s1, s2) 数据结

注意: 1.所有的列表表达式都可以转换成生成器表达式 2.经量让标傲世简化你得操作,增加代码可读性 3.如果代码过于复杂,应该转换成普通代码 4.再代码中尽可能多使用生成器表达式. 三元运算符:简化代码 #例 num_test1 = 10 num_test2 = 5 if num_test1 > num_test2 : num_test3 = num_test2 else: num_test3 = num_test1 print(num_test3) #可以简化为 num_test3 = num

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题

一个decorator只是一个带有一个函数作为参数并返回一个替换函数的闭包. http://www.xxx.com/html/2016/pythonhexinbiancheng_0718/1044.html 一步步教你理解Python装饰器 我作完了全部的测试.

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强

看题:给出d = [True, False, True, False, True],请利用列表d,只用一句话返回列表[0,2,4] 这道题的关键是拿到True的索引值,最初我是用list的index方法搭配高阶函数filter来解的,但是我忽略了index只能拿到第一个True的索引(也就是0).这道题在网上还没有答案,于是我去搜如何拿到如何拿到相同值得索引并受到启发,于是想到了下面三个方法.如果大家有不同的解法,也请在留言中回复,大家一起交流,共同进步.