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菩提树下的杨过
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为了方便,先定义二个常量: package jmyang.utils; public class ConstDefine { /** * WebLogic服务器地址 */ public static final String WebLogicServerUrl = "t3://localhost:7001"; /** * WebLogic JNDI上下文字符串 */ public static final String WebLo
菩提树下的杨过
2018-01-24
967
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scala 学习笔记(07) 一等公民的函数
机器学习
在scala中一切皆对象,一切皆函数,函数跟Int,String、Class等其它类型是处于同等的地位,换句话说,使用函数跟使用普通的类型一样,没什么区别,因此: 1、函数可以赋值给变量,可以当参数传递 def helloWorld(msg: String): Unit = { println("Hello," + msg) } def foo = { println("foo") } def main(args: Array[String]) { //函
菩提树下的杨过
2018-01-18
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rpc框架: thrift/avro/protobuf 之maven插件生成java类
机器学习
thrift、avro、probobuf 这几个rpc框架的基本思想都差不多,先定义IDL文件,然后由各自的编译器(或maven插件)生成目标语言的源代码,但是,根据idl生成源代码这件事,如果每次都
菩提树下的杨过
2018-01-18
2.4K
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docker学习(7) docker-compose使用示例
容器镜像服务
机器学习
上一回学习了如何利用docker搭建一个mysql + java service + nginx,总共4个docker容器,如果采用docker run的方式一个一个容器去创建十分麻烦。为了能更高效的批量创建容器,docker推出了docker-compose工具,只需要定义一个docker-compose.yml文件即可快速搞定一组容器的创建,仍然以上一回的例子演示: mysql: image: daocloud.io/yjmyzz/mysql-osx:latest volumes:
菩提树下的杨过
2018-01-18
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机器学习笔记(6):多类逻辑回归-使用gluon
机器学习
上一篇演示了纯手动添加隐藏层,这次使用gluon让代码更精减,代码来自:https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import autograd def transform(data,
菩提树下的杨过
2018-01-18
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机器学习笔记(5):多类逻辑回归-手动添加隐藏层
机器学习
了解神经网络原理的同学们应该都知道,隐藏层越多,最终预测结果的准确度越高,但是计算量也越大,在上一篇的基础上,我们手动添加一个隐藏层,代码如下(主要参考自多层感知机 — 从0开始): from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import autograd def transform(data, label):
菩提树下的杨过
2018-01-18
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归一化(softmax)、信息熵、交叉熵
机器学习
https
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习中经常遇到这几个概念,用大白话解释一下: 一、归一化 把几个数量级不同的数据,放在一起比较(或者画在一个数轴上),比如:一条河的长度几千甚至上万km,与一个人的高度1.7m,放在一起,人的高度几乎可以被忽略,所以为了方便比较,缩小他们的差距,但又能看出二者的大小关系,可以找一个方法进行转换。 另外,在多分类预测时,比如:一张图,要预测它是猫,或是狗,或是人,或是其它什么,每个分类都有一个预测的概率,比如是猫的概率是0.7,狗的概率是0.1,人的概率是0.2... , 概率通常是0到1之间的数字,如果
菩提树下的杨过
2018-01-18
1.2K
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机器学习笔记(4):多类逻辑回归-使用gluton
机器学习
接上一篇机器学习笔记(3):多类逻辑回归继续,这次改用gluton来实现关键处理,原文见这里 ,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd def transform(data, label): return data.astype('float32')/255,
菩提树下的杨过
2018-01-18
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机器学习笔记(3):多类逻辑回归
机器学习
仍然是 动手学尝试学习系列的笔记,原文见:多类逻辑回归 — 从0开始 。 这篇的主要目的,是从一堆服饰图片中,通过机器学习识别出每个服饰图片对应的分类是什么(比如:一个看起来象短袖上衣的图片,应该归类到T-Shirt分类) 示例代码如下,这篇的代码略复杂,分成几个步骤解读: 一、下载数据,并显示图片及标签 1 from mxnet import gluon 2 from mxnet import ndarray as nd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 im
菩提树下的杨过
2018-01-18
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机器学习笔记(1):线性回归
机器学习
人工智能
神经网络
初次接触机器学习的朋友们,建议先把这篇概念性的科普文章,精读5遍以上:神经网络浅讲:从神经元到深度学习 下列代码来自 https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-le
菩提树下的杨过
2018-01-18
592
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