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月色的自留地

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PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)
MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
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2020-08-19
5.2K0
Rocket框架多文件上传,介绍rocket_upload 使用
Rust让这种情况彻底改观。Rust本身在系统开发方面就有不错的表现,社区中又出现了不少优秀的开源框架提供Web编程支持。 这其中老牌的Actix和新秀Rocket是用的比较多的两个。个人其实用Actix多一些,毕竟出来时间长,性能评测得分又比较高,社区还有比较好的支持。比如解决MultiPart FormData上传已经有了好用的工具箱awmp。 但作为万年不变的乙方代表,很多时候对于开发环境的选择还是做不到完全自主。Rocket也是不时的会用一下,Rocket易用性更好,上手容易。对于文件上传,工具本身也提供了一些粗糙的支持,但跟awmp比还是差了很多。
俺踏月色而来
2019-12-10
1.1K0
Rust到底值不值得学--Rust对比、特色和理念
其实我一直弄不明白一点,那就是计算机技术的发展,是让这个世界变得简单了,还是变得更复杂了。 当然这只是一个玩笑,可别把这个问题当真。
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2019-10-14
2.6K0
cURL无法访问TLS网站故障解决
大多数人都厌烦使用老旧的系统,无论软件还是硬件。但有的时候又不得不困守其中,坚持延续着系统的寿命,或者还需要点几柱香,祈求神佛的护佑。 Linux是一个模块化极好的操作系统,得益于此,当其中有组件落伍之时,大多数情况下,还能通过下载源码,手工编译来升级组件,从而保证系统的可用性。 在这个过程中,cURL工具是必不可少的,特别很多常用的开发平台,都使用了libcurl库作为下载的基础工具。比如PHP/PYTHON/RUST/NPM等。当cURL出现故障的时候,直接就导致很多开发工具的升级或者安装依赖包无法继续。
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2019-09-17
3.4K0
MySQL数据库文件的移动和权限设置
新型数据库层出不穷,MySQL一幅日薄西山的样子。其实还有很多人或者偏爱、或者使用以前遗留的系统,仍然生活在MySQL的世界。 我也是有很久不用了,这个很久超过十年。 不过前几天有个朋友让我帮忙为他们升级服务器,才发现,老革命居然碰到个新问题。
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2019-08-13
7.7K0
正确设置越狱版ios的终端编码--命令行中文的处理
越狱版的iPhone当然是为了跟电脑一样做各种有趣的事情的。 但通常越狱的iPhone在命令行都无法处理中文,比如你的播放器里面的中文歌曲名,列出来全部是乱码的样子。类似下面的图:
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2019-07-01
1.5K0
win10配置linux子系统使用python绘图并显示--WSL使用GUI输出
默认情况下,Win10的linux子系统(WSL)是只能使用命令行程序的。所有图形界面的程序都无法执行。
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2019-07-01
3.3K0
梯度下降法公式推导过程--再次补充:导数部分化简
前面一篇就是基础性的推导过程。从反馈的情况看,总体还是讲明白了。但是在导数的部分,仍有不少的存疑。 其实在数学方面,我也是学渣。所以尽我所能,希望再次的补充能讲的明白。若有谬误,期盼指正。
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2019-06-25
9140
梯度下降法基本推导--机器学习最基本的起点
仍然是一篇入门文,用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中,我们期望对数学并没有特别喜好的程序员,也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后,基本的数学知识,还是没办法躲过的。
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2019-06-22
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给图片加水印--手把手教新码农如何把技术变成产品
加水印是为图片声明版权出处的一种常用方法。 平常都是写技术文章,文章的重点在技术本身,照片往往不需要加水印,或者需要加也不多,祭出神器PhotoShop很快就能完成。 前一段趁着夏天还不很热的时候出去游荡,回来应约写了游记,其实是给别人当做攻略来用。 游记可就不同了,照片成为了主体,并且量很大。随便一个景区的流程,十几副照片总是免不了的。这个时候,还用PhotoShop来加水印,当然不是不行,但那显然非我等“攻城狮”所愿为的。 于是我们为图片加水印的“产品”,就此立项啦。
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2019-06-19
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Android程序中,内嵌ELF可执行文件-- Android开发C语言混合编程总结
都知道的,Android基于Linux系统,然后覆盖了一层由Java虚拟机为核心的壳系统。跟一般常见的Linux+Java系统不同的,是其中有对硬件驱动进行支持,以避开GPL开源协议限制的HAL硬件抽象层。 大多数时候,我们使用JVM语言进行编程,比如传统的Java或者新贵Kotlin。碰到对速度比较敏感的项目,比如游戏,比如视频播放。我们就会用到Android的JNI技术,使用NDK的支持,利用C++开发高计算量的模块,供给上层的Java程序调用。 本文先从一个最简单的JNI例子来开始介绍Android中Java和C++的混合编程,随后再介绍Android直接调用ELF命令行程序的规范方法,以及调用混合了第三方库略微复杂的命令行程序。
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2019-06-15
1.5K0
Android程序中,内嵌ELF可执行文件--Android开发C语言混合编程总结
都知道的,Android基于Linux系统,然后覆盖了一层由Java虚拟机为核心的壳系统。跟一般常见的Linux+Java系统不同的,是其中有对硬件驱动进行支持,以避开GPL开源协议限制的HAL硬件抽象层。
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2019-06-14
1.7K0
TensorFlow从1到2(十五)(完结)在浏览器做机器学习
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能。
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2019-05-17
8760
TensorFlow从1到2(十三)图片风格迁移
《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码,算法也相对复杂,所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。 今天在TensorFlow 2.0的帮助,和新算法思想的优化下,实现同样功能的代码量大幅减少,结构也越发清晰。所以今天就来讲讲这个话题。
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2019-05-15
1.9K9
TensorFlow从1到2(十四)评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析
通常认为评估器因为内置的紧密结合,运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架,除了支持TensorFlow作为后端,还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度,不过本人并未实际对比测试。我觉的,对于大量数据导致的长时间训练来说,这点效率上的差异不应当成为大问题,否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中,统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话,使用Keras也不会成为障碍。
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2019-05-15
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TensorFlow从1到2(十二)生成对抗网络GAN和图片自动生成
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程。所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿。
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2019-05-15
1.1K0
TensorFlow从1到2(十一)变分自动编码器和图片自动生成
“变分自动编码器”(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想。不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现。
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2019-05-14
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TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译
机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做:首先完整听懂要翻译的语句,将语义充分理解,随后把理解到的内容,用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译,也正是这样做的,谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说,这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器,得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义,只是这个含义人类无法读懂,是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程,将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果,非常流畅,具有更好的可读性。
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2019-05-14
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TensorFlow从1到2(九)迁移学习
迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间。
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2019-05-10
1.7K0
TensorFlow从1到2(八)过拟合和欠拟合的优化
《从锅炉工到AI专家(6)》一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控、调整模型,从而显著改善模型指标。
俺踏月色而来
2019-05-10
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