在最美的年华遇见更好的自己！...CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为： AXYZdong的博客 B站主页为：AXYZdong的个人主页 问题来源 某一次从 skimage 里面导入...import name 'novice' from 'skimage' (E:\Users\24144\anaconda3\lib\site-packages\skimage\__init__.py) 问题解决...然后我查看了一下自己的 scikit-image 版本，发现是 0.19.2，结合上面警告的意思，我现在的版本中已经没有novice模块了。...于是，我安装了一个0.15.0版本的 scikit-image（换一个有novice模块的版本） pip install scikit-image==0.15.0 之后，就可以成功导入 novice
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/53767724 先来看一道面试题： java中关于继承的描述正确的是（） A、一个子类只能继承一个父类...B、子类可以继承父类的构造方法 C、继承具有传递性 D、父类一般具有通用性，子类更具体 正确答案: A C D ---- 子类不可以继承父类的构造方法，只可以调用父类的构造方法。...子类中所有的构造函数都会默认访问父类中的空参数构造函数，这是因为子类的构造函数内第一行都有默认的super（）语句。super（）表示子类在初始化时调用父类的空参数的构造函数来完成初始化。...一个类都会有默认的空参数的构造函数，若指定了带参构造函数，那么默认的空参数的构造函数，就不存在了。这时如果子类的构造函数有默认的super（）语句，那么就会出现错误，因为父类中没有空参数的构造函数。...因此，在子类中默认super（）语句，在父类中无对应的构造函数，必须在子类的构造函数中通过this或super（参数）指定要访问的父类中的构造函数。 PS：方法没有继承一说，只有重载和重写
在本文中，我将介绍你可能不知道的10个关于Scikit-learn最有用的特性。 1. 内置数据集 Scikit-learn API内置了各种toy和real-world数据集[1]。...Scikit learn包括用于分类任务的DummyClassifier() 和用于基于回归问题的 DummyRegressor()。 4....机器学习pipeline 除了为机器学习提供广泛的算法外，Scikit learn还具有一系列用于「预处理」和「转换数据」的功能。...管道的HTML形式 管道通常会变得非常复杂，尤其是在处理真实世界的数据时。因此，scikit-learn提供了一种方法来输出管道中步骤的HTML图表[3]，非常方便。 ? 9....可视化 树模型 plot_tree() 函数允许你创建决策树模型中的步骤图。 ? 10. 丰富的第三方扩展 许多第三方库可以更好地扩展scikit-learn的特性。
写在前面 本篇文章的所有例子来源都是《JS设计模式与开发实践》这本书，写这篇文章之前也去查阅了很多关于this指向问题的探讨，包括但不仅仅有像阮一峰老师，还有很多的博主的帖子，还是决定写这篇文章有以下几个原因...，第一，加深自己的理解，重新理一遍关于这方面的知识，第二，我尽可能的使用通俗简单的说辞进行解释 力求让更多的人明白这个东西，第三，this是js中的一个关键字，很有必要单独拿出来写一篇文章。...js中的this this js中的this总是指向一个对象，也就是一个obj，但是具体指向的是哪一个obj是根据具体的运行时函数的执行环境动态绑定的，而不是函数被声明的环境！...windows，但是我们windows并没有声明任何关于myName的值，所以是undefined 我们再看一种情况 var getId = document.getElementById...getId = document.getElementById var div = getId('div1') console.info(div.id) //div1 最后 其实this指向的问题和
印象笔记 (void)readDataWithTimeout:(NSTimeInterval)timeout tag:(long)tag 上面的方法会生成一个数据类：AsyncReadPacket，此类中包含...tag，并把此对象放入数组theReadQueue中。...在CFStream中的回调方法中，会取theReadQueue最新的一个，在回调方法中取得tag，并将tag传 给回调方法： (void)onSocket:(AsyncSocket *)sock didWriteDataWithTag
方法一： 在打开一个窗体时，我们往往需要设置焦点让光标出现在我们希望它出现的位置上。...这时我们可以在窗体的Activated事件中设置焦点 例如我们希望光标在打开窗体的时候出现在textBox1上，我们只需要在Activated事件中添加如下代码： this.textBox1.Focus...Activated事件：当窗体被激活时发生的事件。...}; 方法二： 也可以通过设置的Tab控件的顺序，从而达到效果。
在 iOS 9 和 OS X 10.11 中，默认情况下非 HTTPS 的网络访问是被禁止的。...通过将它设置为YES，可以让你的 app 中的WKWebView和使用AVFoundation播放的在线视频不受 ATS 的限制。这也应该是绝大多数使用了相关特性的 app 的选择。...URLSession✅❌iOS 9 将继续使用 NSAllowsArbitraryLoads 该列表是根据 Apple prerelease 的文档中关于NSAppTransportSecurity和...如果这个行为发生了变化，或者上面的列表存在问题，欢迎留言，我会进行更正。...关于UIWebView是否也可以在NSAllowsArbitraryLoadsInWebContent为YES时访问 HTTP，Apple 内部似乎也在争论，但是个人认为是时候淘汰UIWebView了。
技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。...然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。...，但是在显存中的数据并未被消除。...解决思路 暂时还不清楚这个问题发生的机制，在一些特定场景下出现僵尸进程的问题似乎跟我复现的这个场景也有所不同。...如果进程执行中存在一些问题，还可以通过terminate的操作来直接杀死进程，同样也可以确保显存占用不会发生堆积的情况。程序的执行结果如下： Array b has been deleted!
一个关于Scikit-Learn的简明介绍：Python机器学习库 如果你是一个Python程序员，或者你正在寻找一个牛逼的库，使你可以应用机器学习到生产系统上，那么你会要认真考虑的库就是scikit-learn...在这篇文章中，你会得到一个scikit-learn库的概述和有用的参考。 它从哪里来？ Scikit-learn最初是由David Cournapeau在2007年的Google夏季代码项目开发的。...Scikit-learn通过Python中的统一接口提供了一系列监督和非监督学习算法。它根据许可的已简化BSD许可证进行授权，并分布在许多Linux发行版下，鼓励学术和商业使用。...因此，这个模块提供学习算法，并被命名为scikit-learn。这个库的愿景是拥有可在生产系统中应用的健壮程度和支持水平。这意味着要深入研究诸如易于使用，代码质量，协作，文档和性能等问题。...Dimensionality Reduction（降维）: 用于减少集合，可视化和特征选择（如主成分分析）的数据中的特征数量.
工作中经常用到rabbitmq,而用的语言主要是python，所以也就经常会用到python中的pika模块，但是这个模块的使用，也给我带了很多问题，这里整理一下关于这个模块我在使用过程的改变历程已经中间碰到一些问题...，查到关于这个问题的连接有： https://stackoverflow.com/questions/49154404/pika-threaded-execution-gets-error-505-unexpected-frame...有点写代码能力了 最后我也是选择了用两个连接的方法解决出现上述的问题，现在是一个测试代码例子： #!...，同时另外一对订阅发布也是用的两个连接来执行订阅和发布，这样当再次运行程序之后，就不会在出现之前的问题 关于断开重连 上面的代码虽然不会在出现之前的错误，但是这个程序非常脆弱，当rabbitmq服务重启或者断开之后...，但是当rabbitmq的服务好了之后，我们的程序依然可以重新进行连接，但是上述这种实现方式运行了一段时间之后，因为实际的发布消息的地方的消息是从其他线程或进程中获取的数据，这个时候你可能通过queue
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有一个标准化和简单的接口用来预处理数据和进行模型的训练，优化和评估。...Scikit-learn中包含用于分类任务的 DummyClassifier()和用于回归问题的DummyRegressor()。...Pipelines 可以让你把所有的机器学习工作流串到一起 除了为机器学习提供广泛的算法，Scikit-learn也有一系列的预处理和数据变换的功能。...为了便于机器学习工作流的重现性和简单性，Scikit-learn创建了**pipeline **，它允许你将大量的预处理步骤与模型训练阶段链接在一起。...因此，Scikit-learn提供了一个方法来输出pipeline中步骤的HTML图，这非常方便。
由于模型是通过均值归一化后的训练集训练得到，所以要想更好的验证模型的性能，测试集上同样要使用归一化的操作。现在的问题就是对于测试集，如何进行归一化的处理呢？...我们训练模型的目的是让模型应用在真实的环境中，可是很多时候在真实的环境中我们无法得到所有测试数据的均值和方差的。...sklearn为了统一接口，将Scalar（归一化）这个类和机器学习算法这个类，他们整体的使用流程是一致的。下图就是sklearn封装Scalar这个类的使用流程： ?...其实对比机器学习算法，只是将机器学习算法中的predict改成了transform。...有了transform，我们就可以方便使用Scaler对后续的样本进行归一化，进而送入机器学习的算法中来训练预测处理。 具体使用sklearn进行数据归一化操作如下： ? ? ? ? ?
这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始!...为了避免这一种情况,我们特地的给加上一些数 ? 所以上述的这个问题就解决了. 现在我们举一个例子吧,这样可以加深理解 ? 这个部分我也在继续学习,会将陆续更新!...———————————————我是华丽的分割线————————————— 现在用实际的代码来实现这个分类的问题吧.在这里我们会使用TensorFlow来解决分类的问题,以前的时候我写过关于线性回归的问题....相信看过的小伙伴可能在这里就会想这个回归的问题.那么这个回归和分类有什么区别可以值得说道说道.分类和回归的区别在我看来是在于输出变量的类型上.通俗理解上定量输出是回归,或者是连续变量的预测.定性的输出是一个分类...在这个例子中我们会使用的是MINIST数据库,MINIST是一个手写字体的数字库,长得大概是下边这个样子 ? 现在我们导入MNIST数字库: ?
全文字数：4388字 阅读时间：18分钟 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。...不过对于本小节的实验数据集来说，由于只是一个二分类问题，所以只有一根直线，因此二维数组中的第一个元素[4.032, -2.49]列表即为这根直线的系数。...plot_x = np.linspace(axis[0], axis[1], 200) 通过前几个小节的学习大致了解决策边界以及位于决策边界上面和下面两个直线的方程： 决策边界的直线方程：w0 * x0...，算法按照何种方式将二分类问题转换为多分类问题，参数默认值为ovr（One vs Rest, 一对剩余所有），同时也可以是使用ovo（One vs One, 一对一）的方式； penalty = 'l2...下一小节将首先使用多项式特征的方式来处理非线性的问题，紧接着引入SVM算法非常重要的核函数。 ?
在codeReview的时候被同事指出 其中object.getCode()的值时哦那个数据库查出来的一个deci类型的并且声明为not null。 类似图下声明的字段： ?...首先，我们要搞清楚“空值” 和 “NULL” 的概念： 1、空值是不占用空间的 2、mysql中的NULL其实是占用空间的，下面是来自于MYSQL官方的解释 “NULL columns require...搞清楚“空值”和“NULL”的概念之后，问题基本就明了了，我们搞个例子测试一下： CREATE TABLE test ( col1 VARCHAR( 10 ) CHARACTER SET utf8...可见，NOT NULL 的字段是不能插入“NULL”的，只能插入“空值”，上面的问题1也就有答案了。...对于问题2，上面我们已经说过了，NULL 其实并不是空值，而是要占用空间，所以mysql在进行比较的时候，NULL 会参与字段比较，所以对效率有一部分影响。
书上摘抄的一段话，非常有用 表示T应该是绑定类型的子类型（subType） T和绑定类型可以是类，也可以是接口。...选择关键字extands的原因是更接近子类的概念，并且java的设计者也不打算在语言中添加一个新的关键字。...这里的泛型用中extends 的关键字的意思，其实是在给泛型设置限定（bound）的时候, 让extends = extends or implements.
文件添加到 SVN 版本中。...实际上，XXX.iml文件是 IDEA 自动为我们（首次）打开的项目生成的配置文件，例如我们的项目名为accounting-hessian，那么 IDEA 就自动为我们的项目生产了一个名为accounting-hessian.iml...的配置文件。...Yes，那么在我们向 SVN 提交代码的时候，IDEA 会将其添加到项目的版本变更中。...最后，我们尝试提交代码，测试 IDEA 的表现： 如上图所示，当我们对第一次弹框选择了No，对第二个弹框选择了Yes，则在提交代码的时候，IDEA 忽略了自动创建的XXX.iml文件，并将我们创建的IdeaTest
，那么对于图片的尺寸大小等问题的设置 android:verticalSpacing="2dp" 作用： android:horizontalSpacing="5dp" 作用： android:numColumns="auto_fit" 作用： android:stretchMode="columnWidth" 作用：<!...--如何填满空余的位置，模拟器采用WVGA800*480，每排4列，有4＊100＋5＊3＝415，还余65px的空 间，如果是columnWidth，则这剩余的65将分摊给4列，每列增加16/17px。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前几个小节封装了我们自己的PCA方法。...这一小节就来看看sklearn中对于PCA是如何进行封装的，然后通过构造的虚拟数据集以及真实的digits手写数字识别数据集来展示PCA降维的效果。...一 sklearn中的PCA sklearn封装的PCA与前几个小节我们自己封装的PCA，虽然他们大体流程基本一致，但是他们之间还是有很多不同的地方。 ?...介绍了这么多，上面的功能sklearn中为我们封装好了，也就是通过指定需要保留原数据方差比例来自动决定选取的主成分个数。 ?...比如在digits数据中，将其降维到2维数据，然后对其进行可视化。 ? 虽然在matplotlib中并没有显示的指定颜色，但是matplotlib会自动为我们指定颜色。
在jupyter notebook中调用外部代码，需要使用%run魔法命令。 ? 使用sklearn实现KNN 机器学习的流程如下： ?...我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ?...在监督机器学习中输入的大量学习资料就是训练样本以及对应的标签； 机器学习算法得到训练模型过程我们称之为拟合，英文为fit； 输入样例输入模型，模型输出结果的过程叫做预测，英文为predict。...kNN也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集...在外部创建一个KNN2.py的Python文件，使用外部调用的方式在jupyter中调用。KNN2.py具体内容如下： ? ? 在jupyter中调用： ?
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