前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。...原理 多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。...MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。 关于 MLP 的原理我就不再赘述，我用下面的一个图来简单说明下： ?...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。 数据集中的图像和分类大致是这样的： ?...，一直在 10% 左右，但是损失却降得很厉害，此处还未彻底搞清楚。
在训练过程中，虽然信号的流向是输出方向，但计算出的误差函数和信号传播的方向相反，也就是向输入方向传播的，正因如此，这种学习方式得名反向传播（backpropagation）。...4,反向传播算法通过求解误差函数关于每个权重系数的偏导数，以此使误差最小化来训练整个网络 5,在反向传播算法中，首先要明确误差函数的形式; 6,在反向传播算法中，每个输出神经元的误差都被写成平方项的形式...12,在多层神经网络中，隐藏神经元的作用在于特征检测。随着学习过程的不断进行，隐藏神经元将训练数据变换到新的特征空间之上，并逐渐识别出训练数据的突出特征。...二、今日重点 1,在感知器的输入层和输出层之间添加隐藏层，就可以得到多层感知器； 2,多层感知器是一类前馈神经网络，采用的是反向传播的学习方式； 3,反向传播算法要根据误差函数的梯度来调整权重系数，...需要应用求导的链式法则； 4,单个隐藏层就能使多层感知器以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。
作者：王月鑫、伍鹏、周沛、叶旭、周顺平来源：中南民族大学学报（自然科学版）编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：基于多层感知器的端到端车道线检测算法01 摘要针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器...近期，许多对多层感知器（Multi Layer Perceptron，简称MLP）的研究表明，MLP能够较好的提取图像的全局语义信息，但在局部语义信息的提取上没有达到好的效果，且文献CycleMLP在图像分割等计算机视觉的下游任务中获得了很好的效果...在借鉴已有的车道线检测方法的基础上，结合车道线的全局结构特征和局部语义信息，提出了一种简单高效的基于多层感知器的车道线检测方法，该方法能快速、准确地检测出车道线。...定义为： ，其中 、 为可训练的参数，训练中初始化为 ，在使用仿射操作时，将独立的应用于输入数据的每一列，与标准化处理不同，该仿射变换不依赖于任何批处理信息，可以使训练更稳定。...2.2.2 局部感知器有效性验证\text{gConv}在验证局部感知器的有效性的实验中，对训练与推理阶段是否使用局部感知器分别设置三组对照实验，算法组合与实验结果如表2所示，由结果可知在训练阶段加入
作者：王月鑫、伍鹏、周沛、叶旭、周顺平 来源：中南民族大学学报（自然科学版） 编辑：郑欣欣@一点人工一点智能 01 摘要 针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器（MLP）的车道线检测算法...近期，许多对多层感知器（Multi Layer Perceptron，简称MLP）的研究表明，MLP能够较好的提取图像的全局语义信息，但在局部语义信息的提取上没有达到好的效果，且文献CycleMLP在图像分割等计算机视觉的下游任务中获得了很好的效果...在借鉴已有的车道线检测方法的基础上，结合车道线的全局结构特征和局部语义信息，提出了一种简单高效的基于多层感知器的车道线检测方法，该方法能快速、准确地检测出车道线。...定义为： ，其中 、 为可训练的参数，训练中初始化为 ，在使用仿射操作时，将独立的应用于输入数据的每一列，与标准化处理不同，该仿射变换不依赖于任何批处理信息，可以使训练更稳定。...图8 栅格编码长度对准确率影响 2.2.2 局部感知器有效性验证 在验证局部感知器的有效性的实验中，对训练与推理阶段是否使用局部感知器分别设置三组对照实验，算法组合与实验结果如表2所示，由结果可知在训练阶段加入
从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 前言 欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！...安装Scikit-Learn 在开始之前，你需要确保Scikit-Learn已经安装在你的开发环境中。...第三部分：Scikit-Learn的实战应用与项目开发技巧 在前两部分中，我们详细讲解了Scikit-Learn的基础与高级操作。...同时，我们还会介绍一些项目开发中的最佳实践，以帮助你在实际工作中更高效地应用这些知识。 1. 项目背景与数据集介绍 我们以一个经典的二分类问题为例：预测客户是否会购买某款产品。...以上就是关于【Python篇】从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
在本文中，我们将了解神经网络的工作方式以及如何使用 Python 编程语言和最新版本的 SciKit-Learn 来实现它们。...神经网络是深度学习的基础，它属于机器学习范畴，是当今最令人兴奋的技术进步之一。在利用 Python 创建神经网络之前，让我们先从最基本形式——单个感知器（perceptron）开始。...为了创建一个神经网络，我们可以从叠加多层感知器开始，创建一个神经网络的多层感知器模型。它包含了传入数据的输入层和产生结果的输出层。...由于神经网络的特点，神经网络在 GPU 上的表现往往比 CPU 好。可惜的是，SciKit-learn 框架不支持 GPU 加速优化。...SciKit-learn 使用 estimator（估计量）对象。我们将从 SciKit-Learn 的 neural_network 库导入我们的估计量（多层感知器分类器模型/MLP）。
目前scikit-learn的版本是0.17.1，在2014年Google Summer的项目中，多层感知器已经被作者实现，并提交在scikit-learn 0.15.1版本中，只是还没有被合并到scikit-learn...在未来的scikit-learn新版本中可能会原封不动的合并多层感知器的实现。也有一些神经网络模型的Python库，比如PyBrain，Pylearn2和scikit-neuralnetwork等。...因为目前scikit-learn没有实现反馈人工神经网络，本文只介绍前馈人工神经网络。 多层感知器 多层感知器（multilayer perceptron，MLP）是最流行的人工神经网络之一。...与之前我们介绍过的线性模型不同，反向传播不能优化凸函数。反向传播可能用某个局部最小值的参数值达到收敛，而不是全局最小值。实际应用中，局部最小值通常可以解决问题。...我们介绍许多模型，学习算法，效果评估方法，以及这些理论在scikit-learn中的实现。第一章，我们把机器学习描述成一种通过经验改善任务学习效果的过程。
HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉的时候，ZooKeeper会因为在一段时间内无法接受其心跳（即 Session 失效），而删除掉该 RegionServer 服务器对应的 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...为了充分发挥Grafana在DevOps中的价值，以下几点值得注意： 1. 统一数据源：确保Grafana能够获取到准确、可靠的数据是关键。...在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
CALL METHOD cl_http_client=>create_by_url EXPORTING url ...
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。...当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下 ? cookie的表现形式是键值对，类似python中的字典，可以有多个键，有些网站还会对值进行加密处理。...在urllib模块中的用法如下 >>> headers = { ......('http://www.test.com', headers = headers) >>> response = urllib.request.urlopen(request) requests模块中的用法如下...当然，模拟登录是比较复杂的，对于简单的用户名和密码登录的网站，程序处理还比较简单，对于需要验证码的网站，验证码的机器识别的难度决定了模拟登录的难度。
ZooKeeper 在 Kafka 中的应用：理论与 Java 实例 Apache ZooKeeper 在 Apache Kafka 的架构中扮演着至关重要的角色。...本文将深入探讨 ZooKeeper 在 Kafka 中的应用，并提供一个简单的 Java 代码示例来展示它们如何一起工作。 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用 1....集群协调 ZooKeeper 为 Kafka 集群中的多个 Broker 提供了领导选举机制。...同步 ZooKeeper 在 Kafka 的分布式环境中保证数据的一致性。它管理 Kafka 集群中的所有 Broker，确保它们的状态同步。 4....节点管理 ZooKeeper 跟踪 Kafka 集群中每个节点的状态和信息。这包括节点加入或离开集群的情况，以及节点的健康状况。
EDI最初是在由美国企业应用在企业间订货业务活动的电子数据交换系统，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传递业务等。...由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程中的纸面文件，因此EDI又被人们称为“无纸交易”。...总之EDI是商业伙伴之间，将按照标准 、协议规范和格式化的经济信息通过电子数据网络，在商业贸易伙伴的计算机系统之间进行自动交换和处理的全过程。...物流EDI的运作过程如下所示： 发送货物业主在接到订货后制定货物配送计划，并把运送货物的清单及运送时间安排等信息通过EDI发送给物流运输业主和接收货物业主，以便物流运输业主预先定制车辆调配计划，接收货物业主制定接收计划...接收货物业主在货物到达时，利用扫描读数仪读取货物标签的物流条形码，并与先前收到的货物运输数据进行核对确认，开出收货发票，货物入库，同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。
JavaMelody是一款能够监测Java或Java EE应用程序的服务器，它以图表的方式显示：Java内存和Java CPU使用情况，用户Session数量，JDBC连接数，和http请求、sql请求...、jsp页面与业务接口方法（EJB3、Spring、 Guice）的执行数量，平均执行时间，错误百分比等。...listener-class>net.bull.javamelody.SessionListener 如果出现中文不显示或者乱码： 从windows系统中，...copy了MSYH.TTC和MSYHBD.TTC 2个文件到 服务器的%JAVA_HOME%jrelibfontsfallback 目录中， （如果fallback目录不存在，就新建一个）。
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability），包括HDFS的NamaNode和YARN的ResourceManager的HA。...同时，在YARN中，ZooKeepr还用来存储应用的运行状态。...ResourceManager状态存储 在 ResourceManager 中，RMStateStore 能够存储一些 RM 的内部状态信息，包括 Application 以及它们的 Attempts...需要注意的是，RMStateStore 中的绝大多数状态信息都是不需要持久化存储的，因为很容易从上下文信息中将其重构出来，如资源的使用情况。在存储的设计方案中，提供了三种可能的实现，分别如下。...小结： ZooKeepr在Hadoop中的应用主要有： HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HA。 存储RMStateStore状态信息
Scapy 又是scapy，这是python的一个网络编程方面的库，它在wlan中也有很强大的应用。...各种排查最后发现是操作系统的问题，在新装好的kali里也会出问题，但在ubuntu里是没有问题的。...如何构造恶意dns响应 首先要想的是如何让客户端(在没有IDS的情况下)认为我构造的数据包就是服务器返回给他的。...也就是最基本的： 1. dns协议中的id段要从嗅探道的dns请求中取出来，并放到dns响应中去。 2. 其次是scapy中dns响应包的构造，返回自己服务器的ip。...3. sendp发包函数在链路层上发送数据，所以我们可以自定义80211的数据包。
好：图上游走方法科学有效 随机游走序列中节点共现与句子中单词共现均服从幂律分布，可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。...省：可持续迭代、节省重复训练成本 网络的演化通常是局部的点和边的变化，在网络演化过程中只需要对有变动的节点重新生成随机游走序 列，大大节省对整个图上节点重新生成游走序列的时间。...uniform：一视同仁的游走 uniform的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率相等，转移概率为1/节点出度数。...frequency：带权重的游走 frequency的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率与节点边的权值正相关，转移概率为归一化后的边权重。...metapath的特点是在异构图上提供有效游走路径。在某条固定的路径下，节点的下一跳节点类型已经确定，只在该类型的邻居节点集合中选取一个节点。
Python Scikit-Learn 高级教程：高级模型 在机器学习中，选择合适的模型是至关重要的。...本篇博客将深入介绍 Scikit-Learn 中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例，帮助你理解和应用这些高级模型。 1....集成学习方法 集成学习通过组合多个弱学习器的预测结果来构建一个强学习器，以提高模型的性能。在 Scikit-Learn 中，有几种常见的集成学习方法，包括随机森林、AdaBoost 和梯度提升。...深度学习模型 深度学习是机器学习领域的热门话题，Scikit-Learn 中提供了 MLPClassifier 和 MLPRegressor 等多层感知器模型。...总结 本篇博客深入介绍了 Scikit-Learn 中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法和深度学习模型。这些模型在不同类型的问题中表现出色，但在选择和使用时需要谨慎考虑其适用性和计算资源。
在DevOps中，FTP被广泛应用于软件的发布和部署。通过FTP，开发人员可以将更新的软件版本上传到服务器，而运维人员可以从服务器下载最新的软件版本进行部署。...在“站点”选项卡中，点击“添加新站点”。 3. 在“站点名称”中输入FTP服务器的名称，“IP地址”中输入服务器的IP地址，“端口”中输入FTP的端口号（默认为21），并选择“主动FTP模式”。...在“用户”选项卡中，点击“添加新用户”。输入用户的用户名和密码，并为其分配适当的权限。 5. 在“高级”选项卡中，可以设置其他选项，例如启用SSL/TLS加密或设置被动模式。 6....配置完成后，点击“应用”按钮保存设置。现在，FTP服务器已经搭建完成，可以通过指定的IP地址和端口访问。 二、FTP常用命令 FTP有一些常用的命令，用于在客户端和服务器之间进行交互。...三、Java库配置（Maven） 为了在Java应用程序中使用FTP协议进行文件传输，可以使用Apache Commons Net库。
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，这个有点类似Redis，通常我们在存储key-value的数据都会选择Redis。但是唯一的问题就是得有Redis给我们用。...LevelDB可以完美解决我们这种问题，存储在本地的文件当中，如果数据量不多的话，可以直接提交在代码中提交文件，然后就可以把数据放在这个数据库中。...token) def httpresponse = getHttpresponse(request) httpresponse } } Part2不可见存储 在日常的工作中...，我们会遇到很多需要用到的账号和密码，但是各种信息我们并不想写在代码中或者说放在配置文件中，最起码不应该放明文信息存储在某个肉眼可见地方。...Java服务变成一个有状态的服务，比如这个服务需要执行大量的耗时的任务，这些任务都是在内存中的，会分多个阶段，在分布式性能测试中经常碰见这样的情况。
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