Compile for linux on windows using mingw64,Cross-compiling on Windows for Linux 在前面《发布msyscuione》中我们谈到cui...所以就有在二个OS间处理统一编译的需求，这就是cross compile和统一cui套件的需求。。...文章最后还希望提出一个msys2cuione的东西，在《发布msyscuione》中msys里面配备的是基于mingw32的统一CUI套件，有点过时，而现在msys2+mingw64出来了。
什么是对话式用户交互界面（Conversational User Interface, CUI） 对话式用户交互界面（Conversational User Interface, CUI）与以前使用按钮...、输入框和滚动条的图形界面（Graphical User Interface, GUI）类似，但是 CUI 是通过模拟人类说话来与用户进行交互。...现在 CUI 非常常见，你很可能已经使用过CUI了。比如如果你用 iPhone，那么应该接触过 Siri；如果你经常在线购物，那么你应该在淘宝上被小二机器人服务过。...CUI 与即时通讯平台（Instant Messaging, IM） 对话式用户交互界面(CUI)也需要适配各种平台，就像现有的响应式网页设计（Responsive Web Design）界面需要适配不同的屏幕分辨率和兼容电脑鼠标和手机触屏一样...理解对话式用户交互界面（CUI）是理解未来科技发展的重要一步。 Chatbot 现在不断在迭代升级，对各种商业场景的未来都会产生巨大影响。
Users\\wangli\\Desktop\\kbgz-v5.9.0-debug.apk',#APP文件路径 'appPackage':'com',#APP包名 'appActivity':'cui.setup.SplashActivity...kbgz-v5.9.0-debug.apk appPackage: com chromeOptions: androidProcess: com.tencent.mm:tools appActivity: cui.setup.SplashActivity...: com.tencent.mm:tools - - python - c++ - java 读取yaml文件中字典 用python读取yaml文件案例，先用open方法读取文件数据，再通过load...这个load跟json里面的load是相似的,yaml文件内容: chromeOptions: androidProcess: com.tencent.mm:tools appActivity: cui.setup.SplashActivity...', 'c++', 'java'], 'autoGrantPermissions': 'True', 'deviceName': '852', 'appActivity': 'cui.setup.SplashActivity
1，cui环境是历史上程序开发和应用(部署、安装)原始形式，cui是程序上产出后的raw form,与GUI相对，GUI是高级封装形式。比如编译器这种东西历史上就是CUI后有IDE的。用法上约定俗成。...第三，有些需要batch配置的程序必定需要CUI，GUI反而不合适。 故，这三点其实可以看成是服务器开发和应用部署和客户终端的开发部署差别要求。 2，CUI是最接近被调用的。...4，一句话，CUI是程序的原始形式。维护这样一个环境是必要的-它是继os core之后在PC软件上出现的第二大存在，这往往出现在windows和linux易用性之争上。或CUI，GUI之争中。...msys1.01 2,集成perl-5.24.0-mingw32 (比如为了支持qt等的shadow build) 3,采用i686-4.8.3-release-posix-dwarf-rt_v3-rev2(集成python...,python2.7builtin) 4，集成qtcling 5，。。。
Users\\wangli\\Desktop\\kbgz-v5.9.0-debug.apk',#APP文件路径 'appPackage':'com',#APP包名 'appActivity':'cui.setup.SplashActivity...kbgz-v5.9.0-debug.apk appPackage: com chromeOptions: androidProcess: com.tencent.mm:tools appActivity: cui.setup.SplashActivity...: com.tencent.mm:tools - - python - c++ - java 四、读取yaml文件中字典 用python读取yaml文件案例，先用open方法读取文件数据，再通过...这个load跟json里面的load是相似的 yaml文件内容 chromeOptions: androidProcess: com.tencent.mm:tools appActivity: cui.setup.SplashActivity...', 'c++', 'java'], 'autoGrantPermissions': 'True', 'deviceName': '852', 'appActivity': 'cui.setup.SplashActivity
Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04 一、前言 了解到上一篇笔记的内容，就可以尝试自己编写python程序生成prototxt文件了，当然也可以直接创建文件进行编写...，不过显然，使用python生成这个配置文件更为简洁。...examples/cifar10/cifar10_quick_test.prototxt" 二、Pycaffe API小试 solver.prototxt文件如何生成，在后续的笔记中讲解，先学习如何使用python...import caffe #导入caffe包 caffe_root = "/home/Jack-Cui...import caffe #导入caffe包 caffe_root = "/home/Jack-Cui
原作者及原文链接： https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/59488464 运行平台：Windows Python版本：Python3.x...urllib import error if __name__ == "__main__": #一个不存在的连接 url = "http://www.douyu.com/Jack_Cui.html...as e: print(e.code) 运行之后，我们可以看到404，这说明请求的资源没有在服务器上找到，www.douyu.com这个服务器是存在的，但是我们要查找的Jack_Cui.html...+ AI 名师，打造精品的 Python + AI 技术课程。...flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745，获取资料，和广大群友一起学习。 [python群.png]
blog.csdn.net/column/details/16415.html **Github代码获取：**https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python...版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： Sublime text3 文章目录 @[toc] 一 前言 二 Logistic回归与梯度上升算法 1 Logistic回归 2...梯度上升算法 三 Python3实战 1 数据准备 2 训练算法 3 绘制决策边界 四 总结 一 前言 本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。...我们可以编写Python3代码，来实现这一过程： # -*- coding:UTF-8 -*- """ 函数说明:梯度上升算法测试函数 求函数f(x) = -x^2 + 4x的极大值 Parameters...---- 三 Python3实战 1 数据准备 数据集已经为大家准备好，下载地址：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/blob/master
运行平台：Windows Python版本：Python3.x IDE：Sublime text3 一.urllib.error urllib.error可以接收有urllib.request...urllib import error if __name__ == "__main__": #一个不存在的连接 url = "http://www.douyu.com/Jack_Cui.html...as e: print(e.code) 运行之后，我们可以看到404，这说明请求的资源没有在服务器上找到，www.douyu.com这个服务器是存在的，但是我们要查找的Jack_Cui.html...urllib import error if __name__ == "__main__": #一个不存在的连接 url = "http://www.douyu.com/Jack_Cui.html
本课程是为那些希望提高机器学习和人工智能知识的 Python 初学者设计的。 Python 中的编码树 链接: https://www.youtube.com/watch?...在 Python 中实现朴素贝叶斯 链接: https://sidsite.com/posts/implementing-naive-bayes-in-python/ 本文介绍了如何在 Python 中实现朴素贝叶斯分类器...如何使用 GitHub Actions 编写高质量的 Python 代码 链接: https://t.co/6DXxfk9bpf 这篇文章与您分享如何在 Python 项目中设置 GitHub Actions...2 的影响 链接: https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/python/Python2DroppingImpact 您应该了解的 Python 中的字典的...py_cui 链接: https://github.com/jwlodek/py_cui 受 gocui 启发的制作的 Python 库，一个用于直观地创建 CUI/TUI 界面的 Python 库。
Python版本：Python2.7 运行平台：Ubuntu14.04 最后修改时间：2017.4.20 在上个笔记中，已经学会了如何使用Caffe利用作者给的脚本训练CIFAR-10...显然，我们可以使用脚本，有很多方法可供选择shell脚本，python脚本等。而我采用的方式是使用python脚本处理这些文件，生成最终的图片列表清单txt文件。...2.利用python脚本编写图片列表清单txt文件 (1)在caffe根目录下创建一个我们的工程目录my-caffe-project，使用如下指令： cd /home/Jack-Cui/caffe-master...= 3.利用python脚本执行convert_imageset文件生成db文件 生成的这个filelist.txt文件，就可以作为第三个参数，直接使用了。 .../home/xxx/caffe-master/examples/images/ 为图片保存的绝对路径，我的caffe放在了/home/Jack-Cui目录下。
代码用Python编写，以交互方式可视化结果。...那么目标是通过最小化平方误差损失函数的置信加权和来学习用户因子X u和艺术家因子Y i： def alternating_least_squares(Cui, factors, regularization..., iterations=20): users, items = Cui.shape X = np.random.rand(users, factors) * 0.01 Y = np.random.rand...(items, factors) * 0.01 Ciu = Cui.T.tocsr() for iteration in range(iterations): least_squares...(Cui, X, Y, regularization): users, factors = X.shape YtY = Y.T.dot(Y) for u in range(users
3、使用Python构建Logistic回归分类器 在使用Sklearn构建Logistic回归分类器之前，我们先用自己写的改进的随机梯度上升算法进行预测，先热热身。...Author: Jack CuiBlog: http://blog.csdn.net/c406495762Zhihu: https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui...Author: Jack CuiBlog: http://blog.csdn.net/c406495762Zhihu: https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui...del(dataIndex[randIndex]) #删除已经使用的样本 return weights #返回"""函数说明:使用Python...dataMatrix.transpose() * error return weights.getA() #将矩阵转换为数组，并返回 """函数说明:使用Python
blog.csdn.net/column/details/16415.html Github代码获取：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python...版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： Sublime text3 一 前言 二 改进的随机梯度上升算法 随机梯度上升算法 回归系数与迭代次数的关系 三 从疝气病症状预测病马的死亡率...实战背景 准备数据 使用Python构建Logistic回归分类器 四 使用Sklearn构建Logistic回归分类器 LogisticRegression 编写代码 五 总结 Logistic回归的优缺点...3 使用Python构建Logistic回归分类器 在使用Sklearn构建Logistic回归分类器之前，我们先用自己写的改进的随机梯度上升算法进行预测，先热热身。...return weights.getA() #将矩阵转换为数组，并返回 """ 函数说明:使用Python
/usr/bin/env python #coding:utf8 #此脚本为查找递归目录下所有文件匹配的内容 import os,sys,tab def paths(path): list_path... print len(listc) return listc if __name__ == "__main__": log_file = "/root/cui.../script/cui.log" path_input = raw_input("\033[32;1mplease input search path: \033[0m").strip(
"正确地打开方式": [ "阅读", "置顶", "转发" ] } } 在Python...Python解析PSIBLAST的JSON输出结果 BLAST的输出结果可以有多种，在线的配对比较结果，线下常用的表格输出，这次尝试的是JSON的输出，运行命令如下 psiblast -db nr -out...Known_CPS.CUI.mfa.psiblast -evalue 0.0001 -outfmt 13 -num_threads 10 -num_iterations 0 -in_msa Known_CPS.CUI.mfa...结果获取匹配的蛋白的名字和序列，JSON文件解析的关键是知道关注的信息在哪个关键字下可以找到，然后需要怎么操作进入到关键字所在数据层，具体操作见如下视频，视频中一步步尝试如何不断试错，解析JSON文件，获得想要的Python
c406495762/article/details/76262487 转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台： Windows Python...版本： Python3.x IDE： Sublime text3 一 前言 二 决策树构建 ID3算法 编写代码构建决策树 三 决策树可视化 四 使用决策树执行分类 五 决策树的存储 六 Sklearn...为了解决这个问题，需要使用Python模块pickle序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。...可以使用已经写好的Python程序构建决策树，不过出于继续学习的目的，本文使用Sklearn实现。...运行代码，在该python文件保存的相同目录下，会生成一个名为tree的PDF文件，打开文件，我们就可以看到决策树的可视化效果图了。 ? 确定好决策树之后，我们就可以做预测了。
为了解决这个问题，需要使用Python模块pickle序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。...{0: {'有工作': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 1: 'yes'}} storeTree(myTree, 'classifierStorage.txt') 运行代码，在该Python...数据如下图所示： [9.png] 可以使用已经写好的Python程序构建决策树，不过出于继续学习的目的，本文使用Sklearn实现。...--- 相关文章和视频推荐 圆方圆学院汇集 Python + AI 名师，打造精品的 Python + AI 技术课程。 在各大平台都长期有优质免费公开课及录像，欢迎报名收看。...flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745 ，获取资料，和广大群友一起学习。 [sitl15b2bn.png]
原文链接： Jack-Cui，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html [0.jpg] 一、前言 朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题...最后，使用Python3编程实现一个简单的言论过滤器。 [1.jpg] 二、朴素贝叶斯理论 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以在讲述朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。...--------------------------------------------------------------------------------- 相关文章和视频推荐 圆方圆学院汇集 Python...+ AI 名师，打造精品的 Python + AI 技术课程。...flowToken=1007319 加入python学习讨论群 78486745 ，获取资料，和广大群友一起学习。 [python群.png]
CUI是一种高级设计模式，用户和机器的交互主要发生在用户的口语或书面自然语言中。 作为设计模型，CUI依赖于通过应用程序和相关服务的实现。 ?...一种方式是通过图形化的UI（GUI），这种方式的体验完全好与相对于回复“88”的传统的CUI方式。 有没有更好的CUI的方式？当然存在。 ?...区别于传统的CUI，智能化CUI不仅仅是通过纯文本式（或者语音）的返回，而是通过智能化呈现，可交互的UI与用户交互。...实际上，智能化的CUI不仅仅大幅提升用户体验，更重要的是CUI加速了企业移动信息化的进程。 二、CUI 加速了企业移动信息化进程 为什么这么说呢？我们先看一下传统的企业移动信息化方式 ?...这是智能化CUI比传统的CUI的优势之处。 ? 我们之前提到的请假，在真正上显示，不仅仅是能够处理的是简单的语义的处理。
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