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Golang之旅0—安装、配置和命令

Posted on 2019-9-15 | In go |
Words count in article: 973 | Reading time ≈ 3

GO简介

开始跟着七米老师学习Go语言啦!Go代表的是一种趋势,一种未来!Go于2009年发布,当时多核处理器已经上市。Go语言在多核并发上拥有原生的设计优势,Go语言从底层原生支持并发,无须第三方库、开发者的编程技巧和开发经验。

Go语言的并发是基于 goroutine 的,goroutine 类似于线程,但并非线程。可以将 goroutine 理解为一种虚拟线程。Go 语言运行时会参与调度 goroutine,并将 goroutine 合理地分配到每个 CPU 中,最大限度地使用CPU性能。开启一个goroutine的消耗非常小(大约2KB的内存),你可以轻松创建数百万个goroutine。goroutine`的特点:

  1. goroutine具有可增长的分段堆栈。这意味着它们只在需要时才会使用更多内存。
  2. goroutine的启动时间比线程快。
  3. goroutine原生支持利用channel安全地进行通信。
  4. goroutine共享数据结构时无需使用互斥锁。

GO1

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统计学习方法-Perceptron

Posted on 2019-9-15 | In Machine learning |
Words count in article: 2k | Reading time ≈ 8
导读 感知机是二分类的线性分类模型,输入是实例的特征向量(每个属性),输出是实例的类别。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。 目的:找出将训练数据进行线性划分的分离超平面 导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求出最小值 有原始形式和对 ...
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李自健美术馆游记

Posted on 2019-9-14 | In 生活 |
Words count in article: 540 | Reading time ≈ 1
今天上午逛了趟李自健美术馆,深刻体会到那句话:艺术来源于生活,但高于生活。画家的作品多是以生活、童年、妻子为主题,表现的多是人性与爱。 画家李自健 1954年生于湖南邵阳市,1982年毕业于广州美术学院油画系 大部分的作品是基于自己的妻子丹慧和女儿,代表作是巨幅历史油画——《南京大屠杀》,源 ...
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统计学习方法导论—2

Posted on 2019-9-13 | In Machine learning , 统计学习方法 |
Words count in article: 1.9k | Reading time ≈ 7

主要内容

本文主要的内容包含机器学习中的几个常见问题,模型选择和泛化能力:

  • 模型评估选择

    • 训练误差和测试误差
    • 过拟合问题
    • 正则化
    • 交叉验证
  • 泛化能力

    • 泛化误差
    • 泛化误差上界
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统计学习方法法导论_1

Posted on 2019-9-12 | In Machine learning , 统计学习方法 |
Words count in article: 3.6k | Reading time ≈ 13

统计学习概述

统计学习的特点

统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称之为统计机器学习,统计学习的主要特点是:

  • 统计学习以计算机及网络为平台,是建立在计算机及网络之上的
  • 统计学习以数据为研究对象,是数据驱动的学科
  • 统计学习的目的是对数据进行预测和分析
  • 统计学习以方法为中心,统计学习方法构建模型进行预测和分析
  • 统计学习是以概率论、统计学、信息论等多个领域的交叉学科理论
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统计学习方法-KNN算法

Posted on 2019-9-12 | In Machine learning , 统计学习方法 |
Words count in article: 1.9k | Reading time ≈ 8
KNN导读 KNN算法是机器学习中最简单的算法,一句经典的总结:物以类聚 k-近邻算法k-nearest neighbor, kNN是一种基本分类和回归的算法。k近邻算法中的输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,类别可以有多类。算法主要思想: 给定一个训练集的数据,实例的类别已定 ...
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pandasNote4

Posted on 2019-9-11 | In pandas , Python-for-data |
Words count in article: 708 | Reading time ≈ 4
1
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4
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFramei
import pandas_datareader.data as web

协方差和相关系数

  • corr()
  • cov()
  • corrwith()
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linuxNote2_软硬链接

Posted on 2019-9-11 | In linux , 基础 |
Words count in article: 601 | Reading time ≈ 2

Linux中链接分为两种,一种是硬链接 Hard link,一种是软链接 Symbolic link。默认情况下,ln命令产生硬链接。链接为 Linux 系统解决了文件的共享使用,还带来了隐藏文件路径、增加权限安全及节省存储等好处。
Linux软硬链接
理解Linux的硬链接和软链接

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linuxNote1_用户管理

Posted on 2019-9-11 | In linux , 基础 |
Words count in article: 1.4k | Reading time ≈ 5

Linux 是一个多用户、多任务的操作系统,系统设计之初就是为了满足多个用户同时操作的需求。用户是Linux系统工作中一个重要的环节,用户管理主要是包括用户和组的管理。本文主要包括:

  • 用户身份和权限
  • 组管理
  • 修改权限

用户身份

  • 管理员的UID为0:系统的管理员用户,一般情况是root。

  • 系统用户UID为1-999:Linux系统中默认服务程序会有独立的系统用户负责运行。

  • 普通用户UID为1000开始:由管理员创建的用于日常工作的用户。

  • 为了方便管理属于同一组的用户,Linux系统中引入用户组的概念,通过GID将多个用户加到同一用户组中。

  • 创建每个用户时,自动为其分配一个与其同名的基本用户组,而且这个基本用户只有该用户一个人。

  • 若用户被分配到另一个组,则“另一个组”称为扩展用户组。

  • 一个用户只属于一个基本用户组,但可以属于多个扩展用户组。

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pandasNote3

Posted on 2019-9-10 | In pandas , Python-for-data |
Words count in article: 2.6k | Reading time ≈ 14
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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

主要内容

  • 填充值处理 fill_value
  • 翻转功能r
  • 广播机制
  • apply和applymap
  • 排名和排序
  • 重复标签
  • 汇总和统计

填充值处理

  • 使用add方法,填入fill_value参数,添加指定元素
  • 翻转参数,用r实现
    • add/radd
    • sub/rsub
    • div/rdiv
    • floor/rfloor
    • mul/rmul
    • pow/rpow
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