原创 Win10 安裝 Anaconda3 用 Anaconda3 安裝TensorFlow 1.2 （只支持python3.5）
Win10 安裝 Anaconda3 1.安裝Anaconda3 選擇相應的Anaconda進行安裝，下載地址點擊這裏，下載對應系統版本的Anaconda，官網現在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。筆者安裝
2020-07-01 19:16:59
2
原创 mysql之limit m,n
limit是mysql的語法 select * from table limit [m],n; 其中，m—— [m]爲可選，如果填寫表示skip步長，即跳過m條。 n——顯示條數。指從第m+1條記錄開始，取n條記錄。 如： select
2020-06-03 17:35:00
原创 python imblearn toolbox 解決數據不平衡問題(四)——聯合採樣、集成採樣、其它細節
原文鏈接：https://blog.csdn.net/mathlxj/article/details/89677701 一、Combination of over- and under-samp
2019-09-03 04:03:08
11
原创 SecureCRT的安裝與破解
SecureCRT的安裝與破解（過程很詳細！！！） 使用SecureCRT可以方便用戶在windows環境下對linux主機進行管理，這裏爲大家講一下SecureCRT的破解方法，僅供大家參考學習： 1.首先在本站下載Secure
2019-07-30 03:00:12
72
原创 java獲取一個byte字節裏的某個bit值或連續的幾個bit值
在java裏，一個byte佔8位 ( bit0-bti7 )，那我們怎麼去獲取其中的某個bit值或連續的幾個bit值呢？ 獲取單個bit值： //b爲傳入的字節，i爲第幾位（範圍0-7），如要獲取bit0，則i=0 public
2019-07-30 03:00:12
1
原创 Linux系統中安裝中文字體方法
Linux系統中安裝中文字體方法 本例子以安裝微軟雅黑和黑體爲例，其他的同理； 0.準備工作： 沒有的可以先下載字體，或是到C:\Windows\Fonts目錄下找 《simhei.ttf(黑體)》點擊下載； 《msyh.tt
2019-07-09 05:16:06
2
原创 機器學習中的類別不均衡問題
基礎概念 類別不均衡是指在分類學習算法中，不同類別樣本的比例相差懸殊，它會對算法的學習過程造成重大的干擾。比如在一個二分類的問題上，有1000個樣本，其中5個正樣本，995個負樣本，在這種情況下，算法只需將所有的樣本預測爲負樣本，那麼它的
2019-07-07 04:22:29
原创 過採樣技術KMeans-SMOTE
（1）現有的研究 處理類不平衡的方法要麼改變算法本身，要麼把不同類的錯誤分類成本納入分類過程，要麼修改用於訓練分類器的數據。重新採樣訓練數據可以過採樣或欠採樣。過採樣技術要麼重複現有樣本，要麼生成人工數據。SMOTE算法被提出用來避免隨
2019-07-07 04:22:29
原创 碩士生寫小論文的經驗(轉載)
今天一大早來實驗室，收到一份掛號信，打開一看，是編輯社寄過來的發票和稿件錄用證明。心情很平靜，因爲這些都是意料中的事情，只是那1290RMB，看得我心如刀割啊。我投的是計算機核心期刊，影響因子還算可以，編輯社的服務態度還好，有問必答。說是
2019-06-26 07:13:15
1
原创 IEEE xplore論文免費下載
轉載自: https://blog.csdn.net/fkyyly/article/details/80397856#commentsedit 方法如下: 1.找到某篇文章: https://ieeexplore.ieee.org/d
2019-06-23 04:23:31
116
原创 java list排序
1、簡介 這個和數組的排序又不一樣了。 其實Java針對數組和List的排序都有實現，對數組而言，你可以直接使用Arrays.sort，對於List和Vector而言，你可以使用Collections.sort方法。 Java
2019-05-08 12:45:47
2
原创 IntelliJ-IDEA相關鏈接
1，最新IntelliJ IDEA 激活（2100年到期） https://blog.csdn.net/qq_37350706/article/details/81334489
2019-05-06 08:06:56
原创 調參----貝葉斯優化(BayesianOptimization)
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ense
2019-04-16 05:04:01
原创 強大而精緻的機器學習調參方法：貝葉斯優化
一、簡介 貝葉斯優化用於機器學習調參由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，給定優化的目標函數(廣義的函數，只需指定輸入和輸出即可，無需知道內部結構以及數學性質)，通過不斷地添加樣本點來更新目標函數的後驗分佈(高斯過程,直到後驗分
2019-04-16 05:03:50
原创 xgboost中XGBClassifier(）參數詳解
http://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8579244.html 常規參數 booster gbtree 樹模型做爲基分類器（默認） gbliner 線性模型做爲基分類器 silent
2019-04-15 05:20:21