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2020-06-10 07:45:57
原创 【ES】ElasticSearch 基礎
ES (ElasticSearch) 基礎入門01 資料 在線手冊 工具組合ES（檢索後臺）+ kibana（交互前端） 部署 參考官網部署 啓動 啓動ES ./bin/elasticsearch #瀏覽器訪問 IP：920
2020-06-10 07:45:47
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原创 【ubuntu】xps8920 安裝 ubuntu 16.04系統
Ubuntu16.04 (x64) 接口圖 方法1 Legacy - 失敗 系統類型 16.06_x64 U盤類型 3.0 快捷鍵 F2:Setup F12:Boot SATA Operation
2020-06-10 07:45:47
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原创 【cuda】gtx1080 顯卡 cuda9.0 cuDNN7.1 tensorflow 安裝教程
背景 機器：dell xps8920 系統：Ubuntu16.04(amd64) 顯卡：gtx1080 python版本：python3.6 安裝CUDA9.0 舊版本清理 sudo apt-get remove cuda sudo a
2020-06-10 07:45:47
原创 【numpy】ndarray 多維數組的維數和軸號分析總結
numpy中ndarray定義了多維數組，但是維數和軸號（axis）特別容易混淆，因此作了以下分析總結。 維數的判斷（2種方法） 1、數左方括號“ [ ”的個數，如下圖就是4維數組（有四個左括號，是4維） 2、查看shape屬性的輸出元組
2020-06-10 07:45:47
原创 【SWIG】C程序到python模塊的swig轉換流程
C程序到python模塊的swig轉換流程 程序參考：http://www.swig.org/Doc3.0/SWIGDocumentation.html#Introduction_nn4 1、編輯待轉C程序 example.c /* F
2020-06-10 07:45:47
原创 【matplotlib】matplotlib.pyplot繪圖基礎結構分析
matplotlib.pyplot 繪圖基礎結構分析 官方文檔 II matplotlib基礎 可實現基礎配置，下例是後端配置，主要是渲染方案相關 matplotlib.use(backend, warn=False, force=Tr
2019-07-30 05:32:37
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原创 【機器學習】 特徵值分解、奇異值分解與PCA的原理
1、PCA的原理 設n維隨機變量X, 其對應的協方差矩陣是C 基於正交矩陣P，對隨機變量X做正交變換，得到變量Y，對應協方差矩陣爲R,如下所示。 C是X的協方差矩陣，R是Y的協方差矩陣，二者都是一個對稱矩陣 協方差矩陣的對角線以
2019-06-10 18:52:48
原创 【數學】期望、方差、協方差、協方差矩陣
期望、方差、協方差、協方差矩陣 1 期望（數學期望、均值） 在概率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變量平均取值的大小。 需要注意的是，期
2019-06-10 18:52:48
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Docker入門到實踐 筆記 基本概念 鏡像(Image) 容器(Container) 倉庫(Repository) 鏡像 特殊的文件系統 不包含任何動態的數據 採用Union FS技術，設計分層架構 容器 鏡像和容器就像“類”和“實例”
2019-03-18 06:16:34
原创 【自動駕駛】運動控制自行車模型運動規律圖解
自行車模型運動規律圖解 參數說明： 前輪中心f 後輪中心r 後輪中心速度v 前後輪軸距爲L 車身橫擺角（朝向）θ 前輪轉向角α 轉向中心O 後輪轉向半徑R 模擬方式： 1、車輛沿車身方向行走一個非常小的距離 2、即以後輪中心r爲原點，以半
2019-01-17 00:51:57
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A* 算法是啓發式搜索算法，是根據Dijkstra算法改進而來。 問題引入 如下圖所示，S爲起始（start）節點，G爲目標（goal）節點。 節點之間連線是兩點的路徑長度，如A到E的路徑長度c(A,E) = 9。 節點旁的h值時當前節點
2019-01-11 13:28:35
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圖解matplotlib.pyplot figure、subplot、axes、axis的區別 基本概念 用matplotlib.pyplot繪圖需要知道以下幾個概念： 畫圖板/畫布：這是一個基礎載體，類似實際的畫圖板，用pyplot.f
2019-01-06 02:05:09
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原创 【強化學習】深度強化學習：DQN（深度Q學習）、經驗回放、固定Q目標迭代流程。
以下是深度強化學習：深度Q網絡DQN的迭代流程、其中增加了經驗回放、固定Q目標等處理技巧。 流程的關鍵點是： 1、該流程是一個橫向展開流程，從左向右是時間軸上的逐步迭代。 2、流程中動作值函數的逼近方法使用的是神經網絡模型（圖中含NET的
2019-01-04 02:28:02
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以下是強化學習-時間差分學習算法、SARSAmax算法、Q學習算法與神經網絡模型相結合的迭代流程圖(深度Q學習） 流程的關鍵點是： 1、流程中動作值函數的逼近方法使用的是神經網絡模型（圖中含NET的步驟，具體根據需要設計）。 2、流程中需
2019-01-04 02:28:02
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