Rust也能實現神經網絡？作者|NathanJ.Goldbaum譯者|彎月，責編|屠敏出品|CSDN（ID：CSDNnews）以下為譯文：我在前一篇帖子（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html）中介紹了MNIST數據集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）以及分辨手寫數字的問題。在這篇文章中，我將利用前一篇帖子中的代碼，通過Rust實現一個簡單的神經網絡。我的目
系統 2019-09-27 17:52:04 2329
寫一個python腳本需要用到dbus，但因為dbus-python這個包并沒有提供setup.py，所以無法通過pip直接安裝，唯有下載源碼手動編譯安裝一途了。wgethttps://pypi.python.org/packages/source/d/dbus-python/dbus-python-0.84.0.tar.gztarzxvfdbus-python-0.84.0.tar.gzcddbus-python-0.84.0但事有不順，在./confi
系統 2019-09-27 17:48:12 2329
一.特征選擇-單變量特征選擇1.SelectKBest可以依據相關性對特征進行選擇，保留k個評分最高的特征。方差分析分類問題使用f_classif，回歸問題使用f_regression。f_classif：分類任務跟目標的分類，將樣本劃分成n個子集，S1,S2,..,Sn，我們希望每個子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我們假設H0:μ1=μ2=...=μn，當然我們希望拒絕H0,所以我們希望構造出來f最大越好。所以我們可以通過第i個特征xi對分類進
系統 2019-09-27 17:48:11 2329
bt種子文件轉換為磁力鏈接BT種子文件相對磁力鏈來說存儲不方便，而且在網站上存放BT文件容易引起版權糾紛，而磁力鏈相對來說則風險小一些。而且很多論壇或者網站限制了文件上傳的類型，分享一個BT種子還需要改文件后綴或者壓縮一次，其他人需要下載時候還要額外多一步下載種子的操作。所以將BT種子轉換為占用空間更小，分享更方便的磁力鏈還是有挺大好處的。首先一個方案是使用bencode這個插件，通過pip方式安裝或者自行下載源文件https://pypi.python.
系統 2019-09-27 17:37:55 2329
點擊上方“Python編程時光”，選擇“加為星標”第一時間關注Python技術干貨！對于每一個學習Python的同學，想必對@符號一定不陌生了，正如你所知，@符號是裝飾器的語法糖，@符號后面的函數就是我們本文的主角：裝飾器。裝飾器放在一個函數開始定義的地方，它就像一頂帽子一樣戴在這個函數的頭上。和這個函數綁定在一起。在我們調用這個函數的時候，第一件事并不是執行這個函數，而是將這個函數做為參數傳入它頭頂上這頂帽子，這頂帽子我們稱之為裝飾器。曾經我在剛轉行做程
系統 2019-09-27 17:57:13 2328
隨機梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python實現！文章目錄一、設定樣本二、梯度下降法原理三、BGD:批量梯度下降法3.1、python代碼實現：3.2、損失函數值曲線3.3、BGD總結四、SGD:隨機梯度下降法4.1、python代碼實現：4.2、損失函數值曲線4.3、SGD總結五、MBGD:小批量梯度下降5.1、python代碼實現：5.2、損失函數值曲線5.3、MBGD總結參考文章一、設定樣本假設我們提供了
系統 2019-09-27 17:57:01 2328
ipython介紹IPython是一個python的交互式shell，比默認的pythonshell好用得多，支持變量自動補全，自動縮進，支持bashshell命令，內置了許多很有用的功能和函數。IPython是基于BSD開源的。IPython為交互式計算提供了一個豐富的架構，包含：強大的交互式shellJupyter內核交互式的數據可視化工具靈活、可嵌入的解釋器易于使用，高性能的并行計算工具IPython的開發者吸收了標準解釋器的基本概念，在此基礎上進行
系統 2019-09-27 17:48:58 2328
本文實例講述了Python抓取某只基金歷史凈值數據。分享給大家供大家參考，具體如下：http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html1、接下來，我們需要動手把這些html抓取下來(這部分知識我們之前已經學過，現在不妨重溫)#coding:utf-8fromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfromseleniumimportwebdriverfromb
系統 2019-09-27 17:45:32 2328
最近在做一個很大的數據庫方面的東東，要用到根據數值來查找，于是想到了python中的字典，平時沒用過dict這個東東用的最多的還是list和tuple（網上查用法一大堆）看了一下創建字典的方法：方法1：dict={'name':'earth','port':80}方法2：fdict=dict((['x',1],['y',2]))方法3：ddict={}.fromkeys(('x','y'),-1)都實驗了一下這些方法，發現不好用，做不出來自己想要的結果，因
系統 2019-09-27 17:56:52 2327
元組tuple和列表list的區別：元組不能改變元組中的不可變對象，列表可以聲明一個元組：a=(1,2,3)聲明一個只有一個元素的元組a=(1,)#注意，必須要有‘,’，不然會被當做當個元素對應的類型print(type(a))a=(1)print(type(a))元組中的不可變類型不能修改，否則會報TypeError異常a=(1,2,3)print(a[0])a[0]=4元組中的可變類型可以修改其中的元素a=(1,2,[3,4])print(a[2])a
系統 2019-09-27 17:55:33 2327
文章目錄前言初探configparser配置文件讀入配置：讀取數據SectionSection增加Section檢索Section刪除高級操作單個option對應多行值單個option無對應值Interpolation插值BasicInterpolationExtendedInterpolation總結前言configparser是Python中的一個配置文件解析庫，可以讀取配置文件中的變量和值。配置文件有什么作用呢？作用就是當你寫程序的時候，有一些固定的
系統 2019-09-27 17:54:50 2327
接著上篇繼續。數據獲取之后并不能直接分析或使用，因為里面有很多無效的垃圾數據，所以必須要經過處理才可以。數據處理的主要內容包括數據清洗、數據抽取、數據交換和數據計算等。數據清洗數據清洗是數據價值鏈中最關鍵的一步。垃圾數據即使是通過最好的分析也可能會產生錯誤的結果，并造成較大的誤導。數據清洗就是處理缺失數據以及清除無意義的信息，如刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪音數據，篩選掉與分析主題無關的數據等等。重復值的處理步驟如下：1利用DataFrame
系統 2019-09-27 17:47:29 2327
背景一個函數運行需要根據不同項目的配置，動態導入對應的配置文件運行。解決文件結構a#文件夾│a.py│__init__.pyb#文件夾│b.py│__init__.py├─c#文件夾│c.py│__init__.py#c.py中內容args={'a':1}classC:defc(self):pass目的向a模塊中導入c.py中的對象解決方案a.pyimportimportlibparams=importlib.import_module('b.c.c')#
系統 2019-09-27 17:45:58 2327
控制字符控制字符（ControlCharacter），或者說非打印字符，出現于特定的信息文本中，表示某一控制功能的字符，如控制符：LF（換行）、CR（回車）、FF（換頁）、DEL（刪除）、BS（退格)、BEL（振鈴）等；通訊專用字符：SOH（文頭）、EOT（文尾）、ACK（確認）等。具體控制字符一共有下面兩個集合：七位ASCII定義了33個代碼作為控制字符，它們是0到31、以及127，（位于0x00-0x1F及0x7F）。兼容的八位ISO/IEC8859-
系統 2019-09-27 17:56:44 2326
Python中strisnotcallable問題詳解及解決辦法問題提出：在Python的代碼，在運行過程中，碰到了一個錯誤信息：python代碼：defcheck_province_code(province,country):num=len(province)whilenum<3:province=''.join([str(0),province])num=num+1returncountry+province運行的錯誤信息：check_provinc
系統 2019-09-27 17:56:40 2326
