eclipse的git插件安装、配置与使用

1. eclipse的git插件安装与配置

1.1 git插件安装

新版本的eclipse已经自带了GIt了,就不用安装了。

老版本的eclipse安装Git,和安装一般插件过程一样:

  1. 点击help——Install new software

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零基础学习GitHub桌面版-6使用pages创建网站

0 使用pages创建网站

折腾了几天,尝试用github来搭建自己的个人博客,一直没有找到好的方法。今天看到了一种最简单的搭建教程有所进展,现在试试将自己的经历写下来。

网上有很多帖子讲了要怎么使用github的page服务来搭建个人网站。但是涉及到很多东西。这里介绍最简单的办法——直接fork一个现成的blog。

是的,你没看错!你喜欢谁的博客就把谁的copy下来即可!github本就是一个开放分享的平台~!!

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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-机器学习课程总结

1结论

1.1总结和致谢

在这门课中 我们花了大量的时间 介绍了诸如线性回归 逻辑回归 神经网络 支持向量机 等等一些监督学习算法, 这类算法需要带标签的数据和样本 ,比如 x(i) y(i)。

然后我们也花了很多时间介绍无监督学习 ,例如 K-均值聚类 用于降维的主成分分析。 以及当你只有一系列无标签数据 x(i) 时的 异常检测算法, 当然 有时带标签的数据 也可以用于异常检测算法的评估 。

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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统

1图像ORC

1.1问题描述

在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要有以下三个 ,

  1. 第一 我想向你展示 一个复杂的机器学习系统 是如何被组合起来的
  2. 第二 我想介绍一下 机器学习流水线(machine learning pipeline)的有关概念, 以及在决定下一步做什么时, 如何分配资源。
  3. 最后,通过介绍照片OCR问题 的机会来告诉你, 机器学习的诸多 有意思的想法和理念 。其中之一是如何将机器学习 应用到计算机视觉问题中, 第二是有关 人工数据合成(artificial data synthesis)的概念。

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人工智能工程师学习路线 自然语言处理算法工程师学习路径

1入门级别

1.1 数据结构

1.2 算法(重点)

面试必考。参考学习地址:
麻省理工学院公开课:算法导论 http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html

1.3python

包括python基础、面向对象要懂。

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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第10周笔记-使用大数据训练

1 大数据下的梯度下降

在接下来的几个视频里 ,我们会讲大规模的机器学习, 就是用来处理大数据的算法。 如果我们看近5到10年的机器学习的历史 ,现在的学习算法比5年前的好很多, 其中的原因之一就是我们现在拥有很多可以训练算法的数据 。

1.1 大数据

为什么我们喜欢用大的数据集呢?

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怎么加载训练好的词向量bin

word2vec 有的时候需要加载之际之前训练好的词向量,或者加载下载的别人的词向量,加载如下:

1默认方法

如果你是用默认方法训练的,则可以直接load:

1
2
3
model.save('/model/word2vec_model')

new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model')

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pip错误:TypeError parse() got an unexpected keyword argument transport_encoding.md

1环境

Win10,ANACONDA3(64-bit),Python3.6.2。ANACONDA Prompt中不能用pip命令安装包,并且是在安装了TensorFlow后才发生的。
TypeError: parse() got an unexpected keyword argument ‘transport_encoding’

2错误信息

报错如下:

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eclipse使用maven教程

0.什么是maven

参考 https://www.cnblogs.com/whgk/p/7112560.html

我们开发一个项目,或者做一个小demo,比如用SSH框架,那么我们就必须将SSH框架所用的几十个依赖的jar包依次找出来并手动导入,超级繁琐。 

    上面问题的描述,其实都属于项目与项目之间依赖的问题[A项目使用SSH的所有jar,就说A项目依赖SSH],人为手动的去解决,很繁琐,也不方便,所以使用maven来帮我们管理

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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第9周笔记(下)-推荐系统

1预测电影等级

推荐系统(recommender systems),比如对像 Netflix 这样的公司 ,他们向用户推荐的电影 占了用户观看的电影的 相当大一部分 。

对于机器学习来说 特征量是重要的, 你选择的特征 对你学习算法的表现有很大影响。 在机器学习领域 有这么一个宏大的想法, 就是对于一些问题 存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征量。

而推荐系统 就是这种情形的一个例子。还有其他很多例子 但通过学习推荐系统 ,我们将能够 对这种学习特征量的想法 有一点理解。

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