1.复现VGG训练自定义图像分类,成功了哈哈. 需要代码工程可联系博主qq号,在左边连接可找到. 核心代码: # coding:utf-8 import tensorflow as tf import os from load_vgg19_model import net os.environ[' def VGG19_image_classifier(X,Y,nn_classes): vgg19_path = "./vgg19_model/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 通俗来

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文

build.gradle apply plugin:"java" [compileJava,compileTestJava,javadoc]*.options*.encoding = 'UTF-8' sourceCompatibility = '1.6' targetCompatibility = '1.6' buildDir = "target" version = '1.0' sourceSets{ main{ java{ srcDirs 'src' } } }

acl number 3001  //内网数据流不需被重定向到外网出口. rule 5 permit ip source 192.168.0.0 0.0.255.255  destination 192.168.0.0 0.0.255.255 acl number 3002  //用于将内部发往外部的数据流重定向到dialer1出口 rule 5 permit ip source 192.168.20.0 0.0.0.127  //ip地址范围192.168.20.1-126 acl numbe

java~gradle构建公用包并上传到仓库 我们一般会把公用的代码放在一个包里,然后其它 项目可以直接使用,就像你使用第三方包一样! 仓库 存储包的地方叫做仓库,一般可以分为本地仓库和远程仓库,本地一般用mavenLocal表示,在build.gradle中我们都可以看到,一般在安装包时,会优先从本地仓库下载,这样速度是最快的:远程仓库可以在世界各地使用你的包包,提高了代码的重用,面向对象里叫做DRY原则. 一 发到本地仓库 bootJar.enabled = false表示你生成一个类库项目

很不错的一篇介绍SVM的文章,证明通俗易懂! 转自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 2线性分类的一个例子 3函数间隔Functional margin与几何间隔Geometrical margin 4最大间隔分类器Maximum Margin Classifier的定义 第二层深入SVM 1从线性可分到线性不可分 11从原始问题到对偶问题的求解 1

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 前言 动笔写这个支持向量

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July :致谢:pluskid.白石.JerryLead. 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易

1 . 坐标 maven 的所有构件均通过坐标进行组织和管理.maven 的坐标通过 5 个元素进行定义,其中 groupId.artifactId.version 是必须的,packaging 是可选的(默认为jar),classifier 是不能直接定义的. groupId:定义当前 Maven 项目所属的实际项目,跟 Java 包名类似,通常与域名反向一一对应. artifactId:定义当前 Maven 项目的一个模块,默认情况下,Maven 生成的构件,其文件名会以 artifactI

最近在研究suricata源码,在匹配模式的时候,有tilegx mpipe mode,转载下文,了解一下. 原文地址:http://blog.csdn.net/lhl_blog/article/details/23377121   作者:飞翔的刺猬 基于TILE-GX实现快速数据包处理框架-netlib实现分析 原创 2014年04月10日 19:37:33 3276 1 0   转载请注明出处出! NETLIB FOR FAST PATHPACKET PROCESS 1.概述 网络功能,例如

Maven基本使用 一.安装 先去官网下载maven(http://maven.apache.org/download.cgi) 下载下来解压后如下所示  配置环境变量   查看配置成功与否  maven配置文件  maven项目目录结构  使用myeclipse构建maven项目  pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001

1.了解SVM 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 1.1.分类标准的起源:Logistic回归 理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器. 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别(y可以取1或者-1,分别代表两

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章. 本文在写的过程中,参考了不

沉淀,再出发:Maven的使用和规范 一.前言 Maven作为项目管理工具,在一个大型项目开发的每个阶段都有着很大的用处,为什么需要这个东西呢,还是为了消除不确定性,统一化管理,正如我们做的每一件事其实都是为了消除不确定性一样,知道的越多不确定性就越少,在程序开发之中大家分工协作,每个人可能使用不同的插件.包以及其他工具,这些东西大多是从网上下载的,要知道软件都是有版本的,有的功能可能在这个版本没有,下个版本却有了,那么如果大家虽然都使用同一个软件,但是用的是不一样的版本的,在项目后期的合并之中

作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者

Maven的坐标和依赖 1 Maven坐标 1.1 什么是Maven坐标 Maven坐标:世界上任何一组构件都可以使用Maven坐标来唯一标识,Maven坐标的元素包括groupId.artifactId.version.packaging.classifier.只要我们提供正确的坐标元素,Maven就能找到对应的构件. 那么Maven是从哪里下载构件的呢? 答案其实很简单,Maven内置了一个中央仓库的地址,该中央仓库包含了世界上大部分流行的开源项目构件,Maven会在需要的时候去那里下载.

2.1 Maven坐标 Maven坐标是Maven用来表示一个组件依赖的标示. Maven通过下面几个元素定义坐标:groupId.artifactId.version.packaging.classifier. groupId:定义当前Maven项目隶属的实际项目.不应该是组织或公司(一个公司有很多项目,每个项目有很多模块). artifactId:定义实际项目的一个Maven模块,推荐使用实际项目名称作为前缀. version:定义Maven项目当前所处的版本. packaging:定义Ma

SVM简述: SVM是一个线性二类分类器,当然通过选取特定的核函数也可也建立一个非线性支持向量机.SVM也可以做一些回归任务,但是它预测的时效性不是太长,他通过训练只能预测比较近的数据变化,至于再往后的变化SVM可能就不起作用了. SVM的思想 下面举个简单的例子.如下图所示,现在有一个二维平面,平面上有两种不同的数据,分别用圈和叉表示.由于这些数据是线性可分的,所以可以用一条直线将这两类数据分开,这条直线就相当于一个超平面,超平面一边的数据点所对应的y全是-1 ,另一边所对应的y全是1. 这个