目录: 1. 简介 2.界面初识 3.数据格式 4.数据准备 5.关联规则 6.分类与回归 7.聚类分析 8.Weka相关资料 9.Weka二次开发 10.Weka源代码导入 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰.是一款免费的,非商业化(与之

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

1 学习计划 1.jQuery easyUI messager使用方式 n alert方法 n confirm方法 n show方法 2.jQuery easyUI menubutton使用方式 3.自定义拦截器实现用户未登录自动跳转到登录页面 n 创建拦截器 n 注册拦截器 4.基于ajax实现用户修改密码功能 n easyUI中validatebox校验功能 n 发送ajax请求 n 服务端修改数据库 5.基础设置部分需求分析 6.创建基础设置部分数据表 n 取派员表 n 区域表 n 分区表

还有bug 不修改了 小声bb一下 这玩意真的要控制版本 随手保存 本来有个超完整的版本 一开心被我rm - f 了 后续还出现了 更多的bug 仔细仔细 源码如下: record=stu.db if [ ! -e $record ]; then touch record fi if [ ! -e $key.txt ]; then touch key.txt fi login() { i=3 while [ $i -gt 0 ] do echo "---->您还有 $i 次机会,请好好把握

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述.  Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求 下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

作业描述 课程 软件工程1916|W(福州大学) 团队名称 修!咻咻! 作业要求 团队作业第六次-团队Github实战训练 团队目标 搭建一个相对公平公正的抽奖系统,根据QQ聊天记录,完成从统计参与抽奖人员颁布抽奖结果的基本流程. git项目 https://github.com/huangquanhuan/live-project 开发工具 Vistual Studio 团队信息 队员学号 队员姓名 个人博客地址 git地址 221600126 刘忠燏 http://www.cnblogs.c

训练需要用到的文件: 1)       .data文件.该文件包含一些配置信息,具体为训练的总类别数,训练数据和验证数据的路径,类别名称,模型存放路径等. 例如coco.data classes= 80 # 训练总类别数 train = /home/xxx/code/darknet/data/coco/trainvalno5k.txt #训练数据路径 valid = /home/xxx/code/darknet/data/coco/5k.txt #验证集路径 names = data/coco.

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

你可以从系统 /tmp 文件夹获取,名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数(也就是caffemodel)文件,也会把训练到当前状态信息全部保存下来,这个文件就是solverstat

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

MindInsight训练可视整体设计介绍 MindInsight是MindSpore的可视化调试调优组件.通过MindInsight可以完成训练可视.性能调优.精度调优等任务. 训练可视功能主要包括训练看板.模型溯源.数据溯源等功能,训练看板中又包括标量.参数分布图.计算图.数据图.数据抽样.张量等子功能. 本文主要介绍MindInsight训练可视功能的逻辑架构.代码组织和数据模型. 训练可视逻辑架构 在架构上,训练可视功能的逻辑架构分为两部分:训练信息收集架构,训练信息分析及展示架构. 图

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 GLOO VS MPI 2.1.1 MPI 麻烦之处 2.1.2 Gloo关键点 2.2 回顾启动过程 2.3 _launch_job 2.3 获取路

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 0x00 摘要 0x01 设计点 0x02 发现机制 2.1 发现脚本 2.2 HostManager 2.2.1 order_available_hosts 2.3 配置 0x03 如何调用 3.1 无限循环线程 3.1.1 定时探寻 3.1.2 通知变化 3.2 如何通知

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x00 摘要 0x01 痛点 0x02 难点 0x03 TorchElastic 3.1 历史 3.1.1 PyTorch 1.7 3.1.2 PyTorch 1.9 3.2 设计理念 3.2.1 基本功能 3.2.2 新设计概述 3.2.3 bare-bones 3.3 小结 0x04 问题 4.1 VS Horovod 4.2 TE 问题 0

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 0x00 摘要 0x01 重要概念 0x02 分布式运行 2.1 方式改变 2.1.1 原有方式 2.1.2 目前方式 2.2 部署 2.3 示例 2.3.1 单节点多worker启动 2.3.2 容错方式启动 2.3.3 弹性方式启动 0x03 启动脚本 3.1 参数定义 3.2 相关函数/变量 world_size,rank _p