python实现信用卡欺诈检测 logistic回归逻辑回归算法
1.数据集下载 ：链接: https://pan.baidu.com/s/1zUxSxwiProvfmAAWjyYb4w 密码: 6eai 代码下载 ：链接: https://pan.baidu.com/s/1KyVOEU3p-sfCQIauCXGWIA 密码: tgrh2.代码的实现：#添加声明
import tensorflow as tf
import numpy as np
im...
tensorflow卷积层可视化的实现。基于VGG-19.
#导入包
import scipy.io
import numpy as np
import os
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
#import seaborn as sns #用来画热度图
#定义网络结构，本文用的是VGG-19
def _conv_layer(inp...
2018年CVPR中部分目标跟踪论文visual tracking
1.Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Networkfor High Performance Online Visual Tracking2.VITAL: VIsual Tracking via Adversarial Learning3.Context-aware Deep Feature Compression for High...
深度学习的偏差和方差：两大误差的来源。
机器学习中的两大误差来源：偏差和方差。假设你的算法在开发集上有16%的错误率（84%的精度），我们将16%的错误率分为两部分：1. 偏差：算法在训练集上面的错误率。假设有15%。2.方差：算法在测试集上的错误率比训练集上差多少。16%-15%=1%总误差 = 偏差+方差 所以总误差为15%+1%=16%....
方差和偏差来分析：深度学习中的过拟合、欠拟合
偏差和方差的定义介绍：https://mp.csdn.net/postedit/80414998假设一个识别狗算法分类器：1. 过拟合 训练集错误率：1% 测试集错误率：15% 偏差为：1% 方差为：15%-1%=14% 总误差为 15% 虽然分类器训练误差非常低，但是没能成功泛化到测试集。这叫做过拟合。2.欠拟合 训练集错误率：15% 测...
Caffe教程：训练自己的网络结构来分类。
本站的内容是训练自己的网络结构来分类鸟和狗。1.准备自己的数据集，百度下载10张鸟的图片和10张狗的图片最为训练集。再下载4张鸟的图片和4张狗的图片最为验证集。（只是为了给大家演示一下就没有弄太多的数据集）。训练集对图片进行bianhao...
Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance 论文读后感
Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Networkfor High Performance Online Visual Tracking 2018年CVPR 王强大神的论文。王强大神维护的benchamark-results跟踪结果：https://git...
Softmax分类器
SVM分类器得到的是一个得分数值。Softmax得到的是一个概率值。1. Sigmoid函数：（x 可以去任意值，y 得到0-1之间的数值（0-1数值相当于概率值）。） 2. Softmax分类器： Softmax的输出：归一化的分类概率。输入一个向量（向量元素为任意实数），输出的是一个向量（向量元素为0-1之间的概率值）实例：分类品种得分值将得到的值进行ex处理做...
深度学习中的激活函数Sigmoid和ReLu激活函数和梯度消失问题。
1. Sigmoid激活函数： Sigmoid激活函数的缺陷：当 x 取很大的值之后他们对应的 y 值区别不会很大，就会出现梯度消失的问题。因此现在一般都不使用Sigmoid函数，而是使用ReLu激活函数。2. ReLu激活函数： ReLu激活函数：当x为负值之后y取0，x为正数之后，y随x的值得增大而增大，这样就可以解决梯度消失问题。现在一般都是用ReLu激...
四种聚类方法及代码实现。K-means 高斯聚类 密度聚类 均值漂移聚类
四种方法的matlab代码实现：链接: https://pan.baidu.com/s/1b6pKH65rYrRcBLnczz-EnA 密码: 4iag1.K-means聚类：算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近...
数据增强的方法 Data Augmentation
数据增强的方法：1.水平翻转（镜像操作）2.随机裁剪3.尺度变化4.平移操作5.角度变化6.拉伸操作。。。。。。。。。数据增强的方法主要有这6种，每种方法又可以和其他的一种或者多种方法结合在一起，这样就可以产生更多的数据。...
【Python】多个网页中，寻找每个网页都出现过的关键词
前言
有些时候做漏洞验证的时候，需要统计漏洞页面有哪些特征码(比如svn这个词在这些网页中出现了多少次)，手动的话不仅慢还浪费精力，于是用二十行代码实现寻找多个网站中出现的相同元素次数。
涉及知识点
jieba分词
collection的Counter
Pretty格式化输出
工程逻辑
代码实例
import sys
import jieba
import random...
【Python】jieba分词常用方法
结巴分词三种模式
支持3中分词模式：
1.全模式：把句子中的所有可以成词的词语都扫描出来，使用方法：jieba.cut(“字符串”, cut_all=True, HMM=False)
2.精确模式：试图将文本最精确的分开，适合于做文本分析。使用方法：jieba.cut(“字符串”, cut_all=False, HMM=True)
3.搜索引擎模式：在精确的基础上对长词进行进一步的切分。使...
【Python】 打造简单易用的扫描IP代理池
设计流程
采集接口
寻找了3个提供免费代理IP的网站，用正则扣下这些网站提供的代理IP。
1. http://www.66ip.cn
2. http://www.xicidaili.com
3. http://www.kuaidaili.com
代理IP存活验证
本地访问验证
requests库中有proxies这个功能，把代理IP填写进去，然后访问我的...
bzoj3196 二逼平衡树——线段树套平衡树
题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3196 人生中第一棵树套树！ 写了一个晚上，成功卡时 9000ms+ 过了！ 很要注意数组的大小，因为是树*树的大小嘛！ 代码如下： #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int const maxn=2e6+5,nn=5e4+5,inf=1e9;//2e6!!
int n,m,
面向对象第四次博客作业
面向对象第三次博客作业 一、 测试与正确性论证的效果差异 上世纪80年代初期，软件和IT行业进入了大发展，软件趋向大型化、高复杂度，软件的质量越来越重要。这个时候，一些软件测试的基础理论和实用技术开始形成，并且人们开始为软件开发设计了各种流程和管理方法，软件开发的方式也逐渐由混乱无序的开发过程过渡到结构化的开发过程，以结构化分析与设计、结构化评审、结构化程序设计以及结构化测试为特征。人们还将“质量”的概念融入其中，软件测试定义发生了改变，测试不单纯是一个发现错误的过程，而且将测试作为软件质量保
Ubuntu下设置adb path的方法
1. 配置环境变量 sudo gedit /etc/profile 在文件的最后追加一下内容（your_android-sdk-linux_path是绝对路径）： #set path for android sdk tools export PATH=$PATH:/your_android-sdk-linux_path/tools/ export PATH=$PATH:/your_android-sdk-linux_path/platform-tools/ 2、保存后，同步更新
MFC非模态添加进程控件方法一（线程方法）
由于非模态对话框的自己没有消息循环，创建后无法进行消息处理。需要和父窗口共用消息循环。如果单独在子窗口进行控件由于自己没有单独的消息循环，更新是无法进行的。 如果在父窗口更新控件会造成程序假死。如以下代码在主窗口更新子窗口消息，界面进入假死状态。因为主界面对主进程进行了sleep(100)，如下代码所示 void CModelessDlg::OnBnClickedOk()
{
DLGModeLess *pDlg = new DLGModeLess();
pDlg->Creat
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