01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...MNIST 数据为 7万张（6万张训练+1万张测试 0-9的手写数字图片。建立模型预测图片中的数字是多少。...03 数据处理 Data cleaning reshape:将每个2维的28 × 28 的图片变成1维数据 1× 784 的数据 rescale:将每个由0到255的像素(pixel)转为0到1：原来是...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
我想进一步探讨数据科学和机器学习如何相互补充，展示我将如何使用数据科学来解决图像分类问题。我们将使用经典的机器学习挑战：MNIST数字数据库。 ?...面临的挑战是根据28×28的黑白图像对手写数字进行分类。MNIST经常被认为是证明神经网络有效性的首批数据集之一。...考虑到这一点，我们将收集数据，进行一些算术运算以跟踪图像中的x和y，并且只保留前10,000个训练实例。...但分类可能具有挑战性的原因之一是，一些数字将远远超出标准。探索非典型案例很有用，因为它可以帮助我们理解该方法失败的原因，并帮助我们选择方法和工程师功能。...具有非常红色或非常蓝色区域的对将很容易分类，因为它们描述的是将数据集整齐划分的特征。这证实了我们对0/1易于分类的怀疑：它具有比深红色或蓝色更大的区域。
前言 最近好忙，也好久没水 Golang 的文章了，最近来水一些。说回今天的问题，这个问题非常简单，也能被快速验证。 Golang 中 能否将 slice 作为 map 的 key？...思路 首先这个问题的思路在于能否作为 key 的条件是什么？...key 在 map 中的作用是标记一个 kv，我们需要用 key 去查找对应的 value 那么我怎么知道，一个输入的 key 是否在这个 map 中呢？...所以如果真的需要以 slice 类似的数据来作为 key，你需要使用 array 而不是 slice，如下： package main import ( "fmt" ) func main(...true m[b] = true for i := 0; i < 3; i++ { fmt.Println(m[[1]int{i}]) } } 那么只要数组中的每个对应下标元素相等
1、点击[新建] 2、点击[函数] 3、点击[编辑器] 4、点击[运行] 5、点击[保存] 6、点击[命令行窗口] 7、按<Enter>键
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据...0 语文 1 数学 3 数学 6 语文 7 语文 dtype: category Categories (2, object): ['数学', '语文'] 创建虚拟变量 将分类数据转成虚拟变量...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...category Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get\_dummies(data4) # get\_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的
曾经写了一个web app，后端没有用数据库，而是文件系统，体验还不错，文件系统的索引也很快，有时候一个网站不需要什么SQL。 ? ?...网盘系统 本系统没有数据库, 没有数据库, 数据库!...: 用于express-session的文件存储(千万别存在内存中) path: 有时候路径拼接任务多了,斜杠就不知道怎么摆放了,干脆上框架.....绘图逻辑 每个一级group node制作一张线形图(贝塞尔曲线),如果它有二级group node(children),则作为图中的的多个曲线; 如果没有,则将自身作为唯一的曲线 主菜单一览 import...: 将本地csv文件导入到浏览器中进行计算和渲染 upload: 上传本地csv文件备份到服务器的文件系统 server: 打开服务器文件系统 export: 将浏览器中编辑后的新表格导出为csv文件
大家周六快乐 我们上次介绍了rez-pipz可以帮我们把pypi上面的python包转换成rez软件包 今天我们要向大家介绍的是rez-scoopz 它的作者也是mottosso 它是可以将Scoop...中的任何内容作为Rez软件包安装 Scoop是windows中的一个命令安装, 跟我们之前文章中提到的choco差不多 安装scoopz 通过git克隆rez的仓库 下面https://github.com.cnpmjs.org...的前缀是一个镜像源用于克隆加速 git clone https://github.com.cnpmjs.org/mottosso/rez-scoopz.git 克隆完成后通过下面步骤把rez-scoopz...构建成一个rez的软件包 cd rez-scoopz rez build -i 如上图所示我们的scoopz构建成功，就可以通过rez env scoopz去使用了 使用scoopz scoopz的用法很简单...，我们可以通过下面命令查看当前版本所支持的命令行 rez env scoopz -- install --help 示例 好了今天就到这里了，我要去做饭了 有什么问题欢迎留言~ 我们下期再会
bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码； 第7行代码定义变量batch_size的值为100； 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...，本文作者对难以辨认的数字做了红色方框标注： ?...； 第4行代码定义损失函数loss，多分类问题使用交叉熵作为损失函数。...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
上篇聊过，官方文档中提到的可以使用下面4种方式来使用 ConfigMap 配置 Pod 中的容器： 容器的环境变量：可以将 ConfigMap 中的键值对作为容器的环境变量。...在只读卷里面添加一个文件，让应用来读取：可以将 ConfigMap 中的内容作为一个只读卷挂载到 Pod 中的容器内部，然后在容器内读取挂载的文件。...说明：--from-literal=port=9091 表示要将 port 这个键的值设置为 9091，这里使用 --from-literal 标志表示将文本作为字面量值创建 ConfigMap。...通过设置 env 字段，将 ConfigMap 中的 port 键值对作为环境变量注入到容器中的应用程序中。...这样，在容器启动后，应用程序就可以通过读取 PORT 环境变量的值来获取应该监听的端口，实现了将 ConfigMap 的值注入到容器的环境变量中的功能。 进入pod验证 <!
您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...安装RJDBC软件包后，以下行加载软件包： library(RJDBC) 连接到Elasticsearch作为JDBC数据源 您将需要以下信息才能作为JDBC数据源连接到Elasticsearch： 驱动程序类...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。...连接数据提供程序后，X-Pack将根据您配置的域执行用户身份验证和授予角色权限。 架构发现 驱动程序将Elasticsearch API建模为关系表，视图和存储过程。
由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前...，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。...首先是awk处理，awk进行的是逐行处理，具有自己的语法，具有很大的灵活性，一行代码解决，用时24S， 1 #!...最后用R语言data.table包进行处理，data.table是data.frame的高级版，在速度上作了很大的改进，但是和awk和python相比，具有优势吗? 1 #!...用时10.6秒，发现刚刚读完数据，立刻就处理和写出完毕，处理和写出时间非常短，因此总体用时较短。
p=23184 在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。...str(x_train) str(y_train) 2.3 绘制图像 现在让我们使用R将一个选定的28x28矩阵绘制成图像。显示图像的方式是从矩阵表示法中旋转了90度。...input_matrix 3 卷积神经网络模型 在本节中，我们将展示如何使用卷积神经网络（CNN）对MNIST手写数据集进行分类，将图像分为数字。...一个典型的池化层将2x2池大小的最大值作为输出的新值，这基本上是将大小减少到一半。除了池化邻居值之外，也可以使用Dropout。...image(1:28, output_matrix 数字9被误预测为数字8 本文选自《R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）》。
3.数据观察 3.1 使用keras库中的方法加载数据 本文使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据。...3.3 查看手写数字图 运行下面代码成功的前提是读者保持前文代码中的变量名。 本文作者按照中国人的思维习惯，喜欢将变量内容的主体放在变量命名的后边。...train_X，获取训练集的预测目标值赋值给变量train_y； 第5-7行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第8行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。...11行代码是模型中添加dropout操作； 第12行代码是模型中添加全连接层； 第13行代码是模型中添加dropout操作； 第14行代码是模型中添加全连接层，且使用relu作为激活函数，即最终分类结果...； 第2-4行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第5行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。
此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...第14、15行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵X和预测目标值Y赋值给变量X_holder和Y_holder。...tf.train.AdamOptimizer https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/AdamOptimizer 第1行代码reshape中文叫做重塑形状，将输入数据...2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引； 如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量
之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
在本文中，我们将学习一个 python 程序，从以字符串形式给出的数字中删除前导零。 假设我们取了一个字符串格式的数字。我们现在将使用下面给出的方法删除所有前导零（数字开头存在的零）。...− 创建一个函数 deleteLeadingZeros（），该函数从作为字符串传递给函数的数字中删除前导零。 使用 for 循环，使用 len（） 函数遍历字符串的长度。...创建一个变量来存储作为字符串传递的输入数字。 调用上面定义的 deleteLeadingZeros（） 函数，方法是将输入字符串传递给它，以便在删除前导零后获取结果字符串。...创建一个函数 deleteLeadingZeros（），该函数从作为字符串传递给函数的数字中删除前导零。 创建一个变量来存储用于从输入字符串中删除前导零的正则表达式模式。...− 创建一个函数 deleteLeadingZeros（），该函数从作为字符串传递给函数的数字中删除前导零。 使用 int（） 函数（从给定对象返回一个整数）将输入字符串转换为整数。
将HDFS中的数据导入HBase package Hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.Hadoop.conf.Configuration...job.setMapperClass(BatchImportMapper.class); job.setReducerClass(BatchImportReducer.class); //设置map的输出...，不设置reduce的输出类型 job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class);
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow...image.png 第6行代码调用input_data文件的read_data_sets方法，需要2个参数，第1个参数的数据类型是字符串，是读取数据的文件夹名，第2个关键字参数ont_hot数据类型为布尔...bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码； 第7行代码定义变量batch_size的值为100； 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...image.png 从上面的运行结果可以看出，100个数字中只错了1个，符合前1章准确率为99%左右的计算结果。
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