安裝jupyterlab 安裝nodejs 安裝jupyterlab-toc[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-toc]這是一...
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jupyterlab安裝的步驟和注意事項(xiàng)
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異常檢測統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
大綱 1. 概述[#1] 2. 參數(shù)方法[#2] 2.1 基于正態(tài)分布的一元異常點(diǎn)檢測[#2.1] 2.2 多元異常點(diǎn)檢測[#2.2] 2.3 混合模型方法[#2.3] 3...
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樹莓派+frp+nginx+mjpg-streamer
問題描述 需要遠(yuǎn)程進(jìn)行視頻監(jiān)控，計(jì)劃用mjpg-streamer frps的vhost_http_port只能填一個(gè)，已經(jīng)被之前的http服務(wù)（我自己是pi-raspberr...
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frpc開機(jī)自啟動(dòng)
關(guān)鍵詞：frp 開機(jī)啟動(dòng) service 為什么要開機(jī)自啟動(dòng)？ 服務(wù)器因?yàn)橐恍┤藶榛蛘咂渌豢煽沽?dǎo)致的服務(wù)器關(guān)機(jī)重啟，這時(shí)如果沒有開機(jī)自啟動(dòng)，可能需要你在服務(wù)器旁邊開機(jī)這個(gè)...
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以騰訊云為公網(wǎng)跳板實(shí)現(xiàn)樹莓派內(nèi)網(wǎng)穿透
關(guān)鍵詞： 內(nèi)網(wǎng)穿透，frp，ssh，騰訊云，樹莓派 情況說明 不是所有的情況你的ip都可以固定，之前在室外搭的服務(wù)器，買的4G卡配路由，但是公網(wǎng)ip無法固定，一般情況下訪問只...
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利用梯度下降法實(shí)現(xiàn)最小二乘法差不多三年前看的Andrew Ng的梯度下降法GD實(shí)現(xiàn)，時(shí)間久了細(xì)節(jié)就會(huì)忘。今天手寫出來推導(dǎo)公式。微信圖片_20201209145251.jpg
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理解：Tensor.backward()中當(dāng)tensor不是標(biāo)量的時(shí)候，需要一個(gè)與tensor同等形狀的入?yún)ensor。在PyTorch的backward模塊里，如果tensor是一個(gè)vector不是scalar，需要入?yún)⒗锾砑右o和tensor（這里用y表示，, , ）相同形狀的vector...
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2020年10月微信小程序后端開發(fā)踩坑實(shí)錄
阿里云： celery版本注意事項(xiàng) pip uninstall celery celery 不能以root用戶啟動(dòng) C_FORCE_ROOT 報(bào)錯(cuò)信息： 解決方法：在主文件里...
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阿里巴巴前端萌新
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阿里云ECS建網(wǎng)站（建站）超詳細(xì)全套完整圖文教程！菜鳥必看！第一步：如何以最低價(jià)格快速買到阿里云服務(wù)器？ 1.1 如果我是學(xué)生，我如何通過￥9.9買到價(jià)值￥117的服務(wù)？ 答：用￥9.9購買云服務(wù)器ECS是阿里云學(xué)生專屬活動(dòng)。首先，你...
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part 1最近有用到網(wǎng)絡(luò)通信這塊，所以找到了《網(wǎng)絡(luò)是怎樣連接的》這本書，看了下內(nèi)容確實(shí)非常好，對(duì)于小白來說淺顯易懂。計(jì)劃每天爭取看一小節(jié)，然后以思維導(dǎo)圖的形式記錄學(xué)習(xí)內(nèi)容。
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2019/06/30最近一周計(jì)劃
最近在看幾本書，其中一本也是這么多年第一次覺得很走我心的作品，接下來我會(huì)擠時(shí)間分享出來，最近在做一個(gè)網(wǎng)課，畢竟答應(yīng)別人了，即使再煩也要咬著牙做完，好吧，最后分享一個(gè)歌單，也算...
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記一段歲月吧
從年過完就在辦理離職的事，也是一波三折，跌宕起伏，又有誰愿意離開熟悉的環(huán)境去不熟悉的環(huán)境呢，意難平，志難躊。 看到很多朋友給我發(fā)消息，我實(shí)在沒時(shí)間去一一回復(fù)，接下來我會(huì)繼續(xù)寫...
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深度解析最適合做老板的類型，ENTP性格天賦及職涯規(guī)劃不走尋常路的完美主義者ENTP們，是人群中當(dāng)之無愧的，智商最高、聰明絕頂?shù)娜烁耦愋汀Ｋ麄兪侨绱说呐c眾不同，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)是家常便飯，堅(jiān)決不按套路出牌是他們的本能，有數(shù)不盡用不完的金...
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用線性回歸和LSTM做股價(jià)預(yù)測本文以微軟的股價(jià)為例，詳細(xì)注釋在代碼塊里： 1. 導(dǎo)入相關(guān)的包 2. 描述性統(tǒng)計(jì) 3. 可視化 4.Linear Regression 5. LSTM
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過擬合問題的理解(Explore overfitting and underfitting)深度學(xué)習(xí)或者說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最讓人頭疼的問題也是最常見的問題，便是過擬合和欠擬合問題。過擬合體現(xiàn)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中模型表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確性，但是在測試集中表現(xiàn)缺很差，欠擬合體現(xiàn)在訓(xùn)練無...
個(gè)人介紹
勵(lì)志要做Data Scientist的巨巨
喜歡AI，算法控，場景控，代碼控，工程控
這里會(huì)分享自己在人工智能進(jìn)階的思考
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