python3.5 安装使用MySQL支持库

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用Python做机器学习、大数据、数据挖掘、爬虫什么,基本上都会用到数据库,而我们一般使用的是SQL数据库,即关系数据库。我们最常用的两款关系数据库就是MySQL和SQL Server。本文会介绍如何在Python3下安装对MySQL进行调用的支持库。

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谷歌开发者机器学习词汇表:纵览机器学习基本词汇与概念

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选自Google Developers

机器之心编译
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。本文由浙江大学博士生杨海宏推荐,他的研究方向为知识图谱问答。
机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology

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做机器学习为什么要学数学

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在知乎上看到有人问,在做机器学习方面,质疑数学的意义,觉得会用各种经典模型不就行了。我们做机器学习,要做到知其然,还要知其所以然。我们不能仅仅是会调一调库,跑个程序炼个丹什么的,还要知道底层的数学原理和算法。

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Python实现多进程运行

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在这篇文章里,我将列出一种python下的实现多进程并发执行程序的方法。我们经常需要通过并发来实现一些功能,为了加速计算或者最大程度利用CPU等等。Python中有一种方法可以实现多进程并发执行,我们需要导入python库“multiprocessing”。

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Python关键字yield用法

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我这篇文章将简单记录一下python关键字yield的用法。因为写代码需要,我看到了别人的部分代码中有用到yield关键字。作为习惯了C类语言的人,第一次看到这种关键字会感到很迷茫,不知道是用来做什么的,可是偏偏很多时候会用到这样的代码。

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Python读取wav格式文件

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我们经常需要处理wav格式的文件,读取其中的声音信号和相关参数,来做一些事情。如果我们使用C++来做,那么需要对文件的底层存储格式有一个透彻的了解才行,而且考虑不周还有可能出Bug;如果使用MatLab来做,虽然只有一行代码就可以读取文件,但是MatLab语言自身的局限性使得写出的代码难以在实际中投入使用。因此,兼顾简介易用和实用性,用Python来做就显得比较好了。

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Python缩进问题

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众所周知,python是一个基于缩进而不是大括号的语言,因而写python代码有需要使用游标卡尺的梗。我在写python代码的时候,没少掉进这个坑里面。基本上只要前一行结尾出现冒号,下一行必然添加一个单位的缩进,直到块结束。我们可以使用空格(Space)和制表符(Tab)来进行缩进,然而这里面有一些会经常遇到的坑。

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初学Python

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Python的确是一个易于学习且功能强大的编程语言,而且是跨平台做的最好的编程语言。虽然它是解释型的语言,但是其开发效率之高,有目共睹,弥补了运行速度稍慢的缺陷。Python有胶水语言之称,解释器很容易拓展,用起来像瑞士军刀。当前的很多机器学习方面的项目都是基于Python语言实现的,所以感觉这个语言未来会很火。本人推荐直接学Python3版本,这样在时代的潮流下才不容易掉队。: )

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Linux系统下安装TensorFlow的GPU版本

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前言:
安装TensorFlow的GPU版本真的不是一件容易的事,好难,网上的各种安装教程倒是不少,但是基本没有一个能完全照着那种方法就能安装成功的,甚至有些连最基本的一些必需的步骤都没写到,那样子的话能安装到位才是奇迹。
在经历各种踩坑后,我通过大量的互联网搜索,综合各个网站上写到的安装tensorflow-gpu的方法,终于总结出来一个走的通的方法,并且亲自动手实践,成功在Linux(Ubuntu) + Python3.5安装且运行了一个卷积神经网络的训练程序。

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在多平台上安装TensorFlow的方法

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TensorFlow是谷歌在近期开源的一款深度学习方面的框架,有纯CPU版本和使用了GPU的版本。我们通过使用它,可以大大方便我们在神经网络方面的工作,降低我们的工作量。众所周知,TensorFlow是基于Python的,所以我们需要使用Python来做。TensorFlow在Windows上仅支持64位Python 3.5。

鉴于Python2已经濒临淘汰,所以,我建议现在以及今后都直接使用Python3来做,除非你手头有一大堆现有的py2的代码项目,否则,Python2迟早是要切换到Python3,到时候又是一大堆代码要手动升级到3版本,3和2的代码差别太大了。
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