一个快速灵活的深度学习框架——PyTorch前言：2018年7月30日也是我接触PyTorch深度学习框架的第一天。听老师说这套框架比TensorFlow好用吧。行！开启pytorch之旅。出发！1、什么是PyTorch①官方解释：PyTorch是一个快速，可灵活实验的深度学习框架。基于Python并具有强大GPU加速功能的张量和动态神经网络。（此处感谢元方姐的精彩翻译）②字面...

本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和交流

机器学习中有常见的两类大问题，一个是分类，一个是聚类。 分类与聚类的比较聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚

k近邻算法（kNN）的基本思想一、算法流程对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；(2) 按照距离递增次序排序；(3) 选取与当前点距离最小的k个点；(4) 确定前k个点所在类别的出现频率；(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 二、举例说明以下图为例：已知有两类（蓝色正方形、红色三角形），现有待分类样本（绿色圆形

putty（或SCRT）和winscp软件的使用在Windows操作系统中操作linux服务器下最困难的问题就是命令行的输入和文件系统的共享。现在为大家介绍两个特别好用的软件。putty是负责与服务器进行交互的软件。winscp是与服务器共享文件系统的软件。我已将要用到的软件放到实验室网盘中和百度云中，链接：https://pan.baidu.com/s/1g6pc3K_Cnfxnpo...

1、linux操作系统用户及用户组Linux操作系统是多任务（Multi-tasks）多用户（Multi-users）分时操作系统，linux操作系统的用户就是让我们登录到linux的权限；每当我们使用用户名登录操作系统时，linux都会对该用户进行认证、授权审计等操作。操作系统为了识别每个用户，会给每个用户定义一个ID，就是UID。用户组就相当于多个用户的容器；在linux系统中，用户组也有..

https://blog.csdn.net/talkxin/article/details/83061973中文文档http://www.dockerinfo.net/document官方文档https://docs.docker.com/本文是基于docker v18.03 稳定版基础来整理翻译docker命令集命令 说明容器生命周期管理run 创...

环境准备JDK1.7 or higher（建议使用 JDK 1.8）软件准备scala-2.11.12.zip 下载地址：https://www.scala-lang.org/download/2.11.12.htmlgradle-4.8.1-bin.zip（写本文的时候gradle最新版是4.8.1） 下载地址：https://gradle.org/releases/ 下载bina...

1. schema 注册表无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？我...

一、前言目前，深度学习已经广泛应用于各个领域，比如图像识别，图形定位与检测，语音识别，机器翻译等等，对于这个神奇的领域，很多童鞋想要一探究竟，这里抛砖引玉的简单介绍下最火的深度学习开源框架 tensorflow。本教程不是 cookbook，所以不会将所有的东西都事无巨细的讲到，所有的示例都将使用 python。那么本篇教程会讲到什么？首先是一些基础概念，包括计算图，graph 与 session