相信大家都听说过数据增强（Data Augmentation）,这是在做神经网络时非常极其重要的trick, 因为数据是宝贵的，稀有的，通过数据增强我们能让我们的数据量迅速增大，并且能使训练的模型具有一定抗噪能力。这篇文章主要探讨一下 tensorflow 关于数据增强的API.    先读取图片数据, 并输出我们的图片信息import numpy as npfrom PIL impor.

        今天在阿里云买了一个Ecs来玩玩， 服务器是Linux版本， 登录服务器之后发现 python是python2.7，所以就打算自己安装一个python3。因为是安装完成之后才打算写这个文章的，所以安装截图就没有了，但是绝对步步都齐。         安装步骤如下：                    （１）wget https://www.python.org/ftp/p...

写在篇前  本篇文章主要介绍NMF算法原理以及使用sklearn中的封装方法实现该算法，最重要的是理解要NMF矩阵分解的实际意义，将其运用到自己的数据分析中！理论概述  NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...

R语言常用稀疏矩阵解析，包括dgCMatrix、dgTMatrix、dgRMatrix

Python 能够自动进行内存分配和释放，但了解 python 垃圾回收 (garbage collection, GC) 的工作原理可以帮助你写出更好更快的 Python 程序。Python 使用两种算法进行垃圾回收，分别是引用计数 (Reference Counting) 和分代回收 (Generational garbage collection)。引用计数引用计数，简而言之就是如果没有变量