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ubuntu 批量下载toronto dataset: 于博 2020-6-19 13:12; wget -r -A.tiff url sed 's/^/ http:\/\/ www.cs.toronto.edu\/~vmnih\/data\/mass_roads\/train \/ sat \//g' test.txt vim list.txt : % s/^/ http:\/\/ www.cs.toronto.edu\/\~vmnih\/data\/mass_buildings\/train \/ sat \//g %s/^/http:\/\/ www.cs.toro ...; 1684 次阅读|没有评论

IDL+llnux坑坑: 于博 2020-5-21 11:03; 材料：idl83envi51linux.x86_64.tar.gz sudo tar xopf idl83envi51linux.x86_64.tar.gz sudo ./install.sh license.dat ############ license file comments, do not delete ############### # License Number(s):601929, 601930, 601931 SERVER boyu-Super-Server 0014C23D6EAC 17 ...; 1930 次阅读|没有评论

machine learning学习小感: 于博 2013-7-17 16:55; 在线看了Andrew Ng关于machine learning 以及feature learning的课程，收获颇丰，很多之前不是很清楚的概念也都了解了。大部分都需要公式详解，为了方便，我只在这里分条叙上文字性内容。感觉machine learning 就是不断的再寻求方法使得cost function 最小。 feature scale 非常重要，否 ...; 4481 次阅读|没有评论

deep learning学习推荐网址: 于博 2013-7-15 20:29; 已经接触了deep learning快俩月了，但还是一点进展没有……还是没找到方法，一直关注python的写法，但是真正的learning实质并不懂~~所以还是找找专家们的说法吧，争取能搞清楚搞清楚…… http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Recommended_Readings 这个上面列了学习deep learning需要补充的基础知识……发 ...; 4836 次阅读|没有评论

python theano的稀疏矩阵: 于博 2013-7-12 10:16; theano支持两种稀疏矩阵，csc，csr,分别是按照列和行对数据进行存储的。每个稀疏矩阵都有data,indices,indptr和shape四个属性。 data属性：一维ndarray，包含所有非零元素 indices和indptr属性是用来存储稀疏矩阵中数据所在的位置 shape属性与密集矩阵的shape属性是一致的，如果稀疏矩阵的形状不能从前三个属性推断出来 ...; 12989 次阅读|没有评论

python中的ifelse以及switch: 于博 2013-7-12 09:09; python 中的 ifelse 以及 switch ifelse 以及 switch 在 python 中的用法，其中 switch 在 python 里可以用字典的形式表示 result=‘a’:lambda x:x*2...... 大括号打不出来，此处省略了～～～ import theano.tensor as T from theano.ifelse import ifelse import theano,time,numpy from theano ...; 7213 次阅读|没有评论

python theano中文件的加载和关闭: 于博 2013-7-11 22:05; deeplearning.net/software/theano/tutorial/loading_and_saving.html import cPickle cPickle模块比较快单个文件 #pickle object f=file('obj.save','wb') cPickle.dump(my_obj,f,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL) f.close() #to load a pickled file f=file('obj.save','rb') loaded_obj=cPickle.load(f ...; 4366 次阅读|没有评论

python theano中的四个模式: 于博 2013-7-11 21:21; FAST_COMPILE FAST_RUN DebugMode ProfileMode 通常情况下，我们都是用FAST_COMPILE以及FAST_RUN模式 DebugMode下有自检功能，可以诊断可能存在的程序错误。由于DebugMode要比FAST_RUN以及FAST_COMPILE慢，所以只能用来development过程中使用 x=T.dvector('x') f=function( ,10*x,mode='DebugMode') ProfileMode是 ...; 6786 次阅读|没有评论

python计算导数jacobian以及hessian: 于博 2013-7-11 20:40; 计算雅克比矩阵 theano.gradient.jacobian() x=T.dvector('x') y=x**2 J,updates=theano.scan(lambda i,y,x:T.grad(y ,x),sequences=T.arange(y.shape ),non_sequences= ) f=function( ,J,updates=updates) 计算hessian矩阵 theano.gradient.hessian() x=T.dvec ...; 14989 次阅读|没有评论

python shared数据类型更改，print: 于博 2013-7-11 18:34; 逻辑回归时，权重矩阵 w 是随机初始化的， w=shared(rng.randn(feats).astype(theano.config.floatX)) 偏移矩阵 b 要初始化为 0 ， b=shared(numpy.asarray(0., dtype=theano.config.floatX)) print 主要有三个函数 theano.pp() theano.p ...; 4511 次阅读|没有评论

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