Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。 深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这...
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学. softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络对答案的信心. 然而,sigmoid输出是谨慎的.它的正确或不正确.你必须编写代码来自己计算概率. 就网络的性能而言. Softmax通常比sigmoid提供更好的准确性....
hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明： 使用原生java语言实现Map-reduce程序 hadoop准备好数据hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的...
map阶段# -*- coding: utf-8 -*- import sysfor line in sys.stdin:line = line.strip()words = line.split()for word in words:print("%s\t%s" % (word, 1))reduce阶段# -*- coding: utf-8 -*- import syscurrent_word = None current_count = 0 word = Nonefor line in sys.stdin:word, count = line.split(\t, 1)try:count = int(count)except ValueError:continueif current_word == word:current_count += countelse:if curre...
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速度很快。缓存就是把一些数据暂时存放于某些地方，可能是内存，也有可能硬盘。 在使用Scrapy爬网站的时候，产生出来的附加产物，因为在Scrapy爬取的时候，CPU的运行时间紧迫度不高（访问频次太高容易被封禁），借此机会难得来上一下，让自己的内存解放一下。 算法原理： 通过将要缓存的数据用二进制展开，得到的二进制数据映射到缓存字段上，要检验是否已经缓...
from functools import wrapsdef cache(func):cache = {}@wraps(func)def wrap(*args):if args not in cache:cache[args] = func(*args)return cache[args]return wrapclass Solution:@cachedef fib(self, N):if N < 2:return Nelse:return self.fib(N - 2) + self.fib(N - 1) 或者 import functools class Solution:@functools.lru_cache(maxsize=None)def fib(self, N):""":type N: int:rtype: int"""if N <= 1:return Nelse:ret...
题目：基于RabbitMQ rpc实现的主机管理，下面就来具体介绍一下。需求：可以对指定机器异步的执行多个命令例子：>>:run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4 task id: 45334 >>: check_task 45334 >>:注意，每执行一条命令，即立刻生成一个任务ID,不需等待结果返回，通过命令check_task TASK_ID来得到任务结果README 1 基于RabbitMQ rpc实现的主机管理 2 可以对指定机器异步的执行多个命令 3 例子： 4 >>:run "df -h" --hosts ...
rabbitmq中文翻译的话，主要还是mq字母上：Message Queue，即消息队列的意思。前面还有个rabbit单词，就是兔子的意思，和python语言叫python一样，老外还是蛮幽默的。rabbitmq服务类似于mysql、apache服务，只是提供的功能不一样。rabbimq是用来提供发送消息的服务，可以用在不同的应用程序之间进行通信。安装rabbitmq先来安装下rabbitmq，在ubuntu 12.04下可以直接通过apt-get安装：sudo apt-get install rabbitmq-server安装好后...
RabbitMQ是一个消息队列服务器,这里我们针对Python+Pika+RabbitMQ的服务器端环境,来看一下如何使用Python操作RabbitMQ服务器实现消息队列的路由功能Python使用Pika库（安装：sudo pip install pika）可以操作RabbitMQ消息队列服务器（安装：sudo apt-get install rabbitmq-server），这里我们来看一下MQ相关的路由功能。路由键的实现比如有一个需要给所有接收端发送消息的场景，但是如果需要自由定制，有的消息发给其中一些接收端，...
编写tasks.py 代码如下:from celery import Celeryfrom tornado.httpclient import HTTPClientapp = Celery(tasks)app.config_from_object(celeryconfig)@app.taskdef get_html(url): http_client = HTTPClient() try: response = http_client.fetch(url,follow_redirects=True) return response.body except httpclient.HTTPError as e: return None http_client.close() 编写celeryconfig.py 代...
程序要求： 1. 用Rabbit MQ实现RPC 1. 可以异步地执行多条命令 2. 可以对一次性对多个机器执行命令 程序效果： ---》run dir host1 host2 。。。。 ---》get task_id ---》taskId：xxxx host： xxxxxx ---》check task_id --->打印结果 程序分析： 为了达到异步地效果，可以使用多线程或协程，...
适用的日志格式：106.45.185.214 - - [06/Aug/2014:07:38:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 171.104.119.22 - - [06/Aug/2014:08:55:01 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 27.31.238.242 - - [06/Aug/2014:09:43:19 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 218.65.202.131 - - [06/Aug/2014:10:33:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 以上为nginx的日志,本程序只适合用于IP在开头并用空格分开的这种格式。...
前段时间有个需求是要求查一段时间的dns上的域名访问次数排行(top100)，没办法，只好慢慢的去解析dns日志呗，正好学习了python，拿来练练手。 1.原始数据分析： 首先看下原始数据文件，即dns日志内容，下面是抽取的几条有代表性的日志，28.21.2x.15 这种中间的x是相应的数字被我抹去了。代码如下: 13-08-30 03:11:34,226 INFO : queries: – |13.28.20.20|config.dengluqi.net||config.34245.com.;127.0.0.1;||A|success|+|–G—- ...
大家一般都用logging日志打印，但logging是线程安全的，多进程也有很多介绍，引入一些文件锁，对logging做好配置，能过支持。但通过测试，发现多进程时还是容易出现重复写入文件或者打印正常漏写入文件的问题。我的日志需求比较简单，能够区分文件，正确的写入日志文件。引入文件锁；日志写入函数封装到一个操作_Logger类中； 日志名称和写入级别封装到一个业务类Logger中。本范例基于python3实现。本范例20个进程并发，分别写入3个...
下面为大家分享一篇python 日志增量抓取实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧实例如下所示：import time import pickle import os import re class LogIncScaner(object):def __init__(self,log_file, reg_ex,seek_file=/tmp/log-inc-scan.seek.temp):self.log_file = log_fileself.reg_ex = reg_exself.seek_file = seek_filedef scan(self):seek = self._get_seek()file_mtime = os.path.getmtime(...