Hive Hive实现URLEncoder和URLDecode Hive本身不提供内建的URLEncode和URLDecode来实现url的编解码,我们可以基于编解码的原理来自己写一个UDF来实现。另一种更直接的方法是通过reflect来调用Java的URLEncode和URLDecode。
LBS WGS84 / BD09 / GCJ02 / MapBar 经纬度坐标互转 Geolocataion conversion between WGS84, BD09 and GCJ02. WGS84 / BD09 / GCJ02 / MapBar 经纬度坐标互转。
TensorFlow 使用TensorFlow训练循环神经网络语言模型 读了将近一个下午的TensorFlow Recurrent Neural Network教程,翻看其在PTB上的实现,感觉晦涩难懂,因此参考了部分代码,自己写了一个简化版的Language Model,思路借鉴了Keras的LSTM text generation。
TensorFlow TensorFlow (5) - TensorBoard 可视化 本章主要说明如何使用TensorBoard进行可视化,以及部分的调参方法。 这是一篇dandelionmane在TensorFlow Dev Summit 2017关于TensorBoard介绍的总结教程。
Deep Learning 深度神经网络训练IMDB情感分类的四种方法 Keras 的官方 Examples 里面展示了四种训练 IMDB 文本情感分类的方法,借助这 4 个 Python 程序,可以对 Keras 的使用做一定的了解。以下是对各个样例的解析。
Deep Learning 基于LSTM的语言模型 基于 Keras 的 LSTM_text_generation 的例子,实现中文的语言模型。原先的例子是字符级别的,使用了尼采的作品作为训练集,总的词汇只有 57 个,因而整个网络相对简单,且训练起来速度比较快。
Java 基于 Spring Boot 的 Blog 开发 为了进一步简化配置,考虑使用Spring Boot将之前的项目重写,以及对各个模块进行重构。由于是一步步探索的过程,因而在此一步一步记录下来,除了自我学习以外,更方便未来review文档,同时希望能为读者带来一定的便利。
Python Django + Nginx + uWSGI 部署 对于 Django 部署来说,选择 Nginx 和 uWSGI 是一个不错的选择,此教程旨在将 Django 部署到生产环境的服务器中。当然你也可以使用 Apache 或者其他的服务器部署方式,不过笔者看来,用 uWSGI 还是相对简单的。
OpenBR OpenBR 快速入门 这篇教程旨在使用一些有趣的例子让你熟悉OpenBR背后的思想、对象以及动机。注意需要摄像头的支持。 OpenBR是一个基于QT、OpenCV和Eigen而构建的C++库。它既可以在命令行使用`br`命令来使用,还可以通过C++或C的API接口来使用。使用`br`命令是最简单也是最快地起步方法,这篇教程中的所有例子都是基于`br`命令的。
caffe Caffe for Windows安装与配置 参照 GitHub 上 happynear 的 caffe-windows项目,将 Caffe for Windows 配置成功,并且测试了其转换好的 MNIST 数据库,不论是速度还是结果上,效果都相当好。现总结一下配置方法。
Java 使用 Spring HATEOAS 开发 REST 服务 绝大多数开发人员对于 REST 这个词都并不陌生。自从 2000 年 Roy Fielding 在其博士论文中创造出来这个词之后,REST 架构风格就很快地流行起来,已经成为了构建 Web 服务时应该遵循的事实标准。