问题出现在使用concat协议进行拼接两个mp4视频的时候, 使用了下面的命令进行拼接，结果出现了如上的报错，Found duplicated MOOV At...
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ffmpeg拼接视频报错 ，Found duplicated MOOV Atom. Skipped 的解决方法
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解决FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future ver...
问题来源 安装Tensorflow后，执行import tensorflow as tf时，报warning: 问题原因 Numpy版本过高 解决方法 安装低版本的Numpy...
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MarkDown画图(实例讲解) —— 流程图、序列图、饼图、甘特图只有用过，才能掌握 写这篇文章的目的主要是学习markdown画图。目前支持画图的MarkDown工具只有Typora和有道云笔记 ProcessOn VS MarkDown...
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如何理解lstm的输入输出例如这样一个数据集合，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中，单个样本即单条句子输入下（shape是 [1 , 20, 80]），假...
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概率题
一. 几何 1. 在半径为1的圆中随机选取一点 方法1: 在x轴[-1,1]，y轴[-1,1]的正方形随机选取一点，如果此点在圆内，则即为所求的点。如果不在圆内，则重新随机直...
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各机器学习模型的目标函数目标函数和损失函数的区别 损失函数：模型拟合的越好，损失应该越小； 目标函数：优化的目标，可以是“损失函数”或者“损失函数+正则项”，分为经验风险最小化，结构风险最小化。 1...
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【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析本文是【专题“DeepLearning学习笔记”】的第【2】篇上一篇：【DL笔记1】Logistic回归：最基本的神经网络 一、神经网络中的编程指导原则 就一句话： 只要阔能...
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最小编辑距离_Python最小编辑距离或莱文斯坦距离（Levenshtein），指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有：删除，插入，替换。具体内容可参见：维基百科—莱文斯坦距离。一...
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scikit-learn--Feature selection(特征选择)
去掉方差较小的特征 方差阈值（VarianceThreshold）是特征选择的一个简单方法，去掉那些方差没有达到阈值的特征。默认情况下，删除零方差的特征，例如那些只有一个值的...
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SVM系列第十一讲--损失函数
我们的SVM算法在前面的十讲中已经基本介绍完毕了，现在还剩下两个小问题，一个是SVM的损失函数问题，一个是求解α的SMO算法。这一讲我们先来介绍一下SVM的损失函数。 1、H...
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机器学习笔记3: 广义线性模型牛顿方法 之前我们在最大化对数似然函数l(θ)时用到了梯度上升法，现在我们介绍另一种方法。 我们先来看下如何用牛顿方法(Newton's Method)求解θ使得f(θ)=0...
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线性回归的假设前提是噪声服从正态分布，即因变量服从正态分布
https://blog.csdn.net/u010462995/article/details/70847146 对于线性回归模型,当因变量服从正态分布,误差项满足高斯–马...
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第9-1节 特征组合 (Feature Crosses)：|机器学习速成课程文章转载自Google,最近更新：2018-08-2 Google上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。这个课程节奏紧凑、内容实用。课程基本可以全程中文（包括视频...
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datawhale（2019暑期）组队学习资源汇总
* 希望大家可以多分享参考链接 datawhale 暑期组队 datawhale 学习路线[TOC] 基础知识 Python基础 学习路线基础知识 → 函数 → 第三方模块 ...
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个人公众号 柳树的絮叨叨
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我读了这七本书，写了这篇关于如何高效阅读的文章每天一有空闲时间，我就会阅读微信公众号的推文，查看当天的热点新闻，还会在晚上下班后，把手机调成静音，在家里静静地看一个小时的书。然而，看的多了，就会发现好多文章和书籍，刚开始...
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为jupyter安装extension
为jupyter安装extension jupyter notebook有很多extension可以使用，会给我们我们带来方便，下面是安装使用的方法：参考网址 Alterna...
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谢谢大佬的输出
MarkDown语法使用规则
一、标题 示例： 效果如下： 这是一级标题 这是二级标题 这是三级标题 这是四级标题 这是五级标题 这是六级标题 二、字体 示例： 效果如下：这是加粗的文字这是倾斜的文字`这...
