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Python机器学习笔记:One Class SVM

梦想的初衷 提交于 2020-12-05 21:28:39
前言   最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的算法。   所幸了解到一些单样本检测的算法,比如Isolation Forest,One-Class Classification,所以这篇文章就记录一下自己做的关于One-Class SVM 的笔记。 一,单分类算法简介   One Class Learning 比较经典的算法是One-Class-SVM,这个算法的思路非常简单,就是寻找一个超平面将样本中的正例圈出来,预测就是用这个超平面做决策,在圈内的样本就认为是正样本。由于核函数计算比较耗时,在海量数据的场景用的并不多;   另一个算法是基于神经网络的算法,在深度学习中广泛使用的自编码算法可以应用在单分类的问题上,自编码是一个BP神经网络,网络输入层和输出层是一样,中间层数可以有多层,中间层的节点个数比输出层少,最简单的情况就是中间只有一个隐藏层,如下图所示,由于中间层的节点数较少,这样中间层相当于是对数据进行了压缩和抽象

django的csrf_token的原理

半城伤御伤魂 提交于 2020-12-05 20:44:31
1 # csrf_token 标签 2 # 作用: django 自带的一个中间件,用在form标签上,用户校验当前提交的数据是否是 指定页面上提交的数据,跨站请求伪造保护的作用. 3 4 1 ,打开settings.py里面的csrftoken 功能(取消注释) 5 2 ,视图函数 6 def login(request): 7 if request.method == ' GET ' : 8 nk = [ ' a ' , ' b ' , ' c ' , ' d ' ] 9 return render(request, ' login.html ' ,{ ' a1 ' :nk }) 10 else : 11 print(request.body) 12 return HttpResponse( ' POST 的请求方式 ' ) 13 3 ,模板文件 14 <form action= "" method= " post " > 15 {% csrf_token %} # 这里加上 {% csrf_token % } 这句代码,表师启用 csrf_token 16 <h3>用户名: <input type= " text " name= " name " ></h3> 17 <h3>密码: <input type= " password " name= " password " ><

OpenCV---图像梯度

落花浮王杯 提交于 2020-12-05 20:33:44
图像梯度 推文: 【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度。 拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像。 一:sobel算子 def sobel_demo(image): grad_x = cv. Sobel (image,cv.CV_32F, 1 , 0 ) #获取x轴方向的梯度,对x求一阶导,一般图像都是256,CV_8U但是由于需要进行计算,为了避免溢出,所以我们选择CV_32F grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0 , 1 ) # 获取y轴方向的梯度,对y求一阶导 gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) #用convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式,转绝对值  (转为单通道,0-255) grady = cv.convertScaleAbs(grad_y) cv.imshow( " gradient-x " ,gradx) cv.imshow( " gradient-y " ,grady) gradxy = cv

SQLAlchemy和Flask-SQLAlchemy

天大地大妈咪最大 提交于 2020-12-05 19:53:22
一、ORM 与 SQLAlchemy 简介 ORM 全称 Object Relational Mapping , 翻译过来叫 对象关系映射 。简单的说,ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样,我们要操作数据库,数据库中的表或者表中的一条记录就可以直接通过操作类或者类实例来完成。 SQLAlchemy 是Python 社区最知名的 ORM 工具之一,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型。 二、SQLAlchemy的使用 1、创建单表结构: from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 导入基类 from sqlalchemy import Column, Integer, String # 数据类型 # Base = ORM基类 - 要按照ORM的规则定义你的类 Base = declarative_base() class Users(Base): __tablename__ = " user " # 创建ID数据字段 , 那么ID是不是一个数据列呢? 也就是说创建ID字段 == 创建ID数据列 # id = Column(数据类型,索引,主键,外键,等等) id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement

使用redis作为django缓存数据库

北城余情 提交于 2020-12-05 11:17:26
1、Redis的Windows版本。打开https://github.com/MSOpenTech/redis/releases下载msi安装包。该版本是64位。安装msi过程中,有个选项是否加入系统环境变量,记得勾上。一路下一步,安装。完成之后打开cmd,输入redis-server命令查看是否可以使用。不可以则重启一下即可( redis-cli shutdown ),最后执行redis-server 2、centos下安装参考https://www.cnblogs.com/zuidongfeng/p/8032505.html 3.创建django项目,修改settings.py 1 # settings.py 2 3 # redis 4 CACHES = { 5 ' default ' : { 6 ' BACKEND ' : ' django_redis.cache.RedisCache ' , 7 ' LOCATION ' : ' redis://127.0.0.1:6379 ' , 8 " OPTIONS " : { 9 " CLIENT_CLASS " : " django_redis.client.DefaultClient " , 10 " PASSWORD " : "" , 11 }, 12 }, 13 } 4、views.py 1 from django

Android客户端与Python服务器端通信之上传图片

谁都会走 提交于 2020-12-05 10:58:03
继上篇成功的与服务器端通信上之后,我现在需要将安卓本地的图片上传到服务端。服务端接收图片存下来。 参考: https://blog.csdn.net/qq_26906345/article/details/91045074 Android客户端: 点击按钮会将文件上传到服务器,图片的地址我暂时是写死的。 服务器端: 接收到图片存储到写好的位置 相关代码如下: Android客户端:由于布局文件只有一个按钮,故不在此展出。 MainActivity.java: 主要就是设置了对按钮的监听。 package com.example.vesper.uploadpic; import android.os.Environment; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; import java.io.File; public class MainActivity extends AppCompatActivity { private Button button; @Override protected void onCreate(Bundle

Django FBV and CBV

喜你入骨 提交于 2020-12-05 06:57:48
Django FBV andCBV FBV_CBV FBV 就是函数 : function CBV 就是类 : Class urls.py url( r'cbv_index', views.CBV.as_view()) #这样就是去访问 views.py 里面的类 models.py improt json # json格式转换,需要引用 from django.views improt View # 加载这个类 class CBV (View): # 使用时,必须继承 View 类 def get (self,request): #self.dispatch -> 看源码是如何操作的 pass def post (self,request): pass 写一个类继承VIEW 调用View 的dispath 函数之前做一个 session验证 要注意俩点: 1:用的 CBV 的话 需要导入 from django.utils.decorators import method_decorator 之后@method_decorator(auth)放在函数名上, 如果放在类上需要加个参数 @method_decorator(auth,name='get') ,说明是 给 get函数使用 2:但是django有个BUG 装饰器方法都会出现 CSRF问题 ,所以需要写一个dispath方法

django-cbv模式-csrf中间件

依然范特西╮ 提交于 2020-12-05 02:04:29
1. django模式 def users(request): user_list = [ ' alex ' , ' oldboy ' ] return HttpResponse(json.dumps((user_list))) FBV,function base view 路由: url(r ' ^students/ ' , views.StudentsView.as_view()), 视图: 通过发射来找到对应的方法去执行 from django.views import View class StudentsView(View): def get(self,request,*args,** kwargs): return HttpResponse( ' GET ' ) def post(self, request, *args, ** kwargs): return HttpResponse( ' POST ' ) def put(self, request, *args, ** kwargs): return HttpResponse( ' PUT ' ) def delete(self, request, *args, ** kwargs): return HttpResponse( ' DELETE ' ) CBV,class base view 详谈cbv工作模式

python进程、多进程

偶尔善良 提交于 2020-12-05 02:00:58
进程: 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。。 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is being executed)。 广义定义:进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。 进程是一个内核级的实体,进程结构的所有成分都在内核空间中,一个用户程序不能直接访问这些数据。 进程状态: 创建、就绪、运行、阻塞、结束 进程的概念主要有两点: 第一,进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region)、数据区域(data region)和堆栈(stack region)。文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。 第二,进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体,只有处理器赋予程序生命时

装饰器 -- 函数装饰器(tornado异常响应装饰器)

为君一笑 提交于 2020-12-05 00:58:50
# 值可变,每次使用需要重新赋值 ERR_RESP_TEMPLATE = { " state " : " FAILED " , " error " : None} RESP_TEMPLATE_4_DELETE = { " tenant_id " : "" , " state " : " FAILED " , " error " : None} def _catch_except_args(err_dict= ERR_RESP_TEMPLATE): def _catch_except(func): @gen.coroutine def wrapped_func(self, *args, ** kwargs): """ wrapped function """ try : yield func(self, *args, ** kwargs) except TMException as excep: _LOG.exception(str(excep)) err_dict[ " state " ] = " FAILED " # RESP_TEMPLATE_4_DELETE["state"]可能为"SUCCEED" err_dict[ ' error ' ] = str(excep) self._write( 200 , err_dict) except Exception as excep