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官方文档 https://ffmpeg.org/documentation.html github：https://github.com/kkroening/ffmpeg-python API: https://kkroening.github.io/ffmpeg-python/ 功能：； 一、 安装 pip install ffmpeg-python 参考 ffmpeg 安装 —— mp3 End 附录 A 示例 1. 打开视频文件 B 参考文献

一、 基分类器 1. 常用的基分类器1 最常用的基分类器是「决策树」： 决策树不稳定，适合用集成学习来提升效果； 除了决策树以外，神经网络也很适合； 2. 可否将随机森林中的基分类器由决策树替换为线性分类器或 KNN？1 随机森林属于 Bagging 类的集成学习；Bagging 最大的好处就是集成后，分类器方差更小； 而线性分类器和 KNN 都是较为稳定的分类器，本身方差就不大；使用 Bagging 后并不能获得更好的表现；甚至可能因为 Bagging 的采样，而导致他们在训练中更难收敛，从而增大了集成分类器的偏差； End 附录 A 推荐资料 B 参考资料 诸葛越. 百面机器学习[M]. 北京:人民邮电出版社. 2018. ...

集成学习是一大类模型融合策略的统称；对于弱分类器往往效果显著； 其中每一个单独的分类器称为「基分类器」，也叫「基学习器」； 较为成功的应用就是 XGBoost； 常见问题汇总 集成学习的种类 集成学习分哪几种？有何异同？ [Boosting] [Bagging] [基分类器] 集成学习的步骤和例子 集成学习的基本步骤？并举例 [集成学习] [Adaboost] [梯度提升决策树] 基分类器 常用的基分类器？ 可否将随机森林中的基分类器由决策树替换为线性分类器或KNN？为什么？ [随机森林] [偏差-方差关系] 偏差与方差 什么是偏差和方差？ 从减小方差和偏差的角度解释 Boos...

一、 制作 RSS 源 有很多方法，此处仅介绍 feed43 二、 订阅 RSS 1. 常用 RSS 服务：Inoreader，feedly 二者功能差不多，择一即可；注册帐号即可使用； 以 Inoreader 为例： 当订阅源发生修改后，Inoreader 的显示信息不会再更新，但是订阅的内容会更新； 2. 常用 RSS 阅读客户端软件 iOS：reader 3 Android：FeedMe 使用 Inoreader 账号时，出现 Inoreader 无法登录，这是早期版本的bug，升级到3.9+就好了； Inoreader oauth 登录是官方授权方式，需定期手动授权；Inoreader 方式是本地存储帐号密码，定期自动登录； Windows：FeedDem...

1 资料 1.1 推荐书籍 1.2 推荐资料 Convolutional Neural Network (CNN) NVIDIA 博客； 1.3 常用网站 使用 RSS 订阅以下网站 关注 DL 最新动向 arxiv: https://arxiv.org/list/cs.CV/recent, https://arxiv.org/list/cs/new recent 包含最新发布的论文；new 包含最新更新的论文（发布和覆盖）；二者都是每周一至周五更新； reddit ML: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/807ex4/d_machine_learning_wayr_what_are_you_re...

http://feed43.com/

TensorRT 是 NVIDIA 发布的推理框架，用于在 NVIDIA GPUs 上进行深度学习模型部署；针对 NVIDIA 显卡做了优化；支持 TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXnet、CNTK等所有主流框架及 ONNX； 官网: https://developer.nvidia.com/tensorrt ONNX TensorRT: https://github.com/onnx/onnx-tensorrt 官方文档汇总: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/index.html, python API: https://docs.nvidia.com/deeplearning/...

腾讯 2017 年 7 月 开源的面向移动端的深度学习框架 github: https://github.com/Tencent/ncnn document: https://github.com/Tencent/ncnn/wiki 支持语言: C++ 支持框架: mxnet, caffe, onnx(pytorch) 支持平台: 跨平台 ios/linux/windows，主要支持 Android；

mace 是 2018年4月小米开源的移动端深度学习框架； github: https://github.com/XiaoMi/mace document: https://mace.readthedocs.io/en/latest/ model zoo: https://github.com/XiaoMi/mace-models

Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/xml.etree.elementtree.html parse iter findall start end close data XML XMLID Element SubElement Comment tostring extend write 获取根节点：ET.XML(...

Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/sqlite3.html API 一、 Hello World 示例 End 附录 A API B 示例 1. hellow world C 参考资料 Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.

使用 pickle 在 DBM 数据库中存储数据； Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/shelve.html API 一、 Hello World 示例 End 附录 A API B 示例 1. hellow world C 参考资料 Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.

对任意的 python 对象进行序列化（将对象转换成二进制流）和反序列化； Python 3.7.2 官方文档：https://docs.python.org/3/library/pickle.html API 一、 Hello World 示例 序列化之后的数据可以写到文件、套接字、管道或其他位置； 反序列化时要保证该对象的定义在当前进程中可见，否则序列化会报错； 并不是所有对象都能够序列化； 套接字、文件句柄、数据库链接以及其他运行时状态，这些依赖于操作系统或其他进程的对象，无法保存； 循环引用 End 附录 A API B 示例 1. hellow world import pickle import pprint data = [{'a':'...

最原始的序列化工具；主要是为了支持 python 的 .pyc 文件； Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/marshal.html API 一、 Hello World 示例 End 附录 A API B 示例 1. hellow world C 参考资料 Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.

Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/dbm.html API 一、 Hello World 示例 End 附录 A API B 示例 1. hellow world C 参考资料 Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.

数据的存储和使用包括两方面：数据在内存中的表示及格式间的转换，和数据存储区的处理； Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/persistence.html 一、 数据存储和解析简介 1. 序列化 serializing，将数据转换为一种可传输或可存储的格式； 这些功能集成在 pickle 和 marshal 中；其中，pickle 更为常用，因为他可以和存储序列化数据的库（如 shelve）集成；而对于 web 的应用，json 更为常用，因为他可以和 web 服务存储工具很好的集成在一块； 2. 存储数据 不需要索引的情况下，直接存储即可； 需要使用键值索引的，常用 DBM 来处理； ...

Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/csv.html API 一、 Hello World 示例 End 附录 A API B 示例 1. hellow world C 参考资料 Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.