BTSYNC

简介 我自己一直是拿他来接收外部的资料或文档，但我知道这个的时候是叫BTSYNC，自己上一次想安装但一直没有反应就放弃了。最近几天发现可能是安装好了，但我自己没有去设置软件以及软件一直用的是老版本就导致连接同步失败！我之前有一个Syncthing,开源倒是开源的，但移动端（Ipad，手机等等）就十分够呛无法使用了。同时同步总是有一些搞不太懂的提示，网上也没具体教程来说明，感觉有点难搞。局域网也可以用，这也意味着......

开源网站统计工具：matomo

缘由 我自己一直使用的Google analysis，但是有一点感觉不爽的有两点：1.当天的数据无法查看，而且感觉时间非东八区；2.细分倒是细分了，但没有很好的总览之处；或者说细分过于细节了。3.用户的信息无法了解；后来尝试过百夫长统计，但要安装时要注册信息就放弃了。国内那些就算了，估计又要备案等等。后来就看到了Piwik,研究时发现已经变成了matomo; 官网 安装 这个是PHP+MYSQL，没什么说的；值得注意的是要把PHP中的一......

密码管理器初体验

缘由 最近去看浏览器保存的密码，我靠居然又200多个，但多数都没怎么使用，同时发现密码重复性接近90%,感觉挺吓人的。想想自己有一些网站或APP的信息还是挺重要的，就有了想自己造一个密码本的想法，但思来想去感觉自己能够实现可能还不如有一些开源的搞得好。如果自己能够想一套配套的方法或许是一个很不错的办法； 已尝试过的几款管理器 Keepass 优点 支持文件验证登陆； 开源，这个是绝对的开源； 多语言，多......

系统盘中的Window.old文件是什么？能否删除？

缘由 如下图，自己的C盘基本所剩无几，但自己清楚知道自己的应用多数不再C盘，C盘最多是配置文件，但也没必要占用这么多文件吧！然后看有个Windows.old文件夹大约24G了，看到old就很好奇去搜了一下，然后发现其就是windwos升级后的备份文件 Windos.old是什么？ Windows系统在更新完之后，原版的Windows系统会保留原版本的Windows系统，这个系统就整体移动到Windows.old这个文件夹里，这样的话可以让你退回去； Windo......

Syncthing来同步服务器数据到本地

缘由 服务器端的数据有多重要我就不说了，毕竟是删过库的人，明白那种崩溃的感觉。后来我尝试把数据放到Github，但看到那令人尴尬的提交图时，感觉装逼了，然后就默默的寻找其它方法，我自己一直在用BitTorrent Sync来做分布式网盘从互联网获取好的资源，去官网发现也可以安装在自己的服务器端来进行同步使用，但苦逼的时一直找不到节点，使用了代理以及分享的DHA什么的，也是0效果。后来看使用某教程最后提到了Syncthin......

Seaborn

SeaBorn 官网 用matplotlib封装来显示数据显示模板 #Seaborn #用matplotlib封装来显示数据显示模板 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #inline直接把图显示在book上 整体布局风格设置 ## 整体布局风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import ......

Matplotlib

DATA.csv/数据集下载地址 画图 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('DATA.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) # 日期格式转换 print(unrate.head(12)) # 画图工具 import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline #Using the diffenent pyplot functions,we can create,customize,and display a plot .For example, we can use # plt.plot() # 画图 # plt.show() # 显示 firs......

Pandas

pandas 数据处理库 读取文件 pandas.read_csv('xxxx.csv') import pandas as pd m = pd.read_csv('m0.csv') print(type(m)) print(m.dtypes) # 字符值为object # print(help(pd.read_csv)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> # noteid int64 # notebook object # username object # date object # dtype: object 显示数据 m.head() #把数据显示出来，默认显示......

Numpy

numpy 矩阵等计算，还要了解基本的高数，概率，线代知识，这些都要用到。特别是矩阵的转换以及算法等等。 详细学习参考学习资料 NumPy 教程 | 菜鸟教程 查找xxxx的帮助文档 print(help(numpy.xxxx)) 构造多维数组 numpy.array() 注意里面的值必须为同一类型，否则有类型转换； eg: # 构造数组 # 一维数组 vector = numpy.array([5,10,15,20]) # 二维数组，注意有两个括号 matrix = numpy.array([[5,10,15],[20,25,30],[35,4......

学人工智能要用到的部分数学知识

个人的所有学习笔记 基础知识 矩阵算法/高数知识 线性回归算法 误差:真实值和实际值之间的误差 似然函数：由数据去推参数，什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值 对数似然：乘法难解，加法就容易了，对数里面的乘法可以转换为加法 评估方法 R^2 = xxxxxx 越接近1，......