tensorboard的使用方法

编写完代码之后,打开terminal,首先激活anaconda环境

source activate tensorflow

然后进入存放events.out.tfevents.xxxxxxx文件的上一层目录,即下面命令中的logs/,然后运行命令

tensorboard --logdir='logs/'

命令中的logs/是存放events.out.tfevents.xxxxxxx文件的文件夹。至于文件夹为什么是logs,而不是别的名字,是因为我在代码中写的就是logs文件夹。

然后打开终端中显示出的链接,在浏览器中查看。

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TF-IDF及其算法

概念

     TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

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二叉树二度节点和叶子节点的数量关系

二叉树二度节点和叶子节点的数量关系:

假设共有节点 N 个, 二度几点 x 个,一度节点y个, 则叶子节点个数(设为z)?

N个节点,那么共有树枝N – 1个

1个二度节点有2个树枝,叶子没有,一度节点有1个,那么推导出一共有 2x + y 个

2x + y = N – 1;

x   + y + z = N;

由以上两式得出,z = x + 1;

完毕。

叶子节点的个数=二度节点的个数+1