小编Art*_*uro的帖子

我知道它已安装,因为当我键入:

$java -version

我明白了:

OpenJDK Runtime Environment (IcedTea6 1.12.5) (6b27-1.12.5-0ubuntu0.12.04.1)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 20.0-b12, mixed mode)

当我输入:

$locate jdk

我明白了:

/home/arturo/Documents/2012a/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/servicetag/jdk_header.png
/usr/share/app-install/desktop/openjdk-6-jre:openjdk-6-java.desktop
/usr/share/app-install/desktop/openjdk-7-jre:openjdk-7-java.desktop
/usr/share/app-install/icons/openjdk-6.png
/usr/share/app-install/icons/openjdk-7.png

令我担心的是列表中的第一项是2012a文件夹是我的MATLAB文件夹而不是标准的'usr/lib'文件夹.我真的很困惑JDK和JRE的安装位置,因为我需要设置指向该文件夹的$ JAVA_HOME路径.我在哪里错过了什么？

我以前在我的机器上安装了cuda-7.0,后来卸载了cuda-7.0并安装了cuda-8.0.当我转到我的/ usr/local文件夹时,我看到以下文件夹:

/bin/
/cuda/
/cuda-7.0/
/cuda-8.0/
/etc/
/games/
/include/
/lib/
/lua/
/man/
/MATLAB/
/sbin/
/share/
/src/

我想我很困惑,因为/cuda/version.txt文件说它是在cuda-8.0上,但当我键入:

$ nvcc -V

它报告我使用的是7.0版:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Feb_16_22:59:02_CST_2015
Cuda compilation tools, release 7.0, V7.0.27

令我困惑的是,即使我这样做:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

键入后$ nvcc -V,它仍然输出7.0版.

编辑:

$ which nvcc
/usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc

$ echo $PATH
/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/usr/local/cuda-7.0/bin

当我使用由75%'true'标签和25%'false'标签组成的不平衡数据集时,我应该如何在libSVM中设置gamma和Cost参数？由于数据不平衡,我得到一个恒定的错误,即所有预测标签都设置为'True'.

如果问题不在于libSVM,而在于我的数据集,我应该如何从理论机器学习的角度处理这种不平衡？*我使用的功能数量在4-10之间,我有一小组250个数据点.

我使用python请求模块和Imgur API将图像上传到Imgur时遇到问题.

我的代码如下:

import base64
import json
import requests

from base64 import b64encode

client_id = 'my-client-id'

headers = {"Authorization": "Client-ID my-client-id"}

api_key = 'my-api-key'

url = "http://api.imgur.com/3/upload.json"

j1 = requests.post(
    url, 
    headers = headers,
    data = {
        'key': api_key, 
        'image': b64encode(open('1.jpg', 'rb').read()),
        'type': 'base64',
        'name': '1.jpg',
        'title': 'Picture no. 1'
    }
)

我通常会得到400响应错误.我不确定myu client_id是否错误,或者我的请求是否错误(我对url请求的经验很少),或者我是否使用了Imgur API错误.

我提交过后,我也想获得图片的网址.我不确定API是否有命令,或者如果python.requests模块有一个技巧可以让我获取刚刚发布的数据(POST).

这里回答了一个非常相似的问题,代码确实有效!:麻烦发送文件到Imgur

但是当我使用我的client_id时,在代码中使用了应用程序ID,它返回了400错误,以及当我更改时

from:url =" http://api.imgur.com/2/upload.json "to:url =" http://api.imgur.com/3/upload.json "

我正在浏览一些URL,我可以从我正在使用的API中获取大部分数据.*Imgur API.然而,当它找到之前已经发布但最终被删除的图像时,它仍然显示正向URL获取响应(代码200),当我使用时

    j1 = json.loads(r_positive.text)

我收到此错误:

http://imgur.com/gallery/cJPSzbu.json
<Response [200]>
Traceback (most recent call last):
  File "image_poller_multiple.py", line 61, in <module>
    j1 = json.loads(r_positive.text)
  File "/usr/lib/python2.7/json/__init__.py", line 326, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File "/usr/lib/python2.7/json/decoder.py", line 366, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File "/usr/lib/python2.7/json/decoder.py", line 384, in raw_decode
    raise ValueError("No JSON object could be decoded")
ValueError: No JSON object could be decoded

我怎样才能"获取"j1变量中的错误呢？我想使用条件结构来解决问题并避免我的程序崩溃.就像是

if j1 == ValueError:
  continue
else:
  do_next_procedures()

我的应用程序已使用以下app.py文件和两个.html文件进行设置:index.html(基本模板)和upload.html,其中客户端可以看到他刚刚上传的图像.我遇到的问题是,我希望我的程序(presumable app.py)在用户重定向到upload.html模板之前执行matlab功能.我发现Q&A是关于如何在flask上运行bash shell命令(但这不是命令),但我还没有找到一个脚本.

我得到的解决方法是创建一个shell脚本:hack.sh,它将运行matlab代码.在我的终端中,这是直截了当的:

$bash hack.sh

hack.sh:

nohup matlab -nodisplay -nosplash -r run_image_alg > text_output.txt &

run_image_alg是我的matlab文件(run_image_alg.m)

这是我的app.py代码:

import os

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, send_from_directory
from werkzeug import secure_filename

# Initialize the Flask application

app = Flask(__name__)

# This will be th path to the upload directory
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploads/'

# These are the extension that we are accepting to be uploaded
app.config['ALLOWED_EXTENSIONS'] = set(['png','jpg','jpeg'])

# For a given file, return whether it's an allowed type …

使用具有200个簇的k均值聚集一组100'2000 L2归一化2048-dim特征向量需要多长时间？我将所有数据放在一个巨大的数据块中,也许有更合适的数据结构？

它似乎没有在一小时内取得任何进展.我也倾向于使用阈值停止标准,但似乎只需要5分钟就可以进行2次迭代.是否有某种冗长的命令我可以用来检查scikit-learn上的kmeans聚类的进度？有没有人建议任何其他方法？也许就像维数减少,或PCA,然后kmeans？(我只是把随机的想法扔出去)

如何删除以相同前缀开头的文件夹中的所有文件？例如:

我有文件:

SVM1.txt
SVM2.csv
SVM3.mat
helloworld.txt
README.txt

我想删除所有以'SVM'开头的文件.请注意,它们以相同的前缀开头,但文件类型不同!