python logging模块
logging模块处理流程：
image
分为几个模块：
logger: 最高层模块，用来输出log
logger.level来筛选log
logger.debug()/info()/warning()/error()等输出log
handler:
经过logger过滤后log会分发给所有handler处理。每个handler有自己的level,
forma
latex公式总结（含typora适配）
1. argmin
latex没有直接的argmin命令，定义一个： 12\DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}\DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min}
代码： 123\DeclareMathOperator*{\argma
windows使用sshd
安装并启用openssh
https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows-server/administration/openssh/openssh_overview
123Start-Service sshdStop-Service sshdRestart-Service sshd
配置文件：%programdata%\ssh\sshd_config
开
tensorflow安装
安装tensorflow需要有cuda和cudnn，cuda和cudnn有两种安装方法，一种是系统全局安装的，一种是在自己的conda环境里弄一份新的，这两个是可以共存的。
所以，先想好自己想用哪个cuda
方法一、使用系统全局的cuda和cudnn（一般是nvidia的驱动包带的）
注意tensorflow有严格的cuda对应关系，这里是最低的cuda版本要求。也就是安装tensorflo
各种镜像换源
阿里镜像站：https://developer.aliyun.com/mirror/
清华镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
pip
12pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/pip config set install.trusted-ho
混淆矩阵
混淆矩阵
| 预测 Positive | 预测 Negtive |
:------------: | :------------: | :------------:
|
|真实 Positive | TP | FN |
|真实 Negtive | FP | TN |
precision、recall和f1
\(precision=TP/(TP+FP)\)
\(recall=TP
curl上传文件
用hfs开服务器，设置所有人都能上传 1curl -F 'file=@img-cls.tar.gz' http://127.0.0.1/hfs-upload/
设置用户权限后
需要同时有access和upload权限 1curl -u user:password -F file=@info.csv http://127.0.0.1/hfs-upload/
机器学习随笔 - 李沐&&邱
训练集、验证集、测试集
训练集：用来训练模型的参数，对应的评价是“训练误差”
验证集：用来测试不同超参数下模型效果，选择超参数
测试集：用来测试模型，对应的评价是“泛化误差”
注意，训练集和验证集不能有交叉，测试集在整个模型训练中只能用一次。也就是先选定超参数用训练集训练模型，然后用验证集评估，再改变超参数，用训练集训练，再用验证集评估，选择最好的超参数放在测试集上测试一次。
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