问题

我佛了，我的博客访问也太慢了吧。

dlib在windows下兼容性不好，不过也不是不能用。

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Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
    rectangle.__init__(rectangle, numpy.int32, int, int, int)
did not match C++ signature:
    __init__(struct _object * __ptr64, long left, long top, long right, long bottom)
    __init__(struct _object * __ptr64)

一路定位

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def _css_to_rect(css):
    """
    Convert a tuple in (top, right, bottom, left) order to a dlib `rect` object

    :param css:  plain tuple representation of the rect in (top, right, bottom, left) order
    :return: a dlib `rect` object
    """
    return dlib.rectangle(css[3], css[0], css[1], css[2])

把
return dlib.rectangle(css[3], css[0], css[1], css[2])
改成
return dlib.rectangle(int(css[3]), int(css[0]), int(css[1]), int(css[2]))

问题解决

二分类问题

• 数据集 : imdb

一些心得:

二分类问题的神经网络输出为0或1，只有两种情况，故称为二分类，imdb数据集包含25000条电影的评价，将评价内出现的单词利用索引的方式保存在list里面，包含训练数据和测试验证数据，训练数据分为data和labels两部分，data记录评价，labels记录是否正面评价，例1为正面评价，0为负面评价。

训练中的层还并没有完全搞清楚，不做解释。

前言

最近申请了一个实践项目，主要做图像分类识别的，虽说不知道能不能立项吧(已立项)，但是既然已经决定往软件方面转了，所以有必要先搭建一下环境。对比了一下现有的深度学习框架，决定先安装谷歌的TensorFlow，然后再安装keras。

懒是人类进步的阶梯！从此查成绩不用手！

思路

1. 用cookielib创建一个cookie的容器
2. 用urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)创建一个cookie处理器
3. 用urllib2.build_opener(processor)创建打开的类（至此，从网站上获取的cookie也一并提交给学校了~）
4. 模拟登录操作，获取cookies
5. 打开成绩页面，观察url中的参数
6. 指定需要查询的成绩