2023兔年
Author: Kun
南浔古镇SUP
人在画中游，水乡南浔的SUP尝试。
Je suis toujours là!
好久不写博客了，今天更新一下。
看到上次博客停留在2019年，正是这年，我和朋友几位开始打造TAGWORD，全身心扑在上面了。
这几年成长了不少，不管是能力上，还是商业逻辑上，一直在不断突破自己的边界，不过做成并非易事，努力过了。
后续也将慢慢恢复博客更新，我一直有关注博客的数据，感谢各位网友的访问。
Ubuntu虚拟服务器无法联网的问题处理
这次的断网问题可能比较特殊，记录一下对应的处理方案。
服务器Ubuntu 18.04安装Python 3的时候，发现有多个版本的Python被安装了，这时候为了做到具体的控制，所以将Python全删除了一遍，也好像因此造成了系统网络的问题。
重启后的第一结果是ssh连接超时，由于服务器使用了阿里云ECS，可以通过“控制台”远程连接服务器，这个连接可以理解为本地操作。
连上之后，有一些坑，还卸载了openssh-server，在重新安装openssh-server的时候，发现一直无法连上软件服务器，尝试用ifconfig检查联网，才发现网卡消失，没有任何的连接。
检查/etc/network/interfaces，发现配置都没有问题，通过ifconfig -a，能找到网卡eth0，这个时候使用dhclient eth0，来获取ip地址，解决联网问题。
但是重启服务器后，发现又无法联网，服务器不可能每次重启后都要手动的获取一下IP，这个问题需要解决一下，之前尝试通过ifup eth0启用网卡的时候发现ifup没有安装，最后就通过sudo apt-get install ifupdown解决了这个问题，蛮神奇的，大概是什么依赖包因为安装了这个之后也一起安装了吧。
所以本文就对这次断网处理做个记录。
Ubuntu下MongoDB版本的升级
MongoDB从3.4到3.6到4.0的升级，是一个逐步完成的过程，需要运行每个版本的服务器程序做调整。下面给出的是一个逐步升级的方案，同时给出了各个版本的阿里云源，方便国内使用。
使用MongoDB好几年，服务器版本自最后一次升级一直停留在3.4版本。MongoDB版本已经出了3.6和4.0两个版本。这次服务器版本升级到Ubuntu 18.04，顺便就把MongDB也升级一下。
MongoDB从3.4到3.6到4.0的升级，是一个逐步完成的过程，需要每个版本的服务器程序运行做调整。下面给出的是一个逐步升级的方案，已经对应的阿里云源，方便国内使用
Continue reading “Ubuntu下MongoDB版本的升级”服务器维护
本次服务器维护，将原来的一堆杂乱的资料重新整理了。但是出了些差错，之前的博客图片在备份的时候没有保存成功，好在数据库全保存了，不然文字图片都没了那是灾难。
本次维护会影响到之前推出的一些关键词工具的使用，会尽快恢复使用的，请随时关注博客的更新。
pymongo中find_one和find的效率
在Mongodb中，如果想检查一个文档是否存在，最高效的方法应该是使用find()+count()，而不是使用find_one()。
在Mongodb中，如果想检查一个文档是否存在，最高效的方法应该是使用find()+count()，而不是使用find_one()。
一般来说，我们第一感觉会认为find_one()最高效，但是find_one()每次查找会同时读取文档，这相比find()返回一个cursor，会慢不少。
David Mytton，在《Checking if a document exists – MongoDB slow findOne vs find》 (2013)，指出了这个区别。
在我目前使用的pymongo 3.7.2中，无法像其文中所述，使用limit()判断返回的cursor是否存在，而需要count()判断返回的cursor是否包含文档。
因此，使用
db.collection.find({"username":"abc"}).count()
db.collection.find({"username":{"$in":usernames}).count() # 如果usernames是一个列表
来替代：
db.collection.find_one({_id: "myId"}, {_id: 1})
CNN文本分类数据不平衡的处理
用CNN做文本分类有一段时间了，关于训练数据不平衡的问题，我一直使用一个简单的方法，复制样本数据少的类别，在训练的时候，每个mini-batch都能相对均匀的抓取每个类别的信息。
今天一个偶然，去查了查CNN数据不均衡的问题，发现网上资料不少，主要围绕过采样的方法，看了下定义，原来就是我的这个操作方式，这种方式不适合在SVM里面使用，因为数据表现的信息恒定不变，可是为啥在CNN里面效果好呢？复制样本并没有添加任何的信息。只是为了让mini-batch更均衡的使用每个类别数据。
跟着疑问，追逐mini-batch的痕迹，在梯度下降的时候，由于计算量和机器的限制，无法一次性读入所有数据，而1个样本1个样本的处理，根本无法收敛，采用mini-batch，可以找到合适的下降步长和方向，快速收敛。同时，我们在使用mini-batch的时候，是用的sample batch，每一个batch，随机从总训练样本中抽取，这样每一个batch在梯度下降中的表现就不一样了。说到这，应该能联系上过采样在CNN中的好处了，一方面较为均匀的分配给每一个batch每一类别的信息，另一方面，增加了mini-batch的多样性，梯度下降能更好的找到最优或局部最优解。
当然，最好的方式还是增加信息量，即样本多样性，让模型的准确率更高，这个就是数据量大的说法了。
下次有机会做个对比实验。
关键词提取工具
发布一个关键词提取工具的在线版本，希望能给有需要的朋友提供便利，可以生成词云，也有详细的关键词和权重，这个工具的另外一个特性是提取的词会将高频的词组也提出，也因此存在一些非词组的词被自动提出），好处是通过关键词（或词组）能更清晰的看到文本的特点。
由于服务器性能有限，提交文本的长度最大为一万个字，每天工具使用次数上限为一万词，不过顶不住大家使用的压力的话，会下调，可以看通知。
传送门：关键词提取
有什么问题可以留言！
Nodemcu、无线射频和Wifi实现家庭灯光控制
之前参与智能音箱的项目，做语义理解，但硬件方面，实在是小白，这段时间腾出些时间，折腾下硬件，把家中的灯光整体改造一下。这篇文章从设计、硬件、软件、云服务、手机应用5个方面记录了这次改造中所获取的信息以及相关的程序代码。最终构建了一个通过手机控制和传统控制兼容的智能灯光。