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
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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。
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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()。
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。
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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。
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闻香
花就在那，只有走近才能闻到花香
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开始用python3
开始用python3，忘记codecs
从python官网下载安装包直接安装，mac会配置好python3的环境变量，测试是否安装成功在命令行输入：
python3设置终端的python指令，直接链接python3
vim ~/.bash_profile:
alias python='python3'
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Seq2Seq和MTCS实现的对话系统
Seq2Seq模型和蒙特卡洛搜索树（简称：MTCS）实现的对话系统，是一个信息检索的对话系统，seq2seq可以生成句向量，再通过欧式距离匹配历史对话中距离最近的问句，给出该问句的回答，同时对话框架采用蒙特卡洛搜索树，问答对来自于搜索树上的各个节点，因此可以实现前后文的对话，属于一种非理解式的多轮对话。
