一.反射 反射Reflection:把java类中的各种结构(方法.属性.构造器.类名)映射成一个个的java对象.利用反射技术可以对一个类进行解剖,反射是框架设计的灵魂 //在运行期间,一个类,只有一个Class对象产生 //1.源头.获取class对象 Class clz = Class.forName("包名.类名") //2.创建对象 com.shsxt.Student.stu = (com.shsxt.Student)clz.newInstance(); 示例: packag…

Http协议 1.深入概念 Http:HyperText Transfer Protocol,即是超文本传输协议. 2.浅出概念(使用浏览器访问服务器端网页时需要遵循的一系列规则) Http:将各种不同浏览器或各种自研客户端的文字信息组织在一起的网状文本数据. 协议:多方一起约定的一系列规则,然后大家活动必须遵循这些规则,就像法律大家必须遵循才能享受法律提供的保护. 举个栗子:我们平时去饭店吃饭通常会有以下几个步骤: 1.坐到合适的座位上. 2.服务员拿出菜单点餐. 3.服务员按照点餐菜单下单.…

学习JavaWeb之后,只知道如何部署项目到Tomcat中,而并不了解其内部如何运行,底层原理为何,因此写下此篇博客初步探究一下.学习之前需要知识铺垫已列出:Tomcat目录结构.HTTP协议.IO.网络编程(未完善) 1. Tomcat(正版) 笔者称自己手写的Tomcat为盗版,反之则为正版.在手写简易版Tomcat之前,我们来看看如何使用正版的Tomcat 1.1 创建JavaWeb工程 这里以Myeclipse为例 1.2 新建Servlet 新建MyServlet类继承HttpServ…

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把…

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:…

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill…