张量 张量是tensorflow中的基本数据结构 # 全零张量 zero_tsr = tf.zeros([row_dim, col_dim]) # 全1张量 ones_tsr = tf.ones([row_dim, col_dim]) # 填充张量 filled_tsr = tf.fill([row_dim, col_dim], 42) # 常量 constant_tsr1 = tf.constant([1,2,3]) constant_tsr2 = tf.constant(42, [row_d…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G…

ZYNQ的SDK是用C语言进行开发的,C语言可以说是当今理工类大学生的必备技能.我本科学C语言时就是对付考试而已,导致现在学ZYNQ是一脸懵逼.现在特开一帖,整理一下C语言的基础知识. 一.定义 1.关键字 char :定义一个8位的变量,就是一个字节.short int :定义一个16位的变量,就是两个直接 int :定义一个32位(一般情况下)的变量,就是四个字节. float :定义一个精度为6位小数点的浮点型小数,超过精度的数据会有偏差,本身即有符号型. double :定义一个精度为1…

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本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…

0. 前言 在<C# 基础知识系列- 13 常见类库(二)>中,我们介绍了一下DateTime和TimeSpan这两个结构体的内容,也就是C#中日期时间的简单操作.本篇将介绍Guid和Nullable这两个内容. 1. Guid 结构 Guid(Globally Unique Identifier) 全局唯一标识,是一种由算法生成的二进制长度为128位的字符串,但字符串的长度是36其中32位16进制的数字和四个连接符.其作用是用来表示全局唯一标识,当多个系统或者数据量大的时候,用来做唯一标识,…

0. 前言 这是C# 基础知识系列的最后一个内容讲解篇,下一篇是基础知识-实战篇.这一篇主要讲解一下C#程序的结构和主要编程工具. 1. 工具 工欲善其事必先利其器,在实际动手之前我们先来看看想要编写一套C#程序需要做哪些准备吧. 1.1 选择 C# 的sdk在之前的某个时间点分为了三个方向: .net framework 4.X .net core mono UWP 有人可能问了,.net和C#是什么关系.首先需要明确一个概念,C#是一门编程语言,.net是一个CLR,即公共语言运行库.这部分…

tensorflow笔记(一)之基础知识 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子,并讲述其中的一些基础知识.我会把notebook文件放在结尾的百度云链接. 首先第一步,要安装tensorflow,这个网上的教程很多,我安装的版本是ubuntu下1.2.1的tensorflow,推荐用pip(一步就好)这里附上一个…

注:因为毕业论文需要用到相关知识,借着 TF 2.0 发布的时机,重新捡起深度学习.在此,也推荐一下优达学城与 TensorFlow 合作发布的TF 2.0入门课程,下面的例子就来自该课程. 原文发布于博客园:https://www.cnblogs.com/Belter/p/10626418.html 本文中所有代码都在文末第二个链接中,转载请注明出处! 机器学习与深度学习 深度学习是机器学习的一个分支,当下也是该领域发展最快.最受关注的一个分支.上周刚刚公布的2018年图灵奖就颁发给了对深度学…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

机器之心报道 作者:邱陆陆 8 月中旬,谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布,新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布.今日,在上海谷歌开发者大会上,机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默认的执行模式.这意味着 TensorFlow 如同 PyTorch 那样,由编写静态计算图全面转向了动态计算图. 谷歌开发者大会 在谷歌开发者大会的第二天,主会场全天都将进行 TensorF…

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/…

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel…

现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别…

DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GPU 和 TensorFlow 等…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

3.0 第三章 网络接口层攻击基础知识 首先还是要提醒各位同学,在学习本章之前,请认真的学习TCP/IP体系结构的相关知识,本系列教程在这方面只会浅尝辄止. 本节简单概述下OSI七层模型和TCP/IP四层模型之间的对应关系,最后是本章教程需要的几个核心Python模块. 3.0.1 TCP/IP分层模型 国际标准化组织(ISO)在1978年提出了“开放系统互联参考模型”,即著名的OSI/RM模型(Open System Interconnection/Reference Model).它将计算机…

Direct3D初始化大概分为4个步骤: 1.获取接口IDirect3D9的指针.(Direct3DCreate9函数调用). 该接口用户获取系统中物理硬件设备的信息并创建接口IDirect3DDevice9,此接口是一个C++对象,代表显示3D图形的物理硬件设备. 2.检查设备性能(D3DCAPS9结构体),判断主显卡是否支持某些特性,比如是否支持顶点运算.创建IDirect3DDevice9之前,必须确定主显卡支持的特性. 3.初始化D3DPRESENT_PARAMETER结构的一个实例,通…

TensorFlow 2.0 Alpha目前已经可以通过pip安装,亲测有效,安装指令为: # 普通版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # GPU版本 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0…

前言: 对于java的代码审计我就是一个小白,没有代码基础(不会java),从0开始记录我的java漏洞的审计学习之旅.对于java来说是一门很难的语言,但是不去学习就永远不会.对于一门很复杂的语言如果学习的过于仔细专研原理追求完美,容易跑偏消耗积极性和精力,我学的是代码审计而不是java开发,所以我学的比较有针对性,对此仅仅是我个人看法. 00x1: java的基础知识,由于语言的特性,我不是去搞开发所以根据以往的语言经验,我直接在菜鸟的java教程过一遍基础语法,了解java的语言特性,语法…

tensorflow升级到1.0之后,增加了一些高级模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有些简化. 任务:花卉分类 版本:tensorflow 1.0 数据:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 花总共有五类,分别放在5个文件夹下. 闲话不多说,直接上代码,希望大家能看懂:) # -*- coding: utf-8 -*- from skimage im…

基本数值运算 除法和模运算符(/,//,%)现在匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod].要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]. 现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数.[tf.div()] 将保留,但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制 [tf.mul,tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用,改为 [tf.…

安装 TensorFlow 2.0 Alpha 本文仅仅介绍 Windows 的安装方式: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # cpu 版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # gpu 版本 针对 GPU 版的安装完毕后还需要设置环境变量: SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C…

最近在帧缓冲区对象这里卡了一下,不过前面已经了解了相关的OpenGL ES的知识,现在再去了解就感觉轻松多了.现在就进行总结. 基础知识 我们知道,在应用程序调用任何的OpenGL ES命令之前,需要首先创建一个渲染上下文和绘图表面,并使之成为现行上下文和表面,之前在渲染的时候,其实一直使用的是原生窗口系统(比如EAGL,GLFW)提供的渲染上下文和绘图表面(即帧缓冲区). 一般情况下,我们只需要系统提供的帧缓冲区作为绘图表面,但是又有些特殊情况,比如阴影贴图.动态反射.处理后特效等需要渲染到纹…

1.TensorFlow2.0的安装测试 Linux Tensorflow Dev Summit 正式宣布 Tensorflow 2.0 进入 Alpha 阶段. 基于 Anaconda 创建环境一个尝鲜环境: conda create -n tf2 然后: pip install tensorflow-gpu=2.0.0-alpha 由于 2.0 依赖的是 CUDA 10 所以系统内多半没有,直接用 conda 在虚拟环境装一个: conda install cudatoolkit cudnn…

目录 0.0.Scrapy基础 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scrapy主要包括了以下组件: 0.3.Scrapy简单示例如下: 0.4.Scrapy运行流程如下: 0.5.还有什么? 0.6.下一步是什么? 0.0.Scrapy基础 Python2:适合爬取非中文 Python3:适合爬取中文 Scrapy是一种快速的高级Web爬行和Web抓取框架,用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据.它可用于各种用途,从数据挖掘到监控和自动化测试. 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scra…

3.全局API 3-1. Vue.directive 自定义指令 Vue.directive用于自定义全局的指令 实例如下: <body> <div id="app"> <p v-sq="color">{{message}}</p> </div> </body> <script> Vue.directive('sq', function (el, binding, vnode) {…

中文文档 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档 知乎专栏 欢迎关注知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu 一.实战教程之强化学习 TensorFlow 2.0 (九) - 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient TensorFlow 2.0 (八) - 强化学习 DQN 玩转 gym Mountain Car TensorFlow 2.0 (七) - 强化学习 Q-Learning 玩转 OpenAI gym TensorFl…

从0开始学爬虫4之requests基础知识 安装requestspip install requests get请求:可以用浏览器直接访问请求可以携带参数,但是又长度限制请求参数直接放在URL后面 POST请求:不能使用浏览器直接访问对请求参数的长度没有限制可以用来上传文件等需求 requests常用方法示例 use_requests.py #coding=utf-8 import requests def get_book(): """获取书本的信息""…