这样是比较好的一个summary命名 (1)'networks'.'layer_%d' % n_layer.'weights'三个命名空间相互叠加 (2) if i % 50 == 0: result = sess.run(merged, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) writer.add_summary(result, i) 逐步写入的程序如上面所示 (3)最后的tensorboard图还是比较完美的 import numpy as np import…

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="…

我们主要参考nginx官方给出的完整配置的样例: https://www.nginx.com/resources/wiki/start/topics/examples/full/# 完整摘录如下: nginx.conf user www www; ## Default: nobody worker_processes ; ## Default: error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile ; events…

MainActivity例如以下: package cc.cv; import android.os.Bundle; import android.os.CountDownTimer; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; import android.widget.Button; import android.app.Activity; /** * Demo演示样例: * CountDownTim…

在Ubuntu下构建Bullet以及执行Bullet的样例程序 1.找到Bullet的下载页,地址是:https://code.google.com/p/bullet/downloads/list 2.下载Bullet. 找到.tgz格式进行下载.我下载的版本号是bullet-2.82-r2704. 3.假设没有安装cmake,那么使用sudo apt-get install cmake进行安装. 4.假设没有安装glut,那么使用sudo apt-get install freeglut3以及…

做了这么多项目,经常会使用到级联.联动的情况. 如:省.市.县.区.一级分类.二级分类.三级分类.仓库.货位. 方式:有表单需要做级联的,还是表格行上需要做级联操作的. 实现:实现方法也有很多种方式.有封装好的控件,有用纯js控制的,有用Knockout实现的.还有用服务器端控件实现的.但控制表格级联方法都不太好控制,甚至做不到. 那在SNF快速开发平台上如何实现呢?下面看一下做的几种演示样例: 1.有使用EasyUI+JS控制的方式,有Knockout绑定方式实现的,还有框架特殊末级级联法.如…

Tuxedo安装.配置.以及演示样例程序 (学习网址): 1.http://liu9403.iteye.com/blog/1415684 2.http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/02/10/2909860.html…

样例程序如下所示,其中: parseXls()函数依赖于jxl,只能读取xls格式文件: parseExcel()函数依赖于apache poi,能够读取xls和xlsx两种格式的文件. jxl的依赖: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.jexcelapi/jxl --> <dependency> <groupId>net.sourceforge.jexcelapi</groupId&g…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.…

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf #定义神经网络结构相关的参数 INPUT_NODE=784 OUTPUT_NODE=10 LAYER1_NODE=500 #通过tf.get_variable函数来获取变量.在训练神经网络时会创建这些变量: #在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值.而且更加方便的是,因为可以在变量加载时 #将滑动平均变…