<script type="text/javascript"> var xmlrequest = ""; function getXMLrequest(){ var xmlHttp = ""; try { // Firefox, Opera 8.0+, Safari xmlHttp=new XMLHttpRequest(); } catch (e) { // Internet Explorer try { xmlHttp=new Ac…

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…

前言 最近用到了这个功能,百度大半天,网上的不是有各种问题就是需要引入其他的插件,无奈,只能自己写,大致功能已经完成.前端页面用bootstrap做样式,分页功能用ajax实现,没用其他插件哦,只引入引这些: <link href="bootstrap-3.3.7-dist/css/bootstrap.css" rel="stylesheet" /> <script src="js/jquery-3.3.1.min.js" ty…

实现代码: class Vue { constructor(options) { //缓存参数 this.$options = options; //需要监听的数据 this.$data = options.data; //数据监听 this.observe(this.$data); } observe(value) { if (!value || typeof value !== 'object') { return; } /* 取到每个key和value 调用definReactive 进行…

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits…

实现 new 方法 /* * 1.创建一个空对象 * 2.链接到原型 * 3.绑定this值 * 4.返回新对象 */ // 第一种实现 function createNew() { let obj = {} // 1.创建一个空对象 let constructor = [].shift.call(arguments) // let [constructor,...args] = [...arguments] obj.__proto__ = constructor.prototype // 2.…

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.  …

一.手写数字识别 现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别. 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能:  其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值): m=n+l−−−−√+am=n+l+a  m=log2nm=log2⁡n  m=nl−−√m=nl  m: 隐含层节点数 n: 输入层节点数 l:输出层节点数 a:1-10之间的常数 本例子当中: 输入层节点n:784 输出层节点:10 (表示数字 0 ~…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理 一 MNIST Fly softmax回归 准备数据 解压 与 重构 手写识别入门 MNIST手写数据集 图片以及标签的数据格式处理 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. from IPython.display import Image  import base64  Image(data=base64.decodestrin…

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: ♦目录trainingDigits存放的是大约2000个训练数据 ♦目录testDigits存放大约900个测试数据. trainingDi…