**************input************** [[[[-0.36166722  0.04847232  1.20818889 -0.1794038  -0.53244466] [-0.67821187 -1.81838071  0.59005165 -1.17246294  0.33203208] [-0.18631086 -0.68608224  0.07464688  0.28875718 -0.86492658]] [[ 1.63322294  0.99059737 …

[查看tensorflow安装的版本] anaconda search -t conda tensorflow [选择版本安装] conda install -c anaconda tensorflow [conda install --help] usage: conda install [-h] [--revision REVISION] [-y] [--dry-run] [-f] [--file FILE] [--no-deps] [-m] [--use-index-cache] [--u…

rwnd(窗口,代表接收端的处理能力).cwnd(拥塞窗口,从发送端看当前网络整体承载能力).ssthresh(快速增长切换成慢速增长的界限值) 1.慢启动,是指数增长(对面确认多少个包,就增加多少),并不慢,只是它的起点低,所以慢启动阶段仍需要时间.实际是起点低(1),快增长阶段,每一轮将当前拥塞窗口翻倍.2.拥塞避免,引入了ssthresh(这个是个变量,初始往往是最大值65536,随后续拥塞发生不断调整),控制慢启动阶段区间是在窗口超过ssthresh之后,就开始线性增长(是让cwnd缓慢…

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个…

cheat 是一个Unix命令行小工具,用来查询一些常用命令的惯用法(我们都知道,man page阅读起来太累了,常常是跳到最后去看 examples,但并不是所有man pages里面都有examples). 举个例子,输入 cheat tar ,它就显示如下图所示的内容: (图来自: Cheat - An Ultimate Command Line 'Cheat-Sheet' for Linux Beginners and Administrators ) 安装与使用: cheat 本身是用…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…

译自:<angularjs> 备忘与诀窍 目前为止,之前的章节已经覆盖了Angular所有功能结构中的大多数,包括指令,服务,控制器,资源以及其它内容.但是我们知道有时候仅仅阅读是不够的.有时候,我们并不在乎那些功能机制是如果运行的,我们仅仅想知道如何用AngularJS去做实现一个具体功能. 在这一章中,我么视图给出完整的样例代码,并且对这些样例代码仅仅给出少量的信息和解释,这些代码解决是我们在大多数Web应用中碰到的通用问题.这些代码没有具体的先后次序,你尽可以跳到你关心的小节先睹为快或者…

mxnet的卷积 kernel = 3  pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积 与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0…

title: Annotation 使用备忘 date: 2016-11-16 23:16:43 tags: [Annotation] categories: [Programming,Java] --- 概述 本文记录注解 Annotation 的概念和使用. Annotation 注解 Why 需要注解 在代码中常有些重复的代码,这些代码纯手工太耗时.可以通过一定的标记,然后处理即可. What 是注解? Annotation 分类 标准 Annotation 包括 Override, De…