做机器学习的同志们应该对这个都不陌生,这里简单举个例子.一般来说,使用softmax函数来将神经元输出的数值映射到0到1之间,这样神经元输出的值就变为了一个概率值. 公式和例子如下图 公式和例子如下图…

Tensorflow学习教程------过拟合   回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练.部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用dropout防止过拟合,加三层隐层神经元,最后的准确率达到97%以上.代码如下 # coding: utf-8 # 微信公众号:深度学习与神经网络 # G…

Tensorflow学习教程------代价函数   二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数.为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数.w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快.假设我…

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord…

MyCat教程[简单介绍] 2019-10-15 10:27:23 波波烤鸭 阅读数 618 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_38526573/article/details/102562219 pg 有 citus 应该都是类似的东西.   一.MyCat简介 1. 什么是MyCat   MyCat 是目前最流行的基于 java 语言编写的数据库中间件,是一个实…

一.Mahout简单介绍 查了Mahout的中文意思--驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了... 附logo: (就是他,骑在象头上的那个Mahout) 步入正文啦:        Mahout 是一个非常强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包含:被称为Taste的分布式协同过滤的实现.分类.聚类等.Mahout最大的长处就是基于hadoop实现,把非常多曾经执行于单机上的算法,转化为了MapReduce模式,这样…

在读这篇博客的时候,可能您已经对duilib有一定的了解.所以,我并不打算对duilib进行过多的介绍.它的内核首先由外国人编写,后来由国人一个小组接过来继续编写,于是就有了现在的Duilib. 1.下载Duilib 首先它托管在Google,后来不知道是不是由于大陆将 Google 全面封锁,将搜索引擎禁用了不算,还将技术网站都封闭了.所以,Duilib又托管到了 Github.所以在学习它之前,你需要学习如何利用Github,将Duilib下载到本地进行编译.运行. 1)首先下载 GitHu…

ActiveMQ学习教程(二)——简单示例 一.应用IDEA构建Maven项目 File->New->Module...->Maven->勾选->选择->Next -> GroupId:com.jd.myMaven   |    ArtifactId:activeMQ    |    version:默认   ->Finish 项目构建成功!项目结构如下所示: 二.创建生产者类,模拟生产者发消息 Step1:java/activemq/JMSProducer…

ActiveMQ学习教程(一)——简要介绍与安装 一.名词: 1.JMS:即Java消息服务(Java Message Service)应用程序接口,是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信[提供产生-发送-接收消息接口].Java消息服务是一个与具体平台无关的API,绝大多数MOM(消息中间件)提供商都对JMS提供支持. 2.MOM:Message Orient middleware消息中间件 3.MQ:Messag…

lightning对于开发salesforce人员来说并不陌生,即使没有做过lightning开发,这个名字肯定也是耳熟能详.原来的博客基本都是基于classic基于配置以及开发,后期博客会以lightning为主. 那么问题来了,why lightning? lightning针对classic,不管是针对界面上来说还是开发上来说,都有很大的改变.lightning基于sales,service增加了很多很便捷的功能,针对列表视图也增加了kanban 视图,列表,详情页面更加友好,可以基于组件…

tensorflow 学习手册 tensorflow 学习手册1:https://cloud.tencent.com/developer/section/1475687 tensorflow 学习手册2:https://data-flair.training/blogs/tensorflow-wide-and-deep-learning/ 详细的 op 数据操作 https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/con…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy 生成100个随机点 x_data = np.random.rand(100) y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型,k 和 b是我们要求的两个值,利用100个点 #进行不断迭代 然后求出最佳的k和b b = tf.Variable(0.) k = tf.Variable(0.) y = k*x_data + b #二次代价函数 lo…

本文在上篇的基础上利用lenet进行多标签分类.五个分类标准,每个标准分两类.实际来说,本文所介绍的多标签分类属于多任务学习中的联合训练,具体代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordR…

Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧.以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程. 在tensorflow这个框架里,可以讲是若数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是一个tensor, 一个或者几个tensor经过一个op(operation)之后,产生新的tensor.首先将所有tensor和op都定义好,然后把这套tensor和op的组合放到默认的图里,用会话…

tensorboard可以将训练过程中的一些参数可视化,比如我们最关注的loss值和accuracy值,简单来说就是把这些值的变化记录在日志里,然后将日志里的这些数据可视化. 首先运行训练代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data&quo…

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is…

一.分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术.那么什么是分布式协调技术?那么我来告诉大家,其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果.这时,有人可能会说这个简单,写一个调度算法就轻松解决了.说这句话的人,可能对分布式系统不是很了解,所以才会出现这种误解.如果这些进程全部是跑在一台机上的话,相对来说确实就好办了,问题就在于他是在一个分布式的环境下,这时问题又…

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de…

import numpyimport tensorflow as tf #自己创建的数据x_data = numpy.random.rand(100).astype(numpy.float32)#创建具有100个元素的数组y_data = x_data*0.1+0.3#具有自动遍历的功能 ##设置神经网络的结构###Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1))basiss = tf.Variable(tf.zeros([1]))#模拟我们之…

自己搭建神经网络求解非线性回归系数 代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy 生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] #x_data:200行1列 数值在-0.5到0.5之间 noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shap…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 feature…

首先是生成tfrecords格式的数据,具体代码如下: #coding:utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() ''' 此处我加载的数据目录如下: bt -- 14018.jpg 14019.jpg 14020.jpg nbt -- 1_ddd.jpg 1_dsdfs.jpg 1_dfd.jpg 这里的bt nbt 就是类别,也就是代码中的classes ''' writer…

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size…

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数据计算的开源软件库. 什么是数据流图? TensorFlow的数据流图是由“节点”(nodes)和“线”(edges)组成的有向无环图来描述数学计算.“节点”一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点.“线”表示“节点”之间的输入/输出关系.这些数据“线”可以输运多维数据数组,即“…

一DOM概述 DOM(文档对象模型)是HTML和XML的应用程序接口(API).DOM将把整个页面规划成由节点层级构成的文档. DOM描绘了一个层次化的节点树,执行开发者加入,移除和改动页面的某一部分. HTML或XML页面的每一个部分都 是一个节点的衍生物. 通过DOM.可訪问HTML文档的全部元素. 当网页被载入时.浏览器会创建页面的文档对象模 型,DOM模型被构造为对象的树. DOM是W3C(万维网联盟)的标准.DOM定义了訪问HTML和XML文档的标准."W3C 文档对象模型(DOM)是…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(1.0) input3 = tf.constant(5.0) add = tf.add(input1,input2) mul = tf.multiply(input1,add) with tf.Session() as sess: result = sess.run([mul,add]) #同时运行两个op pri…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个加法op add = tf.add(x,sub) #有变量 一定要初始化 初始化所有的变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init)…

# coding: utf-8 import tensorflow as tf import os import tarfile import requests #inception模型下载地址 inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' #模型存放地址 inception_pretrain_model_dir = "i…