import tensorflow as tf a=tf.constant(5) b=tf.constant(3) res1=tf.divide(a,b) res2=tf.div(a,b) with tf.Session() as sess: print sess.run(res1) print sess.run(res2) 输出: 1.666666666671…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf my_var=tf.Variable(0.) step=tf.Variable(0,trainable=False) ema=tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99,step) maintain_average_op=ema.apply([my_var]) with tf.Session() as sess: init…

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf x = tf.constant(2)y = tf.constant(20)z = tf.Variable([[6,1,2],[3,4,5],[0,0,0],[8,2,4]])mask=z[:,0]>0res = tf.boolean_mask(z,mask)init_assign = tf.global_variables_initializer()with t…

计算累加 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jul 24 08:25:41 2017求1+...+5@author: myhaspl@myhaspl.com"""import tensorflow as tfi = tf.constant(0)num_sum=tf.Variable(0)def cond(i,num_sum):    return i &…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 10 09:35:04 2017 @author: myhaspl@myhaspl.com,http://blog.csdn.net/myhaspl """ #逻辑或 import tensorflow as tf batch_size=10 w1=tf.Variable(tf.random_normal([…

求平均值的函数 reduce_mean axis为1表示求行 axis为0表示求列 >>> xxx=tf.constant([[1., 10.],[3.,30.]])>>> sess.run(xxx)array([[  1.,  10.],       [  3.,  30.]], dtype=float32)>>> mymean=tf.reduce_mean(xxx,0)>>> sess.run(mymean)array([  2.…

import tensorflow as tfx=tf.constant([-0.2,0.5,43.98,-23.1,26.58])y=tf.clip_by_value(x,1e-10,1.0)sess=tf.Session()print sess.run(y) sess.close() clip_by_value(    t,    clip_value_min,    clip_value_max,    name=None) Given a tensor t, this operation…

# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfw1=tf.Variable(tf.random_normal([2,6],stddev=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([6,1],stddev=1))x=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=(4,2),name="input")h=tf.matmul(x,w1)y=tf.matmul(h,w2)init_op=tf…

>>> import tensorflow as tf>>> a=tf.constant([[1,2],[3,4]])>>> b=tf.constant([6,6])>>> result=tf.add(a,b)>>> sess=tf.Session()>>> sess.run(result)array([[ 7,  8],       [ 9, 10]], dtype=int32)>>&…

>>> import tensorflow as tf>>> node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)>>> node2 = tf.constant(4.0)>>> node3=tf.constant(66)>>> print(node1,node2,node3)(<tf.Tensor 'Const:0' shape=() dtype=float32>, <…

生成新的计算图,并完成常量初始化,在新的计算 图中完成加法计算 import tensorflow as tf g1=tf.Graph() with g1.as_default(): value=[1.,2.,3.,4.,5.,6.] init = tf.constant_initializer(value) x=tf.get_variable("x",initializer=init,shape=[2,3]) y=tf.get_variable("y",shape…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Aug 1 08:14:30 2017 @author: myhaspl@myhaspl.com """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("mnist_dat…

接上文:信息论随笔2: 交叉熵.相对熵,及上上文:信息论随笔 在读<数学之美>的时候,相关性那一节对TF-IDF模型有这样一句描述:"其实 IDF 的概念就是一个特定条件下.关键词的概率分布的交叉熵(Kullback-Leibler Divergence)": 当时尚不明白,等我看懂交叉熵与相对熵之后,再看TF-IDF,略有所获,本想与上一篇合写在一起的,但越写越多,于是单独成文: 文档的信息量 一篇文档由m个词组成 \( d = (w_{1}, w_{2}, w_{3},…

初探 AI人工智能系列随笔:syntaxnet 初探(1)…

CoreCLR配置系列 在Windows上编译和调试CoreCLR GC探索系列 C++随笔:.NET CoreCLR之GC探索(1) C++随笔:.NET CoreCLR之GC探索(2) C++随笔:.NET CoreCLR之GC探索(3) C++随笔:.NET CoreCLR之GC探索(4) CoreCLR探索系列 C++随笔:.NET CoreCLR之corleCLR核心探索之coreconsole(1) C++随笔:.NET CoreCLR之corleCLR核心探索之coreconsol…

今天继续来 带大家讲解CoreCLR之GC,首先我们继续看这个GCSample,这篇文章是上一篇文章的继续,如果有不清楚的,还请翻到我写的上一篇随笔.下面我们继续: // Initialize free object methodtable. The GC uses a special array-like methodtable as placeholder // for collected free space. // //初始化释放器(对象方法表),<-不知道翻译得对不对. //GC使用一…

紧接着上次的问题,上次的问题其实很简单,就是HelloWorld.exe运行失败,而本文的目的,就是成功调试HelloWorld这个控制台应用程序. 通过我的寻找,其实是一个名为TryRun的文件出了问题,那但是我们还需要知道前因后果,而并不是单个的问题哦.首先你必须看这篇文章 把CoreCLR的调试环境配置好,然后才能去调试,我们按一下F11,开始我们的调试之旅. 如果你修改过CoreCLR的代码,别忘了生成项目,否则会出现如下错误,其实,改改底层真的很酷.千万别重新生成整个解决方案,会很费时…

ASP.NET MVC 系列随笔汇总[未完待续……] 为了方便大家浏览所以整理一下,有的系列篇幅中不是很全面以后会慢慢的补全的. 学前篇之: ASP.NET MVC学前篇之扩展方法.链式编程 ASP.NET MVC学前篇之Lambda表达式.依赖倒置 ASP.NET MVC学前篇之Ninject的初步了解 ASP.NET MVC学前篇之请求流程 路由篇: ASP.NET MVC路由(一) ASP.NET MVC路由(二) ASP.NET MVC路由(三) ASP.NET MVC Module A…

这几篇博文只是为了记录学习Beautiful Soup的过程,不仅方便自己以后查看,也许能帮到同样在学习这个技术的朋友.通过学习Beautiful Soup基础知识 完成了一个简单的爬虫服务:从allitebooks.com抓取书籍的书名和每本书对应的ISBN码,然后通过ISBN码去amazon.com抓取对应的价格. 第一部分 Beautiful Soup的基础知识 Beautiful Soup的安装和查找.浏览的方法. 网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon…

一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri…

<高性能javascript> 领悟随笔之-------DOM编程篇二 序:在javaSctipt中,ECMASCRIPT规定了它的语法,BOM实现了页面与浏览器的交互,而DOM则承载着整个页面文档.DOM编程性能一直以来都是非常受开发者关注的话题,如何编写高性能的DOM是前端开发必不可少的技能. 1.重绘与重排 当浏览器加载完页面所有的元素.js.css.图片之后会自动生成两个数据结构: 1.dom树 (图片为转载) 如图所示,dom树表示了整个页面文档的结构,通过访问dom树我们可以得到某…

<高性能javascript> 领悟随笔之-------DOM编程篇一 序:在javaSctipt中,ECMASCRIPT规定了它的语法,BOM实现了页面与浏览器的交互,而DOM则承载着整个页面文档.DOM编程性能一直以来都是非常受开发者关注的话题,如何编写高性能的DOM是前端开发必不可少的技能. 1.DOM访问与修改 访问DOM元素是有一定的性能代价的,有时候这种代价会整体拖慢网页的运行速度,例如循环访问或修改一些元素内容,操作不当会导致页面卡帧,甚至是假死,例如下面的代码. functio…

1.简单清除浏览器样式 *{        padding: 0px;        margin: 0px;    } 2.得到屏幕范围的div html,body{        width: 100%;        height: 100%;    }    #outer{        width: 100%;        height: 100%;    } 3.div水平居屏幕中间 #outer{        width: 100%;        height: 100%; …

来源于 MVA 的 快速入门:Kinect for Windows v2 开发 的学习随笔 具体内容为上图所示章节内容 章节内全部代码:GitHub地址点我(链接失效,待补档) <Page <Grid Background="{ThemeResource ApplicationPageBackgroundThemeBrush}"> <Image Name="/> <Canvas Name="/> </Grid>…

UML:Unified Modeling Language(统一建模语言) 作为我专业学科里的一门语言,其目的就是交流,同客户交流,同自己交流. 用图像和文字,详细地讲解将要做的工程的 需求和功能细节   经过一长段历史的发展,UML已经成为一个成熟的交流平台了,有了规范的规则限制,统一了语言,也就统一的交流方法.所以,我的第一个认识就是UML非常重要. 大学上的课程中,初识UML是存留几个类型的图的印象. UML图分为两类图:结构型的图和行为型的图 (1)结构型的图(Structure Dia…

前几天转过一篇Android上模拟按键操作.触屏事件的博客,昨天又去找了百度.谷歌了一下,写了一点简单的测试代码,留待不时之需.有需要看之前转载的那篇博客的请看这里→_→转:Android随笔之——使用Root权限实现后台模拟全局按键.触屏事件方法(类似按键精灵),这里我就直接上代码了. package com.lsj.keyboardsample; import android.app.Activity; import android.app.Instrumentation; import a…

随笔之所以叫随笔,就是太随意了,说起来,之前的闹钟系列随笔还没写完,争取在十月结束之前找时间把它给写了吧.今天要讲的Android APK的静默安装.卸载.网上关于静默卸载的教程有很多,更有说要调用隐藏API,在源码下用MM命令编译生成APK的,反正我能力有限,没一一研究过,这里选择一种我试验成功的来讲. 静默安装.卸载的好处就是你可以偷偷摸摸,干点坏事什么的,哈哈~ 一.准备工作 要实现静默安装.卸载,首先你要有root权限,能把你的静默安装.卸载程序移动到system/app目录下. 1.用…

说实话,之前写的两篇博客Android广播机制Broadcast详解.Android时间.日期相关类和方法以及现在要写的,都算是为之后要写的闹钟应用做铺垫,有兴趣的话,大家可以去看看前两篇博客. 一.AlarmManager简介 对于一个闹钟应用的实现,个人觉得最主要的应该要属于AlarmManager了.AlarmManager称为全局定时器,字面意思就是闹钟管理(请原谅我蹩脚的英语),是Android中常用的一种系统级别的提示服务,在特定的时刻为我们广播一个指定的Intent.简单的说就是我…

参考:http://www.cnblogs.com/xingfuzzhd/p/3374504.html 今天要讲的是PackageManager.Android系统为我们提供了很多服务管理的类,包括ActivityManager.PowerManager(电源管理).AudioManager(音频管理)等.除此之外,还提供了一个PackageManger管理类,它的主要职责是管理应用程序包. 通过PackageManager,我们就可以获取应用程序信息. 提到PackageManager,就得提…

上次写了一篇博客 http://www.cnblogs.com/kmsfan/p/Kooboo_CMS_suibi.html 作为这个系列的开篇,简单的介绍了一下Kooboo CMS的一些基本情况和界面.这一次我打算再写一篇关于kooboo CMS的文章,不过我还是不打算讲代码,我还是要讲一下使用方法,我只是觉得,如果一个人连这个东西都不会用,何谈二次开发呢?好吧,废话不多说,还是开始吧. 这一次我会讲50%以上的用法,涉及了整个Kooboo CMS,另外50%以后再说,其实我是没学到,哈哈哈哈…