很多人没有dns的概念,或者仅仅知道dns负责解析从域名到ip地址,这对普通人来说,也许是够的,但对于开发者来说,就远远不够了. 很多中高级开发者的眼中的DNS是这样的(以百度为例): 读取hosts文件(位于C:\Windows\System32\drivers\etc)--->isp-dns 总的过程是没有问题,但忽略了很多细节.下面我们就深入的探讨一下: 1.dns的访问过程 (以window为例) 浏览器-->window缓存-->hosts文件-->DNS服务 1.1.浏…
本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…
目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…
人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…
学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…
参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 这本书我老老实实从头到尾看了一遍(实际上是看到第9章,刚看完,后面的实在看不下去了,但还是会坚持看的),所有的代码都是手敲了一遍.这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说,可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理,第8章最后的例子举的真的是很烂,用循环神经网络去预测sin函数曲线,我是真的佩服这种例子都能想得出来.循环神经网络,不应该找一个经典的,与时间有关的具有时间累积效应的例子之类的吗,比如说钢材随时间的损坏…
一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9…
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 张钦坤 腾讯研究院秘书长蔡雄山 腾讯研究院法律研究中心副主任祝林华 腾讯研究院法律研究中心助理研究员曹建峰 腾讯研究院法律研究中心高级研究员 相关推荐:AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (中篇)AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (下篇) 中国<新一代人工智能发展规划>开篇即表明,人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活.改变世界.诚然,被视为一种变革性技术的人工智能,有望成…
总览 开篇来一些废话.下图是 java 线程池几个相关类的继承结构: 先简单说说这个继承结构,Executor 位于最顶层,也是最简单的,就一个 execute(Runnable runnable) 接口方法定义. ExecutorService 也是接口,在 Executor 接口的基础上添加了很多的接口方法,所以一般来说我们会使用这个接口. 然后再下来一层是 AbstractExecutorService,从名字我们就知道,这是抽象类,这里实现了非常有用的一些方法供子类直接使用,之后我们再细…