深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im…

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模…

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差.那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知. 源代码与运行截图如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/9 13:23 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com #…

总述:大部分3D编程都涉及到地面元素,在场景中我们使用地面作为其他物体的承载基础,同时也用地面限制场景使用者的移动范围,还可以在通过设置地块的属性为场景的不同位置设置对应的计算规则.本文在WebGL平台上使用Babylon.js库探索并实现了两种地面构造方法,除了两种确定的构造方法外,本文还包含了对一些其他选择的探讨和一些对电子游戏艺术的观点.建议你在阅读本文前,先学习3D编程入门知识和Babylon.js的官方入门教程,前者可以在 https://space.bilibili.com/2534…

1.redis数据类型 a.字符串,使用场景:常规key-value缓存应用 set name lixiang get name append name 123 # 字符串追加 mset key value [key value ...] # 设置多个键值对 mset name1 zhangsan name2 lisi mget name1 name2 # 获取多个键的值 strlen name1 # 返回字符串长度 (integer) 8 set age 24 incr age # 每次加1…

一.前述 本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集,来实现多分类. 同时对模型的保存和恢复做下示例. 二.具体原理 代码一:实现代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名: 12_Softmax_regression.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE…

训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl…

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten,Input import tensorflow as tf from tensorflow.python.ke…

该系列文章是本人在学习 Spring 的过程中总结下来的,里面涉及到相关源码,可能对读者不太友好,请结合我的源码注释 Spring 源码分析 GitHub 地址 进行阅读. Spring 版本:5.1.14.RELEASE 在开始阅读 Spring AOP 源码之前,需要对 Spring IoC 有一定的了解,可查看我的 <死磕Spring之IoC篇 - 文章导读> 这一系列文章 了解 AOP 相关术语,可先查看 <Spring AOP 常见面试题) > 这篇文章 该系列其他文章请…

今天和人讨论了一下CPS变形为闭包回调(典型为C#和JS),以及Lua这种具有真正堆栈,可以yield和resume的coroutine,两种以同步的形式写异步处理逻辑的解决方案的优缺点.之后生出疑问,这两种做法,到底哪一种会更消耗.我自己的判断是,在一次调用只有一两个异步调用中断时(即有2次回调,或者2次yield),闭包回调的方式性能更好,因为coroutine的方式需要创建一个具有完全堆栈的协程,相对来说还是太重度了.但是如果一次调用中的异步调用非常多,那么coroutine的方式性能更好…