如下样例基于tensorflow实现了一个简单的3层深度学习入门框架程序,程序主要有如下特性: 1.  基于著名的MNIST手写数字集样例数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2.  加入衰减学习率优化,使得学习率可以根据训练步数指数级减少,在训练后期增加模型稳定性 3.  加入L2正则化,减少各个权重值大小,避免过拟合问题 4.  加入滑动平均模型,提高模型在验证数据上的准确性 网络一共3层,第一层输入层784个节点的输入层,第二层隐藏层有500个节点,第三…

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w1.initializer)) print…

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛…

通过/proc/sys/net/ipv4/优化Linux下网络性能 /proc/sys/net/ipv4/优化1)      /proc/sys/net/ipv4/ip_forward该文件表示是否打开IP转发.0,禁止1,转发 缺省设置:02)      /proc/sys/net/ipv4/ip_default_ttl   该文件表示一个数据报的生存周期(Time To Live),即最多经过多少路由器.   缺省设置:64 增加该值会降低系统性能. 3)      /proc/sys/ne…

MySQL数据库的优化(下)MySQL数据库的高可用架构方案 2011-03-09 08:53 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 在上一篇MySQL数据库的优化中,我们跟随笔者学习了单机MySQL数据库的优化,今天我们继续跟随笔者学习MySQL优化的集群方案. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家特稿]在上一篇MySQL数据库的优化中,我们跟随笔者学习了单机MySQL数据库的优化,今天我们继续跟随笔者学习MySQL优化的集群方案. M…

ios下最简单的正则,RegexKitLite 1.去RegexKitLite下载类库,解压出来会有一个例子包及2个文件,其实用到的就这2个文件,添加到工程中.备用地址:http://www.cocoachina.com/bbs/job.php?action-download-pid-135286-tid-18111-aid-11143.html- Lv 2.工程中添加libicucore.dylib frameworks. 3.现在所有的nsstring对象就可以调用RegexKitLite中…

之前我们推送了一篇小型Web项目打包优化文章,(链接),我们使用了一段时间, 在这过程中我们也一直在思考, 怎么能把结构做的更好.于是我们改造了一版, 把可以改进的地方和可能会出现的问题, 在这一版中进行了优化.小伙伴们, 有没有迫不及待? 那好, 我们废话少说, 进入正题^_^ 一.背景 之前, 转转App端内有些Hybrid页面和一些端外的落地页, 一般是单个的一两个小页面, 不是所谓的大型的前端应用, 比较零散, 交互也比较简单.如果用vue或react, 有点杀鸡焉用宰牛刀的意思, 没有…

ssdb主从及双主模型配置和简单管理 levelDB是一个key->value 的数据存储库,其只能在本地保存数据,支持持久化,并且支持保存非常大的数据,单机redis在保存较大数据的时候数十G的时候会出现响应慢等问题,而单机levelDB数据在150G以内的时候依然可以保持比较好的性能,其随机写入key->value的数据每秒可达到40W条,每秒随机读在6W,写比读还要快,因此适用于写操作大于读操作的场景,并且不支持网络传输, 即只能本机访问数据,官网地址http://leveldb.org…

19.优化数据库对象19.1 优化表的数据类型应用设计时需要考虑字段的类型和长度,并留有一定长度冗余.procedure analyse()函数可以对表中列的数据类型提出优化建议.procedure analyse()函数用法:select * from 表名 procedure analyse(); -- 对所有列提出优化建议select * from 表名 procedure analyse(16,256); -- 不对包含16至256取值的枚举列提出建议分析的结果是针对每个列,输出该列的最…

由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso…