/// <summary> /// 基础验证类 /// </summary> public class BaseValidator { /// <summary> /// 验证输入参数 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="requestModel"></param> //…

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手…

1. Promise中then()方法返回来的结果或者规律 我们知道 promise 的 then 方法返回来的结果值[result]是由: 它指定的回调函数的结果决定的 2.比如说下面这一段代码 let p = new Promise((resolve, reject) => { resolve('ok'); }) const result= p.then(res => { alert(res) }, err => { console.log(err) }) 也就是说result的结果…

只需要先实现覆盖不追加的方法: 然后再把所有需要改动mapper的方法抽离出来即可…

Object.create()会将参数对象作为一个新创建的空对象的原型, 并返回这个空对象, 基于这个功能, 就有了下面这个Object.create()的手动实现: function _create(obj){ function C(){} C.prototype = obj; return new C(); } var obj1 = {name: "Lilei"}; var lilei = _create(obj1); lilei; // {} lilei.name; // &qu…

目录 前言:为什么要学习这个方法 compose简介 compose的实现 最容易理解的实现方式 手写javascript中reduce方法 redux中compose的实现 参考文章 最后 前言:为什么要学习这个方法 遇到这个方法主要是最近在阅读redux,koa 原理 等多次遇到这个方法,为了更好地理解框架原理,于是深入学习了一下compose的实现. 然后也发现这属于函数式编程的东西,发现函数式编程是进击前端进阶的必经之路,因为像其中的纯函数的概念在redux的reducer中也展示得淋漓…

目录 手写数组衍生方法 1.检测是否为数组 2.类数组转化为数组 3.数组扁平化 4.数组去重 5.数组使用Math.max 手写数组内置方法 1. Array.prototype.filter 2. Array.prototype.map 3. Array.prototype.reduce(难点) 4. Array.prototype.forEach 5. Array.prototype.some 6. Array.prototype.find 7. Array.prototype.unshi…

摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧! 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛.语音识别.自动机器翻译.即时视觉翻译.刷脸支付.人脸考勤--不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利.即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测.遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力十足的一面,让没有基础的小白也能轻松上手,感受深度学习的魅力,接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此. 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉…

近期接触了几个刚入门的iOS学习者,他们之中存在一个普遍和困惑和疑问.就是应该怎样制作UI界面.iOS应用是非常重视用户体验的,能够说绝大多数的应用成功与否与交互设计以及UI是否美丽易用有着非常大的关系. 而随着iOS开发发展至今.能够说在UI制作上大家逐渐分化为了三种主要流派:使用代码手写UI及布局:使用单个xib文件组织viewController或者view:使用StoryBoard来通过单个或非常少的几个(关于这点稍后会进行展开)文件构建所有UI. 应该使用哪种方式来制作UI已经是iOS…

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S…

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1…

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…

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 Dropout 滑动平均方法 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 78…

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…

由于深度学习近期取得的进展,手写字符识别任务对一些主流语言来说已然不是什么难题了.但是对于一些训练样本较少的非主流语言来说,这仍是一个挑战性问题.为此,本文提出新模型TextCaps,它每类仅用200个训练样本就能达到和当前最佳水平媲美的结果. 由于深度学习模型近期取得的进展,对于许多主流语言来说,手写字符识别已经是得到解决的问题了.但对于其它语言而言,由于缺乏足够大的.用来训练深度学习模型的标注数据集,这仍然是一个极具挑战性的问题. 尽管 CNN 可以很好地理解图片中的低级和高级特征,但这样做…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构…

自: http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/6057033 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-ecl-emfvldt/ http://blog.csdn.net/james999/article/details/1624747 EMF Validation Framework 提供了对 EMF eObjects 的校验框架,和 EMF EValidator AP…

MVC3下的3种验证 (1):前台Jquery Validate脚本验证 引入脚本 <script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></script> <script src="../js/jquery.validate.js" type="text/javascript"></script>   编写规则和错误信息 $(…

一.为什么要提供配置的方法 经过前面的手写Spring IOC.手写Spring DI.手写Spring AOP,我们知道要创建一个bean对象,需要用户先定义好bean,然后注册到bean工厂才能创建一个bean对象.代码如下: static PreBuildBeanFactory bf = new PreBuildBeanFactory(); GenericBeanDefinition bd = new GenericBeanDefinition(); bd.setBeanClass(ABe…

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

一.手写代码 inline int gcd(int x,int y){ if(y==0) return x; else return(gcd(y,x%y)); } 二.STL中的使用方法 注:在STL中使用时,gcd()函数应作 __gcd(a,b);(两个下划线) ---------------------------------------------THE END-----------------------------------------------…

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…

reduce能做什么? 1)求和 2)计算价格 3)合并数据 4)redux的compose方法 这篇文章主要内容是什么? 1)介绍reduce的主要作用 2)手写实现reduce方法 0)了解reduce 在了解reduce的好处之前,我们先知道reduce是什么? reduce是数组的一个方法,函数接受的参数有四个,函数上一次的结果,当前的结果,索引,当前执行的数组:在尾巴处也可以加一个初始的值.每一个参数都有很大的用处,运用好的话,可以幻化出各种变化. let r = [1,2,3].re…

1.看一下正常使用的new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(this.name) } } var son=new father('kimi') dog.sayname(); 输出结果: kimi 2.手写一个new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(th…

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…