前言: 在前一篇中,已经搭建好了Tensorflow环境,本文将介绍如何准备数据与预处理数据. 正文: 在机器学习中,数据是非常关键的一个环节,在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的. 一.数据准备: 一般分为三个步骤:数据导入,数据清洗,数据划分. 1.数据导入: 数据存放在原始格式多种多样,具体取决于用于导入数据的机制和数据的来源.比如:有*.csv,*.txt,*xls,*.json等. 2.数据清洗: 数据清洗主要发现并纠正数据中的错误,包含检查数据的一致性,数据的无效值,以及缺…

方法1:快速包安装 一.安装Anaconda 1.官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/,选择其中一个版本下载即可,最好安装3.7版本,因为2.7版本2020开始就不再维护了. 2.下载完成后,将该文件放置到指定目录,进入该目录命令行窗口,执行bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3.执行命令:sudo gedit /etc/profile ,查看环境变量是否添加. export PATH=/home/[user…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,…

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

从零开始用 Flask 搭建一个网站(一) 介绍了如何搭建 Python 环境,以及 Flask 应用基本项目结构.我们要搭建的网站是管理第三方集成的控制台,类似于 Slack. 本篇主要讲解数据如何在 Flask 应用中流动,其它的框架基本上也是大同小异. 数据库 既然是数据的流动,首先要建立起存取数据的地方,也就是数据库了(这里是指关系型数据库,NoSQL 不在这讨论).第一节中我们使用了 Flask-SQLAlchemy 管理数据库,在 Flask-SQLAlchemy 中,数据库使用 U…

用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入激活函数, 即添加非线性因素 (线性回归问题跳过此步骤) ⑦ 训练模型 ⑧ 检验模型 ⑨ 使用模型预测数据 ⑩ 保存模型 ⑪ 使用Tensorboard的可视化功能 下面以一个简单的线性回归问题为例: 首先是训练模型的代码: train_model.py # ① 导入模块 import tensor…

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也…

本文介绍使用SpringMVC+Spring+MyBatis三大框架使用Maven快速搭建一个demo,实现数据从数据库中查询返回到页面进行展示的过程. 技术选型:SpringMVC+Spring+MyBatis+MySql+Maven+JSP+IDEA+Tomcat7+JDK1.8+Navicat for MySql 下面开始搭建项目: 一.数据库环境搭建 1.首先使用Navicat for MySql连接MySql数据库,创建一个新的数据库或者使用某一个已经存在的数据库,我这里新创建了一个t…

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp…

记录 Docker 搭建 Redis5.0 并挂载数据过程,搭建参考自 Docker Hub 系列文章欢迎访问:https://www.itwxe.com/posts/9e76db89/ 一.简单挂载持久化数据 docker run -d -p 6379:6379 --name redis \ -v /itwxe/dockerData/redis/data:/data \ redis:5.0.8 redis-server --appendonly yes 这样仅仅是挂载了数据,Redis 没有密…

前言 前文手把手教从零开始在GitHub上使用Hexo搭建博客教程(一)-附GitHub注册及配置介绍了github注册.git相关设置以及hexo基本操作. 本文主要介绍一下hexo的常用参数设置. 配置文件说明 网站配置文件是在根目录下的**_config.yml文件,是yaml格式的. 所有的配置项后面的冒号(:)与值之间要有一个空格.** 官方配置文件说明 # Hexo Configuration ## Docs: https://hexo.io/docs/configuration.h…

SVN服务器搭建和使用(二) 上一篇介绍了VisualSVN Server和TortoiseSVN的下载,安装,汉化.这篇介绍一下如何使用VisualSVN Server建立版本库,以及TortoiseSVN的使用. 首先打开VisualSVN Server Manager,如图: 可以在窗口的右边看到版本库的一些信息,比如状态,日志,用户认证,版本库等.要建立版本库,需要右键单击左边窗口的Repositores,如图: 在弹出的右键菜单中选择Create New Repository或者新建-…

Hadoop集群搭建安装过程(二)(配置SSH免密登录)(图文详解---尽情点击!!!) 一.配置ssh无密码访问 ®生成公钥密钥对 1.在每个节点上分别执行: ssh-keygen -t rsa(一直按回车直到生成结束) 执行结束之后每个节点上的/root/.ssh/目录下生成了两个文件 id_rsa 和 id_rsa.pub 其中前者为私钥,后者为公钥 2.在主节点上执行: cp id_rsa.pub authorized_keys ®将子节点的公钥拷贝到主节点并添加进authorized_…

JSON数据由 JSONObject.JSONArray.key_value 组合而成.通常来说,JSONObject 可以包含 JSONObject.JSONArray.key_value:JSONArray只能包含 JSONObject 的列表:key_value 为最小单元,且只能在 JSONObject 中获取.获取 JSONObject.JSONArray.key_value 三种数据的方法如下所示: 获取 JSONObject:JSONObject.getJSONObject(key…

CAS单点登录系列: CAS 5.1.x 的搭建和使用(一)—— 通过Overlay搭建服务端 CAS5.1.x 的搭建和使用(二)—— 通过Overlay搭建服务端-其它配置说明 CAS5.1.x 的搭建和使用(三)—— 官方示例来熟悉客户端搭建 CAS5.1.x 的搭建和使用(四)—— 配置使用HTTP协议访问的服务端 这节主要解释一下上一节剩余的一些配置是做什么的,为了阅读方便直接在配置文件中写,四组分隔线中的内容就是 #STEP 3 在TOMCAT8.5中跑一个模板然后将其war包中解压…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

0.转载 go-zero docker-compose 搭建课件服务(二):编写courseware rpc服务 0.1源码地址 https://github.com/liuyuede123/go-zero-courseware 1.创建model mysql中创建数据库 create database go_zero_courseware default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci; 创建sql文件 touch course…

以数据库 msg 为例,说明 PDO 的数据提取.预处理语句: mysql> show tables;+---------------+| Tables_in_msg |+---------------+| message |+---------------+ mysql> show create table message \G*************************** 1. row *************************** Table: messageCreate…

在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录两个DEMO,便于加快以后的代码效率. 根据数据是否一次性读取完,将DEMO分为: 1.串行式读取.也就是一次性读取完所有需要的数据到内存,模型训练时不会再访问外存.通常用在内存足够的情况下使用,速度更快. 2.并行式读取.也就是边训练边读取数据.通常用在内存不够的情况下使用,会占用计算资源,如果分…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

JAVA EE第一阶段项目——车辆管理系统.MyEclipse + MySQL +powerDesinger +tomcat +svn. 今天组长把项目的分工安排好了!这个周末两天的作业就是我的车主信息管理.主要业务就是增 删 (单条删除 批量删除) 改 查 分页! 感觉还是比较简单的.但是经过今天晚上的分析. 在添加车主信息的时候,这里添加的个人照片,要让他显示出来这个需要想个办法让他显示出来.因为Chrome浏览器是不会显示图片的.暂时就这个问题.就在做作业的时候来发现问题了. 今天把数据库…

一套完整的系统权限需要支持功能权限和数据权限,前面介绍了系统通过RBAC的权限模型来实现功能的权限控制,这里我们来介绍,通过扩展Mybatis-Plus的插件DataPermissionInterceptor实现数据权限控制. 简单介绍一下,所谓功能权限,顾名思义是指用户在系统中拥有对哪些功能操作的权限控制,而数据权限是指用户在系统中能够访问哪些数据的权限控制,数据权限又分为行级数据权限和列级数据权限. 数据权限基本概念: 行级数据权限:以表结构为描述对象,一个用户拥有对哪些数据的权限,表示为对…

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

一,tensorflow的简介 Tensorflow是一个采用数据流图,用于数值计算的 开源软件库.节点在图中表示数字操作,图中的线 则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量 它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例 如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU), 服务器,移动设备等等.Tensorflow最初由Google 大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器 学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通 用性使其也可广泛用于其他计算领域. 二,tensorflow的架构 Te…

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor…

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

引言 TensorFlow提供了多种API,使得入门者和专家可以根据自己的需求选择不同的API搭建模型. 基于Keras Sequential API搭建模型 Sequential适用于线性堆叠的方式搭建模型,即每层只有一个输入和输出. import tensorflow as tf # 导入手写数字数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据标准…

一.写在前面 web开发有前端和后端之分,其实android还是有前端和后端之分.android开发就相当于手机app的前端,一般都是php+android或者jsp+android开发.android和php在当下如此热门,我想作为一个android程序员还是应该清楚android与php的交互的,那么,今天我们就来尝试一波~ 二.环境准备 1)虽然现在十分流行wamp(windows+apache+mysql+php)和lamp的php开发模式,但是为了省时省力,今天我们就暂且使用xampp…