# coding: utf-8 import time import numpy as np import tensorflow as tf import _pickle as pickle import matplotlib.pyplot as plt def unpickle(filename): import pickle with open(filename, 'rb') as fo: data = pickle.load(fo, encoding='latin1') return da…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time # 声明输入图片数据,类别 x = tf.placeholder('float', [None, 784]) y_ = tf.placeholder('float', [None, 10]) # 输入图片数据转化 x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) #第一层卷积层…

import struct import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dateMat = np.ones((7,7)) kernel = np.array([[2,1,1],[3,0,1],[1,1,0]]) def convolve(dateMat,kernel): m,n = dateMat.shape km,kn = kernel.shape newMat = np.ones(((m - km + 1),(n - kn + 1))…

import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("D:\\F\\TensorFlow_deep_learn\\MNIST\\", one_hot=True) x_data = tf.placeholder("float32", [None, 784]) weight…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt threshold = 1.0e-2 x1_data = np.random.randn(100).astype(np.float32) x2_data = np.random.randn(100).astype(np.float32) y_data = x1_data * 2 + x2_data * 3 + 1.5 weight1 = tf.Va…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.random.randn(10) print(x_data) y_data = x_data * 0.3 + 0.15 print(y_data) plt.plot(x_data,y_data) plt.scatter(x_data,y_data,c="r") plt.show() import numpy as np import tensorflow as…

import tensorflow as tf q = tf.FIFOQueue(,"float32") counter = tf.Variable(0.0) add_op = tf.assign_add(counter, tf.constant(1.0)) enqueueData_op = q.enqueue(counter) sess = tf.Session() qr = tf.train.QueueRunner(q, enqueue_ops=[add_op, enqueueDa…

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt A = np.array([[5],[4]]) C = np.array([[4],[6]]) B = A.T.dot(C) AA = np.linalg.inv(A.T.dot(A)) l=AA.dot(B) P=A.dot(l) x=np.linspace(-2,2,10) x.shape=(1,10) xx=A.dot(x) fig = plt.figure() ax= fig.…

import tensorflow as tf input1 = tf.constant(1) print(input1) input2 = tf.Variable(2,tf.int32) print(input2) input2 = input1 sess = tf.Session() print(sess.run(input2)) import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.int32) input2 = tf.placeholder…

import numpy as np import tensorflow as tf inputX = np.random.rand(100) inputY = np.multiply(3,inputX) + 1 x = tf.placeholder("float32") y_ = tf.placeholder("float32") weight = tf.Variable(0.25) bias = tf.Variable(0.25) y = tf.multiply…

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("G:\\MyLearning\\TensorFlow_deep_learn\\data\\lena.jpg") img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) turn_green_hsv = img_hsv.copy() turn_green_hsv[:,:,0] = (turn_green_hsv[:,:,0] - 30 ) % 180 tur…

import cv2 import numpy as np img = np.mat(np.zeros((,))) cv2.imshow("test",img) cv2.waitKey() import cv2 import numpy as np img = np.mat(np.zeros((,),dtype=np.uint8)) cv2.imshow("test",img) cv2.waitKey() import cv2 import numpy as np…

from pylab import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np filePath = ("G:\\MyLearning\\TensorFlow_deep_learn\\data\\dataTest.csv") dataFile = pd.read_csv(filePath,header=None, prefix="V") summary = dat…

import numpy as np data = np.mat([[1,200,105,3,False], [2,165,80,2,False], [3,184.5,120,2,False], [4,116,70.8,1,False], [5,270,150,4,True]]) row = 0 for line in data: row += 1 print(row) print(data.size) import numpy as np data = np.mat([[1,200,105,3…

import numpy,math def softmax(inMatrix): m,n = numpy.shape(inMatrix) outMatrix = numpy.mat(numpy.zeros((m,n))) soft_sum = 0 for idx in range(0,n): outMatrix[0,idx] = math.exp(inMatrix[0,idx]) soft_sum += outMatrix[0,idx] for idx in range(0,n): outMat…

import threading, time def doWaiting(): print('start waiting:', time.strftime('%S')) time.sleep(3) print('stop waiting', time.strftime('%S')) thread1 = threading.Thread(target = doWaiting) thread1.start() time.sleep(1) #确保线程thread1已经启动 print('start j…

#coding = utf8 import threading,time,random count = 0 class MyThread (threading.Thread): def __init__(self,lock,threadName): super(MyThread,self).__init__(name = threadName) self.lock = lock def run(self): global count self.lock.acquire() for i in ra…

#coding = utf8 import threading,time count = 0 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,threadName): super(MyThread,self).__init__(name = threadName) def run(self): global count for i in range(100): count = count + 1 time.sleep(0.3) print(…

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于 所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑: 第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_parameters(layer_dims) 函数中的 2 改成 2.0 , 保存后再重启jupyter notebook. 第二坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 plot_decision_boundary(model, X, y) 函数中的 c=y 改成 c=y[0], 保存后再重启jupy…

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的…

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç…

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不…

问题描述: 做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错． 我的环境: 已经安装了Tensorflow GPU 版本 Python3 Anaconda 解决办法: 安装pillow模块,而不是PIL模块．原因是PIL模块不支持python3, 只支持python2. Python3下应安装pillow模块代, 替PIL即可． 下面内容是根据自己环境的记录: Ubuntu下我用Anaconda已经搭建好了Tensorflow GPU环境,环境名字是tf. 命令行下输入(下面命令不加sud…

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该…

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分…

Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学…

基于python深度学习的apk风险预测脚本 为了有效判断安卓apk有无恶意操作,利用python脚本,通过解包apk文件,对其中xml文件进行特征提取,通过机器学习构建模型,预测位置的apk包是否有风险. 一.APK拆包 一般的方法有两种 由google开发的apktool. python的androguard包. 网上关于apktool的教程比较多,但是笔者在尝试使用后发现, apktool是基于java开发的,而机器学习由python控制,虽然可以利用python控制apktool,但有点…