系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html (第二章第三部分)TensorFlow框架之读取二进制数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050546.html 本文概述…

本章概述:在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法,从本章开始,介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法,并会在最后,用基础的神经网络,实现经典的Mnist手写数字识别. 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法: tf.dataAPI:轻松构建复杂的输入管道.(优选方法,在新版本当中) QueueRunner:基于队列的输入管道从TensorFlow图形开头的文件中读取数据(这里主要介绍这种) Feeding:运行每一步时,Python代码提供数据.(在第一章简单介绍了,配合占位符p…

接下来会更新一系列博客,介绍TensorFlow的入门使用,尽可能详细. 本文概述: 说明TensorFlow的数据流图结构 1.数据流图介绍  TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Operation)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 2.案例:TensorFlow实现一个加法运算 2.1 代码 # 实现一个加法运算 con_a = tf.constan…

2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y)=E^n~i=1(y-y_)^2/n loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)) import tensorflow as tf import numpy as np SEED = 23455 rdm = np.random.RandomState(seed=SE…

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html 本文概述: 目标 应用tf.FixedLengthRecordReader实现二进制文件读取 应用tf.decode_raw实现解码二进制数据 应用 CIFAR10类图…

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html 本文概述: 目标 说明图片数字化的三要素 说明图片三要素与张量的表示关系 了解张量的存储和计算类型 应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变 应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启 应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启 应用tf.tra…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

程序 C# 程序(program)由至少一个源文件(source files)组成,其正式称谓为编译单元(compilation units)[1].每个源文件都是有序的 Unicode 字符序列.源文件通常与文件系统内的相应文件具有一对一关系,但这种相关性并非必须因素.为尽最大可能确保可移植性,推荐文件系统中的文件编码为 UTF-8 编码规范. 从理论上来说,程序编译由三步骤组成: 转换(transformation),将文件中的特定字符编码方案转换为 Unicode 字符序列: 词法分析(l…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…

第一章小结 为了强化教程的重点,会在合适的时候进行总结与快速复习. 第二章 简介 在第一章我们做了知识库的准备,从而让我们更高效地收集示例. 在第二章,我们就用准备好的导出工具试着收集几个示例,这些示例中有的是我们后续库的基础工具,也有的是在项目中非常实用的小工具,还有一些示例是实践了在框架搭建方向上非常重要的 C# 语法知识. 第二章大纲如下. 第八个示例(一) 在之前,我们完成了一个导出的功能.但是在完成这个功能的过程中,我们也遇到了一些问题.我们回忆一下,在<MenuItem 复用>的这…

第二章 词法结构 一.HTML并不区分大小写(尽管XHTML区分大小写),而javascript区分大小写:在HTML中,这些标签和属性名可以使用大写也可以使用小写,而在javascript中必须小写. 二.javascript使用分号(;)作为语句结束符,如果单行也可以解析成正确语句,可以省略分号.有些程序员习惯在语句前加上一个分号,这是为了避免前面语句因丢失分号造成错误. 第三章 类型.值和变量 一.javascript数据类型分为原始类型和对象类型.原始类型包括数字.字符串和布尔值,其中n…

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第四课第二章:变量的世界之变量声明 3.第一部分第四课第三章预告:变量的世界之显示变量内容 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算符 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理…

第二章 jQuery框架使用准备 2.1 jQuery框架和JavaScript加载模式对比 jQuery框架的加载模式 <script> window.onload = function () { console.log("window.onload——1") }; window.onload = function () { console.log("window.onload——2") } </script> 打印结果:window.on…

请支持正版图书, 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们***,请大家自备梯子,实在不会再请留言,节约彼此时间. 源码在底部,请自行获取,谢谢! 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目,大致需要以下几个步骤: 观察大局 分析业务,确定工作方向与性能指标 获得数据 借助框架分析数据 机器学习算法的数据准备 选择和训练模型 微调模型 展示解决方案 启动.监控和维护系统 接下来,我将对每一个部分自己的心得进行总结. 一.观察大局 当开始一个真实机器学习项目时,需要针对项目的特点,有针对性进行分析.任何…

<细说PHP>第四版 样章 第二章 PHP的应用与发展 1 学习任何编程语言之前,先了解一下它的应用与发展是很有必要的.从Web开发的历史看来,PHP.Python和Ruby几乎是同时出现的,都是十分有特点.优秀的开源语言,但PHP却获得了比Python和Ruby多得多的关注度.现在越来越多的新公司或者新项目,新的开发类型都在使用PHP,这使得PHP相关社区越来越活跃,而这又反过来影响到很多项目或公司的选择,形成一个良性的循环.就目前的情况来看,PHP是国内大部分Web项目的首选,很多公司的团…

第二章 Spring框架基础 面向接口编程的设计方法 ​ 在上一章中,我们看到了一个依赖于其他类的POJO类包含了对其依赖项的具体类的引用.例如,FixedDepositController 类包含 对 FixedDepositService 类的引用,FixedDepositService 类包含对 FixedDepositDao 类的引用.如果这个依赖于其他类的类直接引用其依赖项的类,则会导致类之间的紧密耦合.这意味着如果要替换其依赖项的其他实现,则需要更改这个依赖于其他类的类本身. ​ 我…

在笔者刚做项目的时候,遇到了一个需求.第一个项目是一个跑酷游戏,而跑酷游戏是需要一条一条跑道拼接成的.每个跑道的长度是固定的,而怪物的出现位置也是在跑道上固定好的.那么怪物出现的概率决定一部分关卡的难度. 以上有点绕,其实就是,到某一个时刻,怪物是否要出现.而是否要出现是根据概率来决定的.如果一个怪物出现的概率是 100%,那么每次到达跑道固定的位置时候都要生成怪物.如果是 80% 那么就有百分之二十的几率不生成怪物. 那么如何去写这个逻辑呢? 我们先分析一下,我们要输入的是一个概率,而得出的结…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第二章:选择你的网络分析灵魂伴侣的最佳策略 在Web Analytics 2.0的新世界秩序中,您必须跳出"单一真理来源"的思维模式,转变为真正的多重策略,来更快地识别可行的那些洞察.你怎样做呢?工具!你必须正确的选取它们,并确保向前一步而不是后退三步. 在本章,您将了解到如何进行深入的内省以更好地了解您的需求,如何从分析供应商那里获得真相,如何对比分析工具,以及如何运行导航和谈成合作. 章节内容 一.  预先估测…

第二章.  IT治理和管理 1.  IT治理.管理.安全和控制框架及标准.指南和实践 IT治理是董事会和执行管理层的职责. IT治理的关键因素:保持与业务的战略一致,引导业务价值的实现. IT治理关注的问题:IT向业务交付价值:IT风险得到管理. IT治理的五个关键域: 2.  IT战略及IT组织架构.角色和职责 注:IT指导委员会主要职责是:对重要的IT项目进行审查,而不应当涉及日常运营.审查IT部 门的短期计划(几个月)和长期计划(1-2年),而战略计划(3-5年)则由IT战略委员会起草,董…

本文由海水的味道编译整理,请勿转载,请勿用于商业用途.    当前版本号:0.4.0 第二章 Core Data入门 本章将讲解Core Data框架中涉及的基本概念,以及一个简单的Core Data app的结构组成. 首先回忆一下,在你还没有使用Core Data之前,你是如何处理数据的持久化. 将对象持久化到磁盘 当你需要在程序中将数据保存到磁盘,通常你会创建一个对象容器,可能是数组.集合或字典.当在保存数据时,你会将对象编码或序列化,然后保存到二进制文件.对于数据量较小的情况,你可能也会…

第二章不使用框架完成了自己的Web应用. 重点: 服务层的完善优化过程,思路 在看这一段的时候引起了无数次的共鸣.相信大家在开始接触Java Web的时候,都做过类似的封装和优化. 第一版 在Service的静态代码块中获取config.properties配置文件中与JDBC相关的配置项.在service的业务方法中获取数据库的连接,并进行数据库的操作,finally中关闭数据库. /** * 提供客户数据服务 */ public class CustomerServiceVersion {…

第二章Shell的结构  “Shell 编程”的大伞之下有大量的API函数和COM接口.这个种类繁多的‘命令’集允许你用不同的方法对Windows Shell进行编程.函数和接口并不是两种提供相同功能的等价途径,相反,它们在不同的逻辑层上提供不同的功能.          API函数包含了用户想要在Shell对象上执行的基本操作,如文件和文件夹.COM接口则给出了扩展增强,甚至客户化各种要素对象的机会,包括Shell本身标准行为.用面向任务的方法对函数和对象进行分组将给我们一个总体上观察Shel…

作者:王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统,今天宣布完全开源.TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面,也可以编译执行机器学习算法的代码.使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改,就能被运行在多种异质系统上,从移动设备(例如手机和平板)到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统. TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛,让从业人员能够更简单和方便地开发新产品.作为Google 发布的“平台级产品”,很多…

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是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: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载…

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…