name/variable_scope 的作用 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-08 refer to: Sharing Variables name / variable_scope 详细理解请看: TensorFlow入门(七) 充分理解 name / variable_scope * 起因:在运行 RNN LSTM 实例代码的时候出现 ValueError. * 在 TensorFlow 中,经…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…

原文:Getting Started with TensorFlow 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 入门 零.前言 一.TensorFlow 基本概念 二.TensorFlow 数学运算 三.机器学习入门 四.神经网络简介 五.深度学习 六.TensorFlow GPU 编…

tensorflow入门(1) 关于 TensorFlow 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(Nodes)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).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(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程…

IdentityServer简介(摘自Identity官网) IdentityServer是将符合规范的OpenID Connect和OAuth 2.0端点添加到任意ASP.NET核心应用程序的中间件,通常,您构建(或重新使用)一个包含登录和注销页面的应用程序(可能还包括同意,具体取决于您的需要),IdentityServer中间件向其添加必要的协议头,以便客户端应用程序可以使用这些标准协议与之对话. 托管应用程序可以像您希望的那样复杂,但我们通常建议通过只包含与身份验证相关的UI来尽可能地保持…

本系列博客记录自己学习Spring Boot的历程,如帮助到你,不胜荣幸,如有错误,欢迎指正! 在程序员的日常工作中,Web开发应该是占比很重的一部分,至少我工作以来,开发的系统基本都是Web端访问的系统,Web开发在这几年也是经历了很快的发展,前端也显得越来越重要,现在很多大一点的公司都实行前后端分离,让后端和前端只专注于自己的事,所谓术业有专攻,我个人也非常建议前后端分离. 既然前后端分离了,那么后端肯定需要提供Web Api接口给到前端,并返回前端需要的数据. 在Spring Boot中,…

TensorFlow入门 张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.…

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

1.设置Headers 有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问,如果识别有问题,那么站点根本不会响应,所以为了完全模拟浏览器的工作,我们需要设置一些Headers 的属性. 首先,打开我们的浏览器,调试浏览器F12,我用的是Chrome,打开网络监听,示意如下,比如知乎,点登录之后,我们会发现登陆之后界面都变化了,出现一个新的界面,实质上这个页面包含了许许多多的内容,这些内容也不是一次性就加载完成的,实质上是执行了好多次请求,一般是首先请求HTML文件,然后加载JS,CSS 等等,经过多次…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

MySql概述及入门(四) 什么是MySQL的锁? 数据库锁定机制,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则,简单说,就是不让别人动 总的来说,MySQL各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:行级锁定,页级锁定和表级锁定. 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般.使用页级锁定的主要是BerkeleyDB存储引擎 * 按照锁的粒度来分:行级锁和表级锁 行级锁时,开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒…

title: 爬虫入门四 re date: 2020-03-14 16:49:00 categories: python tags: crawler 正则表达式与re库 1 正则表达式简介 编译原理学过的 正则表达式(Regular Expression,简写为regex或RE),使用单个字符串来描述.匹配一系列匹配某个句法规则的字符串.在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索.替换那些匹配某个模式的文本. Python 中导入 :import re 官方参考文档:https://docs.…

概述 本文演示的是一个Android客户端程序,通过UDP协议与两个典型的NIO框架服务端,实现跨平台双向通信的完整Demo. 当前由于NIO框架的流行,使得开发大并发.高性能的互联网服务端成为可能.这其中最流行的无非就是MINA和Netty了,MINA目前的主要版本是MINA2.而Netty的主要版本是Netty3和Netty4(Netty5已经被取消开发了:详见此文). 本文中,服务端将分别用MINA2和Netty4进行实现,但在你实际的项目中服务端实现只需选其一就行了.本文中的Demo同时…

接上一节  python学习笔记--Django入门四 管理站点 设置字段可选 编辑Book模块在email字段上加上blank=True,指定email字段为可选,代码如下: class Author(models.Model): first_name = models.CharField(max_length=) last_name = models.CharField(max_length=) email = models.EmailField(blank=True ) 所有字段都默认bl…

Swift语法基础入门四(构造函数, 懒加载) 存储属性 具备存储功能, 和OC中普通属性一样 // Swfit要求我们在创建对象时必须给所有的属性初始化 // 如果没办法保证在构造方法中初始化属性, 可以将属性变为可选类型 var name: String? //= "lnj" // 注意: 如果是基本类型的属性, 不建议设置为可选类型 // 因为当在构造方法中使用KVC之前, 调用super.init, 系统没办法给基本类型的可选类型属性分配存储空间 // var age: Int…

原文:Thinkphp入门 四 -布局.缓存.系统变量 (48) [控制器操作方法参数设置] http://网址/index.php/控制器/操作方法 [页面跳转] [变量调节器] Smarty变量调节器 TP变量调节器:普通的php函数 (count  strlen   str_replace) 定义:前者的输出,是后者的输入 [子模板包含] 当前模块彼此包含 <include  file=”模板名称”  /> [使用布局layout] 1. 开启布局,配置变量信息config.php 2.…

原文:DevExpress XtraReports 入门四 创建 Web 报表 本文只是为了帮助初次接触或是需要DevExpress XtraReports报表的人群使用的,为了帮助更多的人不会像我这样浪费时间才写的这篇文章,高手不想的看请路过 本文内容来DevExpress XtraReports帮助文档,如看过类似的请略过. 废话少说 开始正事 一.创建 Web 报表并绑定数据  启动 MS Visual Studio (2005.2008.或 2010). 新建一个 ASP.NET Web…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目 TensorFlow 从观望到入门! https://github.com/fendouai/FaceRank 最有趣? 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体.能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型.给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数. 从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉:自动寻找女主颜值…

本文原作者阮一峰,作者博客:ruanyifeng.com. 1.前言 新一代HTTP/2 协议的主要目的是为了提高网页性能(有关HTTP/2的介绍,请见<从HTTP/0.9到HTTP/2:一文读懂HTTP协议的历史演变和设计思路>). HTTP/2以前版的头信息(header)是直接传输文本,现在是压缩后传输.原来是同一个 TCP 连接里面,上一个回应(response)发送完了,服务器才能发送下一个,现在可以多个回应一起发送. 服务器推送(server push)是 HTTP/2 协议里面唯…

TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络…

TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门 TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解 TensorFlow入门教程之2: 安装和使用 TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解 TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络 TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理 TensorFlow入门教程之6: AlphaGo 的策略网络(CNN)简单的实现 TensorFlow入门教程之7…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

C#基础入门 四 方法参数 值参数:不附加任何修饰符: 输出参数:以out修饰符声明,可以返回一个或多个给调用者: 如果想要一个方法返回多个值,可以用输出参数来处理,输出参数由out关键字标识,如static void Car(out int x,out int y,int z){},与引用参数区别在于:调用方法前无需对输出参数进行初始化,输出型参数用于传递方法返回的数值. 计算矩形面积的方法:(图8) static void rectangle(int length,int width, ou…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow入门笔记之基础架构 1 构建简单神经网络:一维线性预测 #导入相关库 import tensorflow as tf import numpy as np #用随机数生成x x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #生…

静觅 » Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法 1.设置Headers 有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问,如果识别有问题,那么站点根本不会响应,所以为了完全模拟浏览器的工作,我们需要设置一些Headers 的属性. 首先,打开我们的浏览器,调试浏览器F12,我用的是Chrome,打开网络监听,示意如下,比如知乎,点登录之后,我们会发现登陆之后界面都变化了,出现一个新的界面,实质上这个页面包含了许许多多的内容,这些内容也不是一次性就加载完成的,实质上是执行了好多次请求,一般…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…