1.建立一个神经网络添加层 输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数 学过神经网络的人看下面这个图就明白了,不懂的去看看我的另一篇博客 def add_layer(inputs , in_size , out_size , activate = None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#随机初始化 baises = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)#可以随机但…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

ArcGIS案例学习笔记2_2_模型构建器和山顶点提取批处理 计划时间:第二天下午 背景:数据量大,工程大 目的:自动化,批处理,定制业务流程,不写程序 教程:Pdf/343 数据:chap8/ex5 建模过程 模型运行界面 模型运行结果: 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例    //2 測试数据    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)    valdata_p…

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

这是一篇水货写的笔记,希望路过的大牛可以指出其中的错误,带蒟蒻飞啊~ 一.    梯度消失/梯度爆炸的问题 首先来说说梯度消失问题产生的原因吧,虽然是已经被各大牛说烂的东西.不如先看一个简单的网络结构, 可以看到,如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合,那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合.这样很明显没有办法模拟出非线性的情况.记得神经网络是可以拟合任意函数的.好了,既然需要非线性函数,那干脆加上非线性变换就好了.一般会使用sigmoid函数,得到,这个函数会把数据压缩到开…

神经网络 有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于多种模型.在神经网络中,对外部环境提供的模式样本进行学习训练,并能存储这种模式,则称为感知器;对外部环境有适应能力,能自动提取外部环境变化特征,则称为认知器.神经网络在学习中,一般分为有教师和无教师学习两种.感知器采用有教师信号进行学习,而认知器则采用无教师信号学习的.在主要神经网络如Bp网络,Hopfield网络,ART络和Kohonen网络中;Bp网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的;而ART网络和Khonone网络则无…

1.卷积神经网络由输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层组成. input(输入层)--conv(卷积层)--relu(激活函数)--pool(池化层)--fc(全连接层) 2.卷积层: 主要用来进行特征的提取 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描. tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, na…

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所…

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…

5. 使用JiBX生成服务(通过JIBX 命令将wsdl 生成 services ) 要使用JiBX数据绑定生成和部署服务,请执行以下步骤. 通过在Axis2_HOME / samples / quickstartjibx目录中的控制台上键入以下内容,使用WSDL2Java实用程序生成框架 %AXIS2_HOME%\bin\wsdl2java.bat -uri resources\META-INF\StockQuoteService.wsdl -p samples.quickstart.serv…

2017.10.23日记录: 感觉平时自己学的还不错的,可是面试的时候才发现自己是个渣渣~~,真的感觉学习不能闭门造车! 面试了图像处理算法工程师-->> 1.精通哪门语言?C.C++.Py ?你会C++是吧?那你说static变量在什么时候被分配内存的?懵逼的干活... 2.你会图像处理?那你用什么进行程序优化的?用几个线程对程序进行控制的?能写出来算法就不错了... 3.你会深度学习吗?不会?现在不用深度学习做图像的貌似很少吧? 4.三维重建.视频处理你会吗?GGG... 总结: A.op…

3.利用 commit 理解镜像构成 在之前的例子中,我们所使用的都是来自于 Docker Hub 的镜像. 直接使用这些镜像是可以满足一定的需求,而当这些镜像无法直接满足需求时,我们就需要定制这些镜像. 接下来的几节就将讲解如何定制镜像 回顾一下之前我们学到的知识: 镜像是多层存储,每一层是在前一层的基础上进行的修改; 容器同样也是多层存储,是在以镜像为基础层,在其基础上加一层作为容器运行时的存储层. 1)现在让我们以定制一个 Web 服务器为例子,来讲解镜像是如何构建的: userdeMBP…

参考与入门推荐:https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/9789130.html#autoid-0-0-9 最近学习docker,写一个简单构建Dockerfile的笔记. 我的系统:Windows 10 Docker版本:Docker for Windows 首先,我们打开cmd命令提示符,进入桌面,创建一个文件夹testdocker,然后在其中创建一个空的二进制文件Dockerfile.如下图所示: 编辑Dockerfile文件,在其中简单输…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

备: High bias(高偏差) 模型会欠拟合    High variance(高方差) 模型会过拟合 正则化参数λ过大造成高偏差,λ过小造成高方差 一.利用训练好的模型做数据预测时,如果效果不好,下一步大概如何做?存在如下几种情况: 1)获取更多的训练样本.(高方差时用.增加训练样本能防止过度拟合,进而防止高方差,因为非常多的训练样本,很难完全拟合) 2)使用更少的特征维度.(高方差时用,因为有可能过拟合了) 3)使用更多的特征维度.(高偏差时用,因为有可能欠拟合了) 4)增加多项式特征.…

100天搞定机器学习|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 100天搞定机器学习|Day1…

在掌握了如何构建与编译 Vue 组件的基础知识之后,接下来就可以试着来构建一些更具有实际用处的复杂组件了.为了赋予组件更具实用性的后面,首先要做的就是让这些组件具备监听用户自定义事件的能力,并且允许用户为这些自定义事件注册相应的处理函数,而这一切都要从v-on指令在 Vue 组件中的使用说起. 组件中的v-on指令 接下来,我将会通过记录为之前的say-hello组件增加一个名为"show-message"的自定义事件,并为该事件注册处理函数的过程来学习如何赋予 Vue 组件事件处理能…

一. 引言 在上节<第15.6节 PyQt5安装与配置>结束了PyQt5的安装和配置过程,本节将编写一个简单的PyQt5应用,介绍基本的PyQt5应用的文件组成及相关工具的使用. 本节的应用是要创建一个简单媒体播放器的界面,但暂不实现真正的播放器相关代码,只是点击时给出提示. 二. 创建工程 在PyCharm中新建MediaPlayer工程,进入界面后只有一个空的工程文件目录: 三. 图形界面设计 1. 通过tools->External Tools->PyQtDesigner打开…

题目要求 (1)将springboot应用程序打成jar包:Hot.jar (2)利用dockerfile将Hot.jar构建成镜像 (3)构建 Swarm 集群 (4)在 Swarm 集群中使用 compose 文件 (docker-compose.yml) 来配置.启动多个服务 包括: Mysql.Redis以及应用程序Hot 实现过程 springboot项目搭建及打包 项目实现功能:输入 http://localhost:8080/docker/test,网页上会打印:docker-ho…

今天浅读了<构建之法>的前四章,稍微有一些个人的见解与感受 第一点即是开篇提及到的算法与数据结构这门学科开设的必要,大二上学期学习了这门课程,就我个人目前接触到的层面来看,几乎可以说用不太到课上学习的一些算法相关的知识.但是这也并不意味这算法.数据结构这门课不重要,如同一句其他行业的玩笑话所说,没有人会按书上说的情况生病,那就代表着医学不需要教科书教学吗,必然是不对的.用一个拿到多家大厂offer的学长的话来说,刷题是我们和其他竞争者拉开差距的一个重要途径,尤其是对于我们这样一所学校的学生来说…

转自:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4240930.html maven作为一个高度自动化构建工具,本身提供了构建项目的功能,下面就来体验一下使用maven构建项目的过程. 一.构建Jave项目 1.1.创建Jave Project 1.使用mvn archetype:generate命令,如下所示: mvn archetype:generate -DgroupId=com.mycompany.app -DartifactId=myapp -Darchety…

在平时的Javaweb项目开发中为了便于后期的维护,我们一般会进行分层开发,最常见的就是分为domain(域模型层).dao(数据库访问 层).service(业务逻辑层).web(表现层),这样分层之后,各个层之间的职责会比较明确,后期维护起来也相对比较容易,今天我们就是使用 Maven来构建以上的各个层. 项目结构如下: system-parent     |----pom.xml     |----system-domain         |----pom.xml     |----sy…

一.配置服务 配置服务是分布式应用所需要的基本服务之一,它使集群中的机器可以共享配置信息中那些公共的部分.简单地说,ZooKeeper可以作为一个具有高可用性的配置存储器,允许分布式应用的参与者检索和更新配置文件.使用ZooKeeper中的观察机制,可以建立一个活跃的配置服务,使那些感兴趣的客户端能够获得配置信息修改的通知. 下面来编写一个这样的服务.我们通过两个假设来简化所需实现的服务(稍加修改就可以取消这两个假设). 第一,我们唯一需要存储的配置数据是字符串,关键字是znode的路径,因此我…