学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的
提要 本文主要介绍了怎样在Unity中接入Xbox360的手柄. 当我们调Input.GetAxis("Horizontal"),我们调了什么 Unity中全部关于输入的设置都在Edit -> Project Setting -> Input里面,点开之后,Inspector面板中就会显示当前的输入设置. 几个重要选项的含义有: Gravity How fast will the input recenter. Only used when the Type is key
最近公司的大厅要重做,我协助主程一起制作新大厅和新框架,前面制作的编辑器也派上了用场.等全部功能做完后我会再写一个复盘,这两天主程在忙于写热更新的功能,所以把接入分享SDK功能的任务交给了我,ShareSDK官网的文档比较分散,而且关于Unity的文档比较简略,所以还是有不少的坑.写篇博客分享一下,并加强理解记忆. 第一步,先去ShareSDK的官网下载最新版本的ShareSDK(完全免费).地址:http://www.mob.com/ 我们选择ShareSDK For Unity3D,页面会直