一.数值型int(默认值 0) int 整数 32位系统占4个字节(-2^31~2^31-1).64位系统占8个字节(-2^63~2^63-1)uint 32位系统占4个字节(0~2^32-1).64位系统占8个字节(0-2^64-1)rune 范围(-2^31~2^31-1) 等价int32,表示一个Unicode码byte 范围(0~255),当要存储字符时选用byte 1.int的有符号类型 int8 有符号 8 位整型 (-128 到 127) int16 有符号 16 位整型 (-32

理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量).Tensor operations 张量操作.differentiation微分.gradient descent 梯度下降等等. "Hello World"----MNIST 手写数字识别 #coding:utf8 import keras from keras.datasets import mnist from keras import models from keras import layers from ker

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St

AI算子列表 概述 目前只有部分算子可在一个库中同时运行在MLU220和MLU270平台.也就是用户使用 ./build_cnplugin.sh --mlu270 命令编译生成的 libcnplugin.so 文件可同时在MLU220和MLU270上运行,其余算子只能在MLU270上运行.支持MLU220和MLU270平台的算子列表如下: Faster Rcnn Detection Output Roi Pool Proposal Yolov3 Detection Output Yolov2 D

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for

目录 0 前置知识 什么是机器学习 机器学习的算法 机器学习首先要解决的两个问题 一些基本概念 数据集介绍 1 正文 数据提取 数字型 文本型 数据读取 0 前置知识 什么是机器学习 通过简单示例来理解什么是机器学习 机器学习的算法 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法 属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等 属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程 机器学习的算法——用最通俗的例子去理解 通俗易懂机器学习 图解十大经典机器学习算法入

一.背景描述 最近python的tensorflow想办法给弄到线上去.网络用的Tensorflow现成的包.写篇博客,记录下过成.数据用kaggle中的数据为例子. 数据地址: https://www.kaggle.com/johnfarrell/gpu-example-from-prepared-data-try-deepfm 二.Python代码 1.Python Code # author: adrian.wu from __future__ import absolute_import

前面的话 定型数组是一种用于处理数值类型(正如其名,不是所有类型)数据的专用数组,最早是在WebGL中使用的,WebGL是OpenGL ES 2.0的移植版,在Web 页面中通过 <canvas> 元素来呈现它.定型数组也被一同移植而来,其可为JS提供快速的按位运算.本文将详细介绍ES6定型数组 概述 在JS中,数字是以64位浮点格式存储的,并按需转换为32位整数,所以算术运算非常慢,无法满足WebGL的需求.因此在ES6中引入定型数组来解决这个问题,并提供更高性能的算术运算.所谓定型数组,就

day02 1.基本数据类型 2.算术运算符 +,-,*,/,%,++,-- 3.赋值运算符 =,+=,-=,*=,/=,%= 4.关系运算符 +=,-=,*=,/=,%=  结果是boolean类型 package javademo; public class D1 { public static void main(String[] args) { // demo1(); // dateTypeConversion(); // func1(); // charStudy(); //除法和求摸

Max Sum Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14. Input The first line of the input contains an integer

基本数据类型 数值型 整数 int 64位操作系统默认为int64,32位操作系统为int32,但是类型检查时时int int8 (byte 1字节) int16 (short 2字节) int32 (int 4字节) int64 (long 8字节) uint uint8 uint16 uint32 uint64 代表无符号int 无符号只能表示正数 无符号的表示范围更大,因为表示数值得位多1 int8 -2^(8-1) ~ 2^(8-1) -1 uint8 0~ 2^8 整数使用的细节 根据

一.任务:采用基本的LSTM识别MNIST图片,将其分类成10个数字. 为了使用RNN来分类图片,将每张图片的行看成一个像素序列,因为MNIST图片的大小是28*28像素,所以我们把每一个图像样本看成一行行的序列.因此,共有(28个元素的序列)×(28行),然后每一步输入的序列长度是28,输入的步数是28步. 二.LSTM模型: 输入:x(t-1)的大小为一个28维的向量.……x(t-1),x(t).x(t+1)……有28个.[将一张图片拆成28*28] 隐藏层大小:128 输出:10 U:28

SGA(SYSTEM Global Area )系统全局区 l 数据快速缓存 在Oracle进行数据处理的过程中,代价最昂贵的就是物理 I/O操作了.相同的数据从内存中得到要比从磁盘上读取快的多. 因此.优化Oracle的一个重要的目标就是尽可能的减少物理 I/O操作. Oracle的 Buffer Cache用于缓存从磁盘中读取的数据.当 Oracle须要查找某些信息的时候,首先会在 BufferCache中寻找.假设找到了.则直接将结果返回.假设找不到,则须要对磁盘进行扫描, Oracle将

基本概念 "变分自动编码器"(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文<Auto-Encoding Variational Bayes>.现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想.不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现. 作为普及型的文章,介绍"变分自动编码器",要先从编码说起. 简单说,编码就是数字化,前面第六篇我们已经介绍了一些

MNIST手写体数字识别是神经网络的一个经典的入门案例,堪称深度学习界的”Hello Word任务”. 本博客基于python语言,在TensorFlow框架上对其进行了复现,并作了详细的注释,希望有参考作用. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("D:\ClassStudy\ImageProcess

一.这里的案例相对比较简单,主要就是通过学习验证码的识别来认识深度学习中我们一般在工作中,需要处理的东西会存在哪些东西. 二.因为我没有数据集,没有关系,这里自己写了一个数据集,来做测试,为了方便我把这个数据集,写成了*.tfrecords格式的文件. 三.生成数据集 1)生成验证码图片 # 生成验证码训练集 def gen_captcha(): captcha_char_list = list("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ") font

一.卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2]  .卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' # 以下程序为预测离散化之后的sin函数 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn # 加载matplotlib工具包,使用该工具包可以对预测的sin函数曲线进行绘图 import matplotlib as mpl from tensorflow.contrib.learn.python.

最近参加了一场面试,感觉自己题目都懂,但是说起来就是有点说不明白,所以写个博客整理以下吧.答案不少不是面试时回答的答案,只是整理一下可行答案 1. 如图1,使B相对于A垂直居中 图1 <style> /*方案一,父元素高度确定,使用高度+行高,内部只能有一行元素(可以有几个单行排列的行内盒子)*/ #A{ height: 100px; line-height: 100px; } /*方案二,父元素高度不定,使用内边距,内部不限制盒子数量*/ #A{ padding: 10px 0; } /*方

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

时间格式转换 日期格式→Unix时间戳 转10位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13 Presto:select to_unixtime(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) Hive:select unix_timestamp(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) 转13位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13.343 Presto:select to_un