import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None,): # add one more
from __future__ import print_function import cPickle import gzip import os.path import random import numpy as np print("Expanding the MNIST training set") if os.path.exists("../data/mnist_expanded.pkl.gz"): print("The expanded tra
网络:两层卷积,两层全连接,一层softmax 代码: import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras import Sequential from keras import layers from keras import optimizers from keras.datasets import mnist from PIL import Image (train_x, train_y), (test_
好吧, 除了哲学方式的回答以外,下面是一个浏览器从业人员的看法 事实上GET 和 POST 在实践上面有非常大的区别,这两种方法在语义上面并非能互相取代. POST 是否比 GET 安全 是的, POST要比GET安全一点点,注意,是一点点... 说这两者都是明文传送当然是没有错的了,但是这里有一个细节,就是GET的URL会被放在浏览器历史和WEB 服务器日志里面. POST 发完基本就木有了.. 所以如果你把关键数据放在GET里面,被人偷窥了浏览器,或者WEB服务器被入侵日志被人倒去了,基本泄
原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错
MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)
