shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可

函数指针-指针函数 函数指针的重点是指针.表示的是一个指针,它指向的是一个函数.eg: int (*pf)(); 指针函数的重点是函数.表示的是一个函数,它的返回值是指针.eg: int* fun(); 数组指针-指针数组 数组指针的重点是指针.表示的是一个指针,它指向的是一个数组.eg: int (*pa)[8]; 指针数组的重点是数组.表示的是一个数组,它包含的元素是指针.eg: int* ap[8]; 类模板-模板类 类模板的重点是模板.表示的是一个模板,专门用于产生类.eg:  temp

本文是我在学习c++过程中的一些思考和总结,主要是c++中关于函数的林林总总.欢迎大家批评和指正,共同学习. os version: ubuntu 12.04 LTS gcc version: gcc 文中以 $ 开头语句表示 shell command 0.this 指针 我觉得首先得讲明白这个东东,让大家明白c++中函数与c语言中函数的区别什么是 this 指针? 这里我直接选自 ISO c++ 中关于 this 定义(注:我会大量援引ISO c++,相信大家应该都看得懂,哈哈) In th

步骤: (1)包的名称为drawing (2)drawing中建立模块color和shape 视图: 备注: (1) E:/python_script/已经加入到系统变量path中 (2) 建立包时,包下面必须包含__init__.py的文件(此文件中可以没有任何内容) 调用包下的模块: (1)color.py 代码 def red(): print "the color is red" (2)shape.py 代码 def circle(): print "the shap

首先说明:Blob定义了一个类模板. 让我们看一下Blob的头文件里有什么哈: 定义了一个全局变量: const ; 看看它的构造函数: Blob() : data_(), diff_(), count_(), capacity_() {}: explicit Blob(const int num, const int channels, const int height,const int width); explicit Blob(const vector<int>& shape)

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

构成符号: 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 下图定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 对神经网络进行配置: 一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的

在Javascript面向对象编程中,原型继承不仅是一个重点也是一个不容易掌握的点.在本文中,我们将对Javascript中的原型继承进行一些探索. 基本形式 我们先来看下面一段代码: <code>//构造器函数 function Shape(){ this.x = 0; this.y = 0; } //一个shape实例 var s = new Shape(); </code> 虽然这个例子非常简单,但是有四个“非常重要”的点需要在此阐明: 1.s是一个对象,并且默认的它拥有访问

看上去最为简单的(public)继承的概念由两个单独部分组成:函数接口的继承和函数模板继承.这两种继承之间的区别同本书介绍部分讨论的函数声明和函数定义之间的区别完全对应. 1. 类函数的三种实现 作为一个类设计者,有时候你只想派生类继承成员函数的接口(声明).有时候你想让派生类同时继承接口和实现,但是你允许它们覆盖掉继承而来的函数实现.但有时候你却想让派生类继承一个函数的接口和实现并且不允许它们被覆盖掉. 为了对这些不同的选择有一个更好的理解,考虑表示几何图形的类继承体系: class Shap

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

我们今天继续学习一下Numpy库 接着前面几次讲的,Numpy中还有一些标准运算 a = np.arange(3) print(a) print(np.exp(a)) print(np.sqrt(a)) exp表示求e的幂次方,比如上面看到的,e的0次方为1,e的2次方,2.7几,以此类推 我们可以看到,exp就是求e的多少次方 而sqrt则表示根号,也就是进行开方运算 我们可以得到,0的开方为0,1 的开方为1,2的开方为1.4 看下面的代码: a = np.floor(10*np.rando

combineReducers combineReducer 是将众多的 reducer 合成通过键值映射的对象,并且返回一个 combination 函数传入到 createStore 中 合并后的 combination 能够调用个子 reducer,并且对 state 状态进行更新 源码: import { ActionTypes } from "./createStore"; import isPlainObject from "lodash/isPlainObjec

一.numpy快速入门 1.什么是numpy: numpy是python的一个矩阵类型,提供了大量矩阵处理的函数,非正式来说,就是一个使运算更容易,执行更迅速的库,因为它的内部运算是通过c语言而不是python实现的 2.numpy包含两种基本数据: 数组:就是有序的元素序列,把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式 矩阵:在数学中,矩阵就是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 数组与矩阵的区别: 两者都可以用于处理行列表示的数字元素,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32

一.符号分类 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 我们定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 二.常用符号方法 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 关联节点查看 list_arguments()用来检查计算图的输入参数; list_outputs()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

在编写RNN程序时,一个很常见的函数就是sequence_loss_by_example loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example(logits_list, targets_list, weights_list, average_across_timesteps) 这个函数在contrib中的legacy(遗产)中,可见这个函数不是tensorflow支持的官方函数. import numpy as np import t

Qt 提供了内置的绘图系统以及独立的QtOpenGL模块提供对OpenGL的支持.Qt提供了基于状态机的QPainter系统和面向对象的Graphics View系统. QPainter 基于状态机的绘图系统主要包含QPainter.QPaintEngine.QPaintDevice 三个类. QPainter有三个主要参数分别用于设置画笔(QPen).画刷(QBrush).字体(font),分别由setPen.setBrush.setFont系列方法设定. widget.h: #ifndef

Lambda层 keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式 如果你只是想对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有什么需要学习的参数,那么直接用Lambda Layer是最合适的了. 导入的方法是 from keras.layers.core import Lambda Lambda函数接受两个参数,第一

基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵,那就表示x内每个元素求平方 inf:表示正无穷 逻辑运算符:and,or,not 字典的get方法 a.get(k,d) 1 1 get相当于一条if…else…语句.若k在字典a中,则返回a[k]:若k不在a中,则返回参数d. l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4: l.get(1,0) 返回值是0: 1 2 3 1 2 3 type函数:返回数据类型 type(x):返回x的类型 type(x)._name_:返回该类