1.知识点 """ 模拟一个y = 0.7x+0.8的案例 报警: 1.initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02 解决方法:由于使用了tf.initialize_all_variables() 初始化变量,该方法已过时,使用tf.global_variables_initializer()就

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个

最近在搞stm32实验板的can现场总线实验,之前只是搞过STC51的串口通信,相比之下,发觉can总线都挺复杂的.开始时,知道自己是新手,只知道can总线跟串行通信,485通信,I2C通信一样都是用来传输数据通信的,对其工作原理一窍不通,还是从基础开始看书看资料,先了解它的基本原理吧. 原来can总线有以下特点: 主要特点 支持CAN协议2.0A和2.0B主动模式 波特率最高可达1兆位/秒 支持时间触发通信功能 发送 3个发送邮箱 发送报文的优先级特性可软件配置 记录发送SOF时刻的时间戳 接

---恢复内容开始--- 首先配置win10下的tensorflow-gpu的运行环境,然后在github上将NeuralStyle拷贝下来,最后根据文档说明参数,运行文件,即可得到自己喜欢的style了. 整个实验项目的步骤: 一.环境配置 1.安装vs2015 2.安装cuda 8.0 3.python3.5.2安装(注意win10下要安装tensorflow-gpu版则需要安装较高版本的python,亲测3.5.2是可以的) 4.安装tensorflow-gpu版 5.安装项目运行依赖包(

初学者的时间大部分浪费在了环境上了: 建议直接上Linux系统,我推荐国产的深度系统,deepin这几年一直在不断的发展,现在15.4已经很不错了 1,图形化界面很漂亮,内置正版crossover,并且做了优化.可以不用折腾的安装日常使用的软件,很是节约时间,不玩游戏的话可以放弃Windows了. 2,配置好系统后要备份好系统,尤其是新手,系统总是坏 Python环境下安装TensorFlow比较麻烦,Linux还要解决各种依赖问题: 建议使用开源的Python发行版本,自动解决依赖问题,可设置

1.工程组成 2.urls.py """Django_machine_learning_linear_regression URL Configuration The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/2.1/topics/http/urls/ Examples: Function views 1

# Combining Everything Together #---------------------------------- # This file will perform binary classification on the # iris dataset. We will only predict if a flower is # I.setosa or not. # # We will create a simple binary classifier by creating

目录 数据可视化 梯度下降 结果可视化 数据可视化 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1 * 0.1 + 0.3 +

tensorflow 1.一切都要tf. 2.只有sess.run才能生效 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ###################################################### #data nump_points=1000 vector_set=[] for i in range(nump_points): x1=np.random.nor

线性拟合

通过一个假期的自学,完成了老师布置的样卷任务.使用Escipse编写一个学生成绩的管理系统. 一开始两眼摸黑,通过观看Java课程的视频,地址:https://www.bilibili.com/video/av6749471?from=search&seid=5068678448448434809 300集看了几十集初步学习了Java的基本语法,基本用法,并复习了数组,字符类型,运算符,IF,SWITCH....语句和重载等等,并自己测试了一些小程序.不过没有学会文件的输入输出,数据只能存在内存

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us

自己用tensorflow实现了linear模型,但是和sklearn提供的模型效果相比,实验结果差了很多,所以尝试了修改优化算法,正则化,损失函数和归一化,记录尝试的所有过程和自己的实验心得. import numpy as np import tensorflow as tf import sklearn import pandas as pd class Model: def __init__(self, sess, feature_size, step, learning_rate, r

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

TensorFlow — 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明: 产生截断正态分布随机数,取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]. 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 shape 是 1 维整

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事

北京电子科技学院(BESTI)实验报告5 课程: 信息安全系统设计基础 班级:1452.1453 姓名:(按贡献大小排名) 郑凯杰.周恩德 学号:(按贡献大小排名) 20145314.20145217 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.11.24 实验时间:10:00-12:00 仪器组次: 必修/选修:必修 实验序号:3 实验名称:实时系统的移植 实验目的与要求: 1.掌握在ARM开发板实现一个简单的WEB服务器的过程. 2.学习在ARM开发板上的SOCKET网络编程. 3.学习Linux

1.本节课学习到的知识点: (1)for语句是循环语句,它可以实现c语句的重复执行 (2)for语句中的3个表达式的执行顺序和书写顺序不同 (3)遇到复合语句时要用大括号将几句话括起来,复合语句在语法上被认为一条语句,因为循环语句只能是一条语句. 2. 实验过程中遇到的问题及解决方法: (1)学的东西越来越多,要记得东西越来越多.可能不是很熟练的缘故,写的时候常常不知道下一步该是什么 (2)使用for语句时,常常会写错3个条件的位置 (3)设变量的时候设不好 3. 实验心得体会 作业和学习真的越

林牧 + 原创作品转载请注明出处 + <软件工程(C编码实践篇)>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000002006 软件工程的理解:       软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的.实用的和高质量的软件的学科.它涉及到程序设计语言.数据库.软件开发工具.系统平台.标准.设计模式等方面.在现代社会中,软件应用于多个方面.典型的软件有电子邮件.嵌入式系统.人机界面.办公套件.操作系统.编译器.数据库.游戏等.同时,各个行业几乎

1.本节课学习到的知识点:在本次课中,我学习了for语句的使用,认识了for语句的执行流,明确了三种表达式的意义.以及最常用的实现多分支的else-if语句. 2.实验过程中遇到的问题及解决方法:在本次课中,老师布置的编码还是需要从书中例题得到相应方法解决,只靠自己做会很难,觉得比前几次课的难度有所提升. 3.实验心得体会: 由于进一步的学习,难度的提升,课上课后的题都需要大量时间消化,向同学寻求帮助或自行翻找同类例题. 4.预习总结:switch语句可以处理多分支选择问题,根据break语句的

<C语言程序设计>实验报告 学 号 160809208 姓 名 沈昊辰 专业.班 计科16-2班 学    期 2016-2017 第1学期 指导教师 黄俊莲 吴喆 实验地点 C区二层机房 机 器 号 上课时间 2016年 9 月 22 日    2 周 周四  1-4 节 截止时间 2016年 9 月 28 日    3 周 周三 12:00 实验任务清单 实验2-1 输入3个数,并按由大到小的顺序输出. 实验2-2 从键盘上输入x的值,并根据计算输出y的值 实验2-3从键盘上输入一个字母,