此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.

Array类 ns:System Array是一个抽象类 表示数组 提供了创建.查找.删除.排序.修改等应用于数组的操作 此类没有公有的实例构造函数 可以使用静态方法CreateInstance创建Array实例 数组一旦创建 则不能在后来修改其长度 长度就是数组存储的元素个数 Array类的静态方法 CreateInstance静态方法 用于创建数组实例  你可以使用用类似int[] arr = new int[3]{1,2,3}这样的语法格式创建数组 也可以使用Array类的静态方法Crea

欢迎关注,转载引用请注明 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8909897 这里将更深入的说明一些OpenCL API的功能 1. 创建buffer 涉及到内存与显存的操作总是复杂麻烦的,这个函数也一样... cl_memclCreateBuffer ( cl_context context,   cl_mem_flags flags,   size_t size,   void *host_ptr,   cl_int *errcode_r

c#中的数据类型简介(数组) 数组定义 可以将数组看成相同数据类型的一组或多组数据,包括一维数组,多维数组和交错数组. 数值数组元素的默认值设置为零,而引用元素的默认值设置为 null. 交错数组是指元素为数组的数组,因此,它的元素是引用类型,初始化为 null. 数组的索引从零开始:具有 n 个元素的数组的索引是从 0 到 n-1. 数据申明 一维数组的几种申明和初始化 type[]  typeName = new type[n]:                              

K近邻法 1基本概念 K近邻法,是一种基本分类和回归规则.根据已有的训练数据集(含有标签),对于新的实例,根据其最近的k个近邻的类别,通过多数表决的方式进行预测. 2模型相关 2.1 距离的度量方式 定义距离 (1)欧式距离:p=2. (2)曼哈顿距离:p=1. (3)各坐标的最大值:p=∞. 2.2 K值的选择 通常使用交叉验证法来选取最优的k值. k值大小的影响: k越小,只有距该点较近的实例才会起作用,学习的近似误差会较小.但此时又会对这些近邻的实例很敏感,如果紧邻点存在噪声,预测就会出错

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.image.decode_png(contents, channels=None, name=None) Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量. The attr channels indicates the desired number of color channels for the decoded image. 参数"chan

前言: 提前安装好所需要的库. 本代码的输入仅需要某个城市的租房地址首页即可,其他自会生成. 使用前请创建所需的目录,或者为代码添加os.makedir() 支持断点重爬,重行运行即可. headers等随运行环境不同,可能需要进行修改. 本代码使用了高德API key,用于获取地理坐标,但发布时已略去,如需使用,请注册高德api开发者. 内容原创,引用请注明出处.Note: http://www.cnblogs.com/shadrach; author: shadrach@yeah.net.

首先应用TensorFlow完成一个线性回归,了解TensorFlow的数据类型和运行机制. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random # 参数设定 learning_rate = 0.01 training_epochs = 10000 display_step = 50 #50代display一次 # 训练数据 train_X = np.asarray(

CNN很多概述和要点在CS231n.Neural Networks and Deep Learning中有详细阐述,这里补充Deep Learning Tutorial中的内容.本节前提是前两节的内容,因为要用到全连接层.logistic regression层等.关于Theano:掌握共享变量,下采样,conv2d,dimshuffle的应用等. 1.卷积操作 在Theano中,ConvOp是提供卷积操作的主力.ConvOp来自theano.tensor.signal.conv.conv2d,

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 目录 目录模拟位置源码SimpleMockActivityMockIntentServiceMockTestActivityMockServiceIMyBinderUtils 模拟位置 参考: 允许模拟位置在Android M下的坑 Android手机模拟GPS位置 android 模拟位

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          

Numpy函数介绍 import numpy as np #sqrt 计算各元素的平方根 arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ]) # square 计算各元素的平方 arr1 = np.arange(10) np.square(arr1) array([ 0, 1, 4,

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8524937.html 论文: SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1704.08063 http://wyliu.com/papers/LiuCVPR17v3.pdf 官方代码: https://github.com/wy1iu/sphereface pytorch代码:

m1w1d2_console_variable_constant 输入Console.WriteLine(); 输出Console.ReadLine(); 快捷键 折叠代码:快捷键“Ctrl+ K + S” 隐藏当前代码:组合键“Ctrl + M,M” 显示全部代码:组合键“Ctrl + M,L” 注释:组合键“Ctrl + K + C”; 取消注释:组合键“Ctrl + K + U” 批量操作:按住Alt选择一片区域,前段会有蓝线 快捷写法 Console.WriteLine();CW + 双

一维数组 冒泡排序 二维数组 Length:取数组元素的总个数 GetLength:取不同维度的个数 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace m1w2d5_array_rank { class Program { static void Main(string[] args) { #re

Spark作为一种开源集群计算环境,具有分布式的快速数据处理能力.而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法.Python具有Spark的API.需要注意的是,Spark中,所有数据的处理都是基于RDD的. 首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans: 下面代码是一些基本步骤,包括外部数据,RDD预处理,训练模型,预测. #coding:utf-8 from numpy import array from math import sqrt from pyspark

Tensorflow–tf.FIFOQueue详解描述tf.FIFOQueue根据先进先出(FIFO)的原则创建一个队列.队列是Tensorflow的一种数据结构,每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组,每个元组都有静态的类型和尺寸.入列和出列可以支持一次一个元素,或一次一批元素.它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase.队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象. 初始化init __init__( capacity, dtypes, shapes=N

Pandas介绍 导入pandas库 import pandas as pd 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file_name') #注意文件路径 读取前几条数据 df.head(num) #num默认值是5,可以自己指定 返回当前文件的信息 df.info() df.index df.columns df.dtypes df.values 注意:Pandas的处理对象是DataFrame结构 创建一个dataframe结构 data = {'name':['wemo',

通过czml可以在cesium上实现非常棒的动态效果 (1)Cesium Language (CZML) 入门--CZML Structure(CZML的结构) 原文地址:https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium/wiki/CZML-Structure CZML是一种用来描述动态场景的JSON架构的语言,主要用于Cesium在浏览器中的展示.它可以用来描述点.线.布告板.模型以及其他的图元,同时定义他们是怎样随时间变化的.Cesium拥有一套