本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别,数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像.在计算机完成对手写数字图片的识别过程中,代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入,经过网络的正向传播,得到可以粗略作为0~9每个数字的概率的输出(输出层第一个神经元节点的输出看成是图片数字是0的概率,其余9个神经元节点以此类推),取概率最大的数字即为识别结果.神经网络的输出神经元节点有10个,假设待识别数字为1,就可以定义label为[0,1,0,…

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在我的博客<C#开发BIMFACE系列52 CS客户端集成BIMFACE应用的技术方案>中介绍了多种集成BIMFACE到客户端程序中的方案.最后推荐大家使用 CefSharp组件与WebView2组件.本篇文章介绍使用CefSharp组件如何集成BIMFACE到客户端程序中. 一.CefSharp 简介 CefSharp是一个围绕Chromium Embedded Framework(CEF)的轻量级.NET包装器.…

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

import numpy as np from urllib import request import gzip import pickle filename = [ ["training_images","train-images-idx3-ubyte.gz"], ["test_images","t10k-images-idx3-ubyte.gz"], ["training_labels","…

在前文中我们不止一次强调过模块化编程的重要性,以及其可以解决的问题: ① 解决单文件变量命名冲突问题 ② 解决前端多人协作问题 ③ 解决文件依赖问题 ④ 按需加载(这个说法其实很假了) ⑤ ...... 为了深入了解加载器,中间阅读过一点requireJS的源码,但对于很多同学来说,对加载器的实现依旧不太清楚 事实上不通过代码实现,单单凭阅读想理解一个库或者框架只能达到一知半解的地步,所以今天便来实现一个简单的加载器 加载器原理分析 分与合 事实上,一个程序运行需要完整的模块,以下代码为例: /…

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl…

摘要 一直在用到RecyclerView时都会微微一颤,因为一直都没去了解怎么实现上拉加载,受够了每次去Github找开源引入,因为感觉就为了一个上拉加载功能而去引入一大堆你不知道有多少BUG的代码,不仅增加了项目的冗余程度,而且出现BUG的时候,你却发现很难去改,正因为这样,我就下定决心去了解如何来实现RecyclerView的上拉加载功能,相信大家和我有过同样的情况,但是我相信,只要你给自己几分钟看完这篇文章,你就会发现实现一个上拉加载是非常的简单   什么是上拉加载 上拉加载和下拉刷新相对…

springboot整合web开发的各个组件在前面已经有详细的介绍,下面是用springboot整合layui实现了基本的增删改查. 同时在学习mui开发app,也就用mui实现了一个简单的自动登录和用户列表上拉刷新的app. 下面是自己实现前的思路: 1. web端实现用户的增删改查,SSM实现. Spring + SpringMVC +Mybatis + PageHelper 表主要有两个user表和token表. user表就是基本的信息(ID.username.password.user…

个人主页 演示Demo下载 本文重点介绍了SwipeRefreshLayout的使用和自定View继承SwipeRefreshLayout添加上拉加载更多的功能. 介绍之前,先来看一下SwipeRefreshLayout实现的下拉刷新效果图.从图中可以看到,下拉到了一定的高度才会进行刷新,高度不够就会回收上去,正在刷新过程中,继续下拉没反应,说明刷新时屏蔽掉了下拉事件.   上拉刷新效果图 一.SwipeRefreshLayout简单介绍 先看以下官方文档,已有了很详细的描述了.   官方文档说…