如何使用JDBC调用存储在数据库中的函数或存储过程: * 1.通过COnnection对象的prepareCall()方法创建一个CallableStatement *    对象的实例,在使用Connection对象的prepareCall() 方法时,需要传入一个String类型的字符串, *    该字符串用于指明如何调用存储过程 * 2.通过CallableStatement对象的registerOutParameter() 方法注册Out参数 * 3.通过CallableStateme…

引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考虑到数据中可能存在噪音,还引入了松弛变量. 理论是抽象的,问题是具体的.站在岸上学不会游泳,光看着梨子不可能知道梨子的滋味.本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别.体会一下SVM算法的具体过程,理理它的一般性的思路. 问题的提出 人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一.看…

转自:http://www.cnblogs.com/ysw-go/ 如何使用JDBC调用存储在数据库中的函数或存储过程: * 1.通过COnnection对象的prepareCall()方法创建一个CallableStatement *    对象的实例,在使用Connection对象的prepareCall() 方法时,需要传入一个String类型的字符串, *    该字符串用于指明如何调用存储过程 * 2.通过CallableStatement对象的registerOutParameter…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 循环神经网络RNN 相关名词: - LSTM:长短期记忆 - 梯度消失/梯度离散 - 梯度爆炸 - 输入控制:控制是否把当前记忆加入主线网络 - 忘记控制:控制是否暂时忘记主线网络,先看当前分线 - 输出控制: 控制输出是否要考虑要素 - 数据有顺序的/序列化 - 前面的影响后面的 RNN L…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 手写笔记还是电子笔记好呢? 毕业季刚结束,眼瞅着2018级小萌新马上就要来了,老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习,绞尽脑汁准备编一套大学秘籍,这不刚开了个头就遇上了个难题--做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢? 聪明的小伙伴们或许就该怼小编了,不是有电子手写笔记吗!哼,机智如我怎么可能没想过这个呢! 大家用电子笔记除了省纸张外,往往还希望有笔记整理和搜索的功能,手写电子笔记如果不能实现手写识别搜索的功能,那还真是只能省纸张了.为此小…

倾述下感受:8天16次驳回.这个惨不忍睹. 好了不说了,说多了都是泪. 直接上代码 : 这个里面的字段我是用动软生成的,感觉自己手写哪些字段太浪费时间了,说多了都是泪 ajax.model层的代码: using System; namespace Ajax.Model { /// <summary> /// SM_Class:实体类(属性说明自动提取数据库字段的描述信息) /// </summary> [Serializable] public partial class SM_C…

一 调用函数 在写函数之前,我们先尝试调用现有的函数 >>> abs(-9) 9 除此之外,还有我们之前使用的len()等.可以用于数据类型转换的 int() float() str() bool()等函数.还有一些可以直接只用的内置函数等. 二.函数名称.参数.返回值 在写函数的时候,只需要定义定义函数的名称,参数即可,不必和java一样,定义返回值的类型,且在写参数的时候,不用指定参数的类型: return 返回值也更加奔放,可以返回任意类型的数据:例如 数值,列表,字典,甚至是函数…

首先TF-IDF 全称:term frequency–inverse document frequency,是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术. TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency). 上面是百度的结果 我的理解就是用来筛选特征的,看看那些词用来当特征比较好. 词频(TF):就是一个词在一个文本里出现的次数除以文本词数.(文本内词出现次数 /文本内词总数) 逆文本频率指数(IDF):就是总文本数除以包含…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…