代码: tensorflow/examples/tutorials/mnist/ 本文的目的是来展示如何使用Tensorflow训练和评估手写数字识别问题.本文的观众是那些对使用Tensorflow进行机器学习感兴趣的人. 本文的目的并不是讲解机器学习. 请确认您已经安装了Tensorflow.     教程文件 文件 作用 mnist.py 用来创建一个完全连接的MNIST模型. fully_connected_feed.py 使用下载的数据集训练模型. 运行fully_connected_f…

本篇为rsync官方推荐文章How Rsync Works的翻译,主要内容是Rsync术语说明和简单版的rsync工作原理.本篇没有通篇都进行翻译,前言直接跳过了,但为了文章的完整性,前言部分的原文还是保留了. How Rsync WorksA Practical Overview Foreword The original Rsync technical report and Andrew Tridgell's Phd thesis (pdf) Are both excellent docum…

要想使用Tensorflow API,首先要知道它能干什么.Tensorflow具有Python.C++.Java.Go等多种语言API,其中Python的API是最简单和好用的. Tensor Transformations:Tensor:数据类型转换.形状转换.切片(slice)和连接(join).    Asserts and boolean checks:断言和类型判断.    Running Graphs:启动图形和执行操作.(会话管理和错误类)    Constants, Seque…

概述 异步任务在Dart中随处可见,例如许多库的方法调用都会返回Future对象来实现异步处理,我们也可以注册Handler来响应一些事件,如:鼠标点击事件,I/O流结束和定时器到期. 这篇文章主要介绍了Dart中与异步任务相关的消息循环机制,阅读完这篇文章后相信你可写出更赞的异步执行代码.你也能学习到如何调度Future任务并且预测他们的执行顺序. 在阅读这篇文章之前,你最好先要了解一下基本的Future用法. 基本概念 如果你写过一些关于UI的代码,你就应该熟悉消息循环和消息队列.有了他们才…

  从这一节开始介绍锁里面的最后一个工具:读写锁(ReadWriteLock). ReentrantLock 实现了标准的互斥操作,也就是一次只能有一个线程持有锁,也即所谓独占锁的概念.前面的章节中一直在强调这个特点.显然这个特点在一定程度上面减低了吞吐量,实际上独占锁是一种保守的锁策略,在这种情况下任何“读/读”,“写/读”,“写/写”操作都不能同时发生.但是同样需要强调的一个概念是,锁是有一定的开销的,当并发比较大的时候,锁的开销就比较客观了.所以如果可能的话就尽量少用锁,非要用锁的话就尝试…

从这一节开始介绍锁里面的最后一个工具:读写锁(ReadWriteLock). ReentrantLock 实现了标准的互斥操作,也就是一次只能有一个线程持有锁,也即所谓独占锁的概念.前面的章节中一直在强调这个特点.显然这个特点在一定程度上面减低了吞吐量,实际上独占锁是一种保守的锁策略,在这种情况下任何“读/读”,“写/读”,“写/写”操作都不能同时发生.但是同样需要强调的一个概念是,锁是有一定的开销的,当并发比较大的时候,锁的开销就比较客观了.所以如果可能的话就尽量少用锁,非要用锁的话就尝试看能…

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" 1. 概览 2. 控制流原语 3. 控制流结构的编译 3.1 条件表达式 3.2 while 循环 4. 实现 5. 分布式条件表达式 6. 分布式的 while 循环 7. 自动…

[源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 1. StrategyBase 1.1 初始化 1.2 使用 1.3 CTL 1.4 Scope 1.4.1 使用 1.4.2 功能 1.4.3 Scope 范围 1.5 StrategyExtendedV2 1.5.1 locality 1.5.2 如何更新 1.6 继承关系 2. 读取数据 2.1 直…

[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2 1. 如何使用 1.1 训练方法 1.2 集群 1.3 使用 Model.fit API 进行训练 1.4 使用自定义循环进行训练 1.5 建立集群 2. 初始化 2.1 用例 2.2 集群设置 2.2.1 设置 "TF_CONFIG" 环境变量 2.2.2 使用二进制文件 2.3…

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

http://www.ituring.com.cn/article/1817 讨论参与者共16位: 图灵谢工 杨博 陈睿杰 贾洪峰 李锟 丁雪丰 郭义 梁涛 吴玺喆 邓聪 胡金埔 臧秀涛 张伸 图钉派_007_LL 图钉派_111_DP 图钉派-34徐浩然 辩论主题:HTTP中的“transfer”是否应该翻译为“传输”? 主持人:图灵谢工 正方:贾洪峰.郭义.梁涛 正方观点:为了照顾读者的阅读习惯,还是应该继续沿用“超文本传输协议”这个称呼. 反方:陈睿杰.李锟.丁雪峰 反方观点:HTTP既然…

from http://m.blog.csdn.net/shengshengwang/article/details/75235860 1. RNN结构 解析: (1)one to one表示单输入单输出网络.这里的但输入并非表示网络的输入向量长度为1,而是指数据的长度是确定 的.比如输入数据可以是一个固定类型的数,可以是一个固定长度的向量,或是一个固定大小的图片.同理,模型输 出规模也是确定的.传统神经网络和CNN都可以理解为是这种形式的结构. (2)one to many表示定长输入变长输出…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 1. 设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3. 初始化 3.1 初始化多worker 3.1.1 MultiWorkerMirroredStrategy 3.1.2 CollectiveAllReduceExte…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 1. 思路 1.1 总体逻辑 1.2 使用 1.3 定义 2. ParameterServerStrategyExtended 2.1 初始化 2.2 分配设备 2.2.1 replica_device_setter 2.2.2 _RoundRobinStrategy 2.2.3 _Repli…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 1. 思路 1.1 使用 1.2 问题点 2. 定义 2.1 Schedule 2.2 Join 2.3 Done 2.4 Fetch 3. 数据 3.1 建立数据集 3.2 PerWorkerDistributedDataset 3.3 PerWorkerDatasetFromDatasetFunction 3.4 _cr…

转载链接:http://www.cnblogs.com/thestartdream/p/4246533.html 原文链接:http://blogs.msdn.com/b/webdev/archive/2013/10/17/attribute-routing-in-asp-net-mvc-5.aspx#why-attribute-routing 最近在学习MVC相关的东西,今天刚好在msdn上看到了这样的一片文章,感觉不错,于是决定将它翻译出来和博友们一起分享下.我第一次发表文章,有不对的地方非…

C++异常机制概述 异常处理是C++的一项语言机制,用于在程序中处理异常事件.异常事件在C++中表示为异常对象.异常事件发生时,程序使用throw关键字抛出异常表达式,抛出点称为异常出现点,由操作系统为程序设置当前异常对象,然后执行程序的当前异常处理代码块,在包含了异常出现点的最内层的try块,依次匹配catch语句中的异常对象(只进行类型匹配,catch参数有时在catch语句中并不会使用到).若匹配成功,则执行catch块内的异常处理语句,然后接着执行try...catch...块之后的代码…

WSE3.0框架提供了数据优化传输机制,WSE3.0构建Web服务安全(4):MTOM消息传输优化和文件上传.下载 疑问里进行了介绍.WCF同样也提供了流操作来支持大数据对象的传输和处理优化机制,今天我们WCF分布式开发步步为赢系列的(4):使用流操作(Streaming Operations)优化传输.本节会详细介绍流操作的相关概念.编程实现过程,以及实际开发过程中需要主要的一些问题.本节结构:[1]流处理的概念[2]流处理的特点[3]示例代码分析[4]总结.最后上传本文的示例代码. Stre…

作者:王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统,今天宣布完全开源.TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面,也可以编译执行机器学习算法的代码.使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改,就能被运行在多种异质系统上,从移动设备(例如手机和平板)到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统. TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛,让从业人员能够更简单和方便地开发新产品.作为Google 发布的“平台级产品”,很多…

本文为命令rsync的man文档翻译,几乎所有的选项都翻译了,另外关于筛选规则部分只翻译了一部分.由于原文很多地方都比较啰嗦,所以译文中有些内容可能容易让国人疑惑,所以我个人在某些地方加上了注释.若有错误之处,盼请指出.   rsync(1) rsync(1) 名称 rsync - 一个快速.多功能的远程(和本地)文件拷贝工具 摘要 Local: rsync [OPTION...] SRC... [DEST] Access via remote shell: Pull: rsync [OPTIO…

Windows安装anaconda 和 TensorFlow anaconda : https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543        anaconda 使用与说明:http://python.jobbole.com/86236/  TensorFlow:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24055668 安装过程中,需要升级pip C:\Windows\system32>python -m pip install --upgrade…

Entity Framework教程(第二版) (翻译)Entity Framework技巧系列之十四 - Tip 56 (翻译)Entity Framework技巧系列之十三 - Tip 51 - 55 (翻译)Entity Framework技巧系列之十二 - Tip 46 - 50 (翻译)Entity Framework技巧系列之十一 - Tip 42 - 45 (翻译)Entity Framework技巧系列之十 - Tip 37 - 41 (翻译)Entity Framework技巧…

C++异常机制概述 异常处理是C++的一项语言机制,用于在程序中处理异常事件.异常事件在C++中表示为异常对象.异常事件发生时,程序使用throw关键字抛出异常表达式,抛出点称为异常出现点,由操作系统为程序设置当前异常对象,然后执行程序的当前异常处理代码块,在包含了异常出现点的最内层的try块,依次匹配catch语句中的异常对象(只进行类型匹配,catch参数有时在catch语句中并不会使用到).若匹配成功,则执行catch块内的异常处理语句,然后接着执行try...catch...块之后的代码…

有许多不同规格的OLED显示屏与Arduino兼容, 128x64是最常见的型号, 也很便宜, 淘宝上大概是12~14元一片. OLED与Arduino的通信 首先, 使用I2C总线的设备, 都可以使用Wire这个library与其通信, 其设备地址可以从0x00至0xFF, 可以通过指定地址操作对应的设备. 其次, 在OLED显示屏中, 每个寄存器地址对应某个功能, 例如反转颜色, 或关闭显示, 寄存器地址的范围也是0x00到0xFF. 所以, 基本上你只需要3个参数就能让OLED显示屏执行某…

Dart与消息循环机制 翻译自https://www.dartlang.org/articles/event-loop/ 异步任务在Dart中随处可见,例如许多库的方法调用都会返回Future对象来实现异步处理,我们也可以注册Handler来响应一些事件,如:鼠标点击事件,I/O流结束和定时器到期. 这篇文章主要介绍了Dart中与异步任务相关的消息循环机制,阅读完这篇文章后相信你可写出更赞的异步执行代码.你也能学习到如何调度Future任务并且预测他们的执行顺序. 在阅读这篇文章之前,你最好先要…

TensorFlow:翻译成中文 张量流 计算图:又被称为有向图.数据流图 数据流图用结点和线的有向图来描述数学计算,节点一般用来表示施加的数学操作,也可以用来数据输入起点.输出终点,或者读取写入持久变量的终点 线表示节点间的输入输出关系,这些数据‘’线‘’可以输运size可动态调整的多维数据数组,即张量. 运算操作:代表一种类型的抽象运算,入矩阵乘法.向量加法 变量: 当训练模型时,用变量存储和更新参数.变量包含张量存储于内存缓冲区 建模时他们需要被明确的初始化,模型训练后他们必须被存储到磁盘…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…