MNIST手写体识别 (Mixed National Institute of Standards and Technology database)的28*28字符识别共0-9类. 在ipython命令行后者spyder中编译下面代码: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot…

代码: import tensorflow as tf import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt DATA_FILE = 'fire_theft.xls' # 1.read from data file book=xlrd.open_workbook(DATA_FILE,encoding_override="utf-8") sheet=book.sheet_by_index(0) data=np.asa…

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 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/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络 本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

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…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 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/7429344.html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助. 还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗?这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展…

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 之前讲过了tensorflow…

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo…

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh…

(一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 时隔若干个月,又绕到了word2vec.关于word2vec的原理我就不叙述了,具体可见word2vec中的数学,写的非常好. 我后来自己用Python实现…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 本文章内容比较繁杂,主要是一些比较常用的函数的用法,结合了网上的资料和源码,还有我自己写的示例代码.建议照着目录来看. 1.…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提…

tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架,可以很方便的检验算法效果.这两天看了看官方的tutorial,极客学院的文档,以及综合tensorflow的源码,把自己的心得整理了一下,作为自己的备忘录. tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflo…

<CMake实践>笔记一:PROJECT/MESSAGE/ADD_EXECUTABLE <CMake实践>笔记二:INSTALL/CMAKE_INSTALL_PREFIX <CMake实践>笔记三:构建静态库与动态库 及 如何使用外部共享库和头文件 四.更好一点的Hello World 没有最好,只有更好 从本小节开始,后面所有的构建我们都将采用 out-of-source 外部构建,约定的构建目录是工程目录下的build自录. 本小节的任务是让前面的Hello Wor…

笔记(二)也分为三部分: 一. 介绍: 注释说明:v2.0.3版本.Sizzle选择器.MIT软件许可注释中的#的信息索引.查询地址(英文版)匿名函数自执行:window参数及undefined参数意义 'use strict' 严格模式:代码规范及其不推荐严格模式理由rootjQuery根节点:document 获取及其声明意义readyList DOM加载相关……typeof undefined 字符串形式'undefined'的存放及其意义. 先看开头的注释: /*! * jQuery J…

第一章笔记 (二) 一.scopes的层级和事件系统(the eventing system) 在层级中管理的scopes可以被用做事件总线.AngularJS 允许我们去传播已经命名的事件用一种有效负荷通过scopes的层级.一个事件可以从任何一个scope被传播,并且可以向上($emit) 或者向下($broadcast) 传送.   AngularJS核心服务和指令利用这个事件总线来处理应用状态的标志性重要的变化.比如,我们可以监听$locationChangeSuccess 事件(从 $…

笔记二 :print 以及基本文件操作 笔记一已取消置顶链接地址 http://www.cnblogs.com/dzzy/p/5140899.html 暑假只是快速过了一遍python ,现在起开始仔细学一遍 基础操作: #python newer #-*- coding:utf-8 -*- print "我能吞下玻璃而不伤身体" #a shit print 3+1>2*9 print 2333333*2.0/2 shit=2333333.333 print shit name=…

原文: http://www.cnblogs.com/pasoraku/archive/2012/10/25/2738428.htmlWPF的Binding学习笔记(二) 上次学了点点Binding的皮毛, 然后就做别的事去了, 等回头再来看WPF的时候, 哈忘记了~ 于是写个例子补一下, 在继续学习Binding. 1, 首先准备好一个类 public class Hero { public Hero(int id, string name, string skill, bool hasM)…

webpy使用笔记(二) session的使用 webpy使用系列之session的使用,虽然工作中使用的是django,但是自己并不喜欢那种大而全的东西~什么都给你准备好了,自己好像一个机器人一样赶着重复的基本工作,从在学校时候就养成了追究原理的习惯,从而有了这篇session的使用和说明. PS:其实有些总结的东西挺好的,想分享给大家看,而不是枯燥的代码,这东西说实话对其他人用处不大,但都被移除首页了~~ webpy中的session 下面为官方的例子,用session来存储页面访问的次数,…

AJax 学习笔记二(onreadystatechange的作用) 当发送一个请求后,客户端无法确定什么时候会完成这个请求,所以需要用事件机制来捕获请求的状态XMLHttpRequest对象提供了onreadyStateChange事件实现这一功能.这类似于回调函数的做法.onreadyStateChange事件可指定一个事件处理函数来处理XMLHttpRequest对象的执行结果,如: 复制代码 代码如下: ajaxObj=createAjaxObject(); var url="/MyTod…

本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处.  http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/9300383 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 要开发游戏,我们得首先建立一个MFC项目(废话,没工程怎么写代码,呵呵).对于MFC,我先简单的介绍几句吧.用百度百科的话来说就是:"MFC(Microsoft…

一.函数返回值1.什么是函数返回值    函数的执行结果2. 可以没有return // 没有return或者return后面为空则会返回undefined3.一个函数应该只返回一种类型的值 二.可变参(不定参)arguments function sum (a,b) { var result=0; var i=0; for(i=0;i<arguments.length;i++) { result+=arguments(i); } alert(resulet); } sum(12,5,7,5,5…

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

Notification通知,也可理解为消息,有通知,必然有发送通知的广播,JMX这里采用了一种订阅的方式,类似于观察者模式,注册一个观察者到广播里,当有通知时,广播通过调用观察者,逐一通知. 这里写一个简单的Server配置例子, 首先定义我们的MBean接口: 接着,我们会想第一节那样,去实现这个MBean接口,并且继承NotificationBroadcasterSupport,来提供广播服务: package com.dxz.mbean; import java.util.concurr…

git 笔记二-Git安装与初始配置 Git的安装 由于我日常生活和工作基本上都是在Windows上,因此此处只说windows上的安装.Windows上的安装和其他程序一样,只需要到http://git-scm.com/download/win上下载安装包安装就行了,基本上都用默认就可以.对于喜欢界面的,可以安装Git for Windows,不过从我的体验看,还是需要先学一下直接用命令行,不然Git for Windows出现错误的时候自己也能大概知道问题所在.Git for Windows…

java的class只在需要的时候才内转载入内存,并由java虚拟机的执行引擎来执行,而执行引擎从总的来说主要的执行方式分为四种, 第一种,一次性解释代码,也就是当字节码转载到内存后,每次需要都会重新的解析一次, 第二种,即时解析,也就是转载到内存的字节码会被解析成本地机器码,并缓存起来以提高重用性,但是比较耗内存, 第三种,自适应优化解析,即将java将使用最贫乏的代码编译成本地机器码,而使用不贫乏的则保持字节码不变,一个自适应的优化器可以使得java虚拟机在80%-90%的时间里执行优化过的…

Java IO学习笔记二 流的概念 在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的,程序需要数据的时候要使用输入流读取数据,而当程序需要将一些数据保存起来的时候,就要使用输出流完成. 程序中的输入输出都是以流的形式保存的,流中保存的实际上全都是字节文件. 字节流和字符流 实际上字节流在操作时本身不会用到缓冲区(内存),是文件本身直接操作的,而字符流在操作时使用了缓冲区,通过缓冲区再操作文件 在java.io包中操作文件内容的主要有两大类:字节流.字符流,两类都分为输入和输出操作.在字节流中输出…

tensorflow笔记(一)之基础知识 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/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子,并讲述其中的一些基础知识.我会把notebook文件放在结尾的百度云链接. 首先第一步,要安装tensorflow,这个网上的教程很多,我安装的版本是ubuntu下1.2.1的tensorflow,推荐用pip(一步就好)这里附上一个…

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 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/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在…