自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后...... 我自己把训练用的一张图片,弄乱之后做了一个预测 100个汉字,20多万张图片,tensorflow CNN训练23万次它自己停止训练了.预测的时候类似这样   我故意搞的缺边缺角的都能正常识别 预测结果类别是70,恰恰就是我其中一个训练集中的汉字 "亚" 准确率看样子还是不错的,就是不知道能有什么具体的应用了…

tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了 感觉它能找到词与词之间的关系,应该可以用来做推荐系统.自动摘要.相关搜索.联想什么的 tensorflow1.1.0 + python3.6 + win10 + i7 + 12G内存  数据样本大小95.3MB,训练时间大约20分钟 结果如下:…

一.说明 数据来源:猫眼: 运行环境:Win10/Python3.7 和 Win7/Python3.5: 分析工具:jieba.WorldCloud.pyecharts和matplotlib: 程序基本思路:分析接口 —> 下载数据 —> 过滤数据 —> 保存文件 —> 统计分析; 注意:本文所有图文和源码仅供学习,请勿他用,转发请注明出处! 参考:https://www.cnblogs.com/reader/p/10070629.html 二.开始 样本数据(23万+): 因为运…

package com.swift; public class String_To_Integer_Test { public static void main(String[] args) { /* * 编程求字符串“100”和“150”按十进制数值做差后的结果以字符串形式输出. */ String str1="100"; String str2="150"; int i1=Integer.valueOf(str1); int i2=Integer.valueOf…

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

宜信公司从2018年初开始建设容器云,至今,容器云的常用基本功能已经趋于完善,主要包括服务管理.应用商店.Nginx配置.存储管理.CI/CD.权限管理等,支持100+业务线.3500+的容器运行.伴随公司去VMware以及DevOps.微服务不断推进的背景,后续还会有更多的业务迁移到容器云上,容器云在宜信发挥着越来越重要的作用.本次分享主要介绍宜信容器云平台的背景.主要功能.落地实践及未来规划. 一.宜信容器云平台背景 宜信容器云平台的建设背景主要包括: 提高资源利用率.容器云建设之前,每台物…

1. 主角出场:Hawk介绍 Hawk是沙漠之鹰开发的一款数据抓取和清洗工具,目前已经在Github开源.详细介绍可参考:http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5454190.html 强烈建议先读这篇文章,该文介绍了详细原理和抓取链家二手房的攻略,以此为基础,才能较好的理解整个操作. GitHub地址:https://github.com/ferventdesert/Hawk 本文将讲解通过本软件,获取大众点评的所有美食数据,可选择任一城市,也可以很方便地修改成获取…

官网链接:http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/tutorials/imagenet_full.html Training Deep Net on 14 Million Images by Using A Single Machine This note describes how to train a neural network on Full ImageNet Dataset [1] with 14,197,087 images in 21,841 c…

代码如下: @echo off set "F=1" cd C:\Users\Thinkpad\Desktop\img for /L %%F IN (1,1,100) DO COPY 1.jpg %%F.jpg echo success pause 源码下载:…

http://blog.csdn.net/erlib/article/details/51850912 https://blog.twitch.tv/gos-march-to-low-latency-gc-a6fa96f06eb7#.lrmfby2xs…