本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! model层是keras模块最重要的一个层,所以单独做下笔记,这块比较难理解,本博主自己还在学习这块,还在迷糊中. model的方法: model.summary() : 打印出模型概况 model.get_config() :返回包含模型配置信息的Python字典 model.get_weights():返回模型权重张量的列表,类型为numpy array model.set_weights():从numpy array里将权…

本着好记性不如烂博客以及分享成功的喜悦和分享失败的苦楚,今天我来分享下一个练手项目:打飞机游戏~从小就自己想做游戏,可是一直没有机会.HTML5给了我们这个平台,这个平台可以有很多以前想都不敢想的东西存在,让我们怀着感激与敬畏的心情,开始我们HTML5的旅程. 练手:打飞机游戏---思路. 1 需求: 这个不多说了,玩儿过雷电的同学都知道,有己机,敌机,还有子弹,当然BOSS也算但是BOSS也是敌机了. 2 分析: 2.1 开发工具: 采用HTML5+JS来完成,JS面向对象虽然有点复杂,但是很…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 一.概述 在前面的订阅专栏<第十九章.Model/View开发:QTableView的功能及属性>及公开博文<第15.24节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View架构中QTableView的作用及属性详解>中介绍了QTableView的主要功能及属性,本节来使用QTableView与QStandardItemModel配套来开发一个简单的Excel文件展示程序…

Django Model field reference学习总结(一) 本文档包含所有字段选项(field options)的内部细节和Django已经提供的field types. Field 选项 下列参数对所有字段类型都是有效的,同时这些参数也是可选的. null Field.null 如果为True,Django就会将空值(empty)存储为数据库中的NULL.默认值是False. 要注意空字符串(empty string)通常不将其用于字符型字段上,比如CharField,TextFi…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

node的重点学习笔记(1)----node 提到node就必须提一下他的npm了,npm是世界上最大的开放源代码的生态系统.通俗来说这就如同亚马逊丛林,要啥物种有啥物种,一个巨大的生态圈,里面有一堆的生物(各种模块和工具包). 举个常见例子: npm i supervisor -g //这个是工具所以有-g,全局来用 不要用node xxx.js了. 直接使用supervisor xxx.js //这工具可以使你保存文件就自动运行服务器了.不需要重启 上面的就是工具类的. npm i sill…

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad…

继续(一)的内容: 1-跨文件的Models 在文件头部import进来,然后用ForeignKey关联上: from django.db import models from geography.models import ZipCode class Restaurant(models.Model): # ... zip_code = models.ForeignKey(ZipCode) 2-field名字的约束 1)-不能是Python预留字 2)-不能有连续的2个下划线,例如foo__ba…

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的…

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习…

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

TCP/IP协议学习之实例ping命令学习笔记(一) 一． 目的为了让网络协议学习更有效果,在真实网络上进行ping命令前相关知识的学习,暂时不管DNS,在内网中,进行2台主机间的ping命令的整个详细过程的深入研究.包括的知识点有:ping,ICMP,IP,协议系统,ARP.包含的章节有第1,3,4,6,7章. 二． 实践环境1. 网络环境2. 协议分析工具Ethereal工具.在本机上安装并进行抓包观察.三． 工具设置由于Ethereal工具在进行网络监视时,会抓取来自其他机器的数据包,为了…

最近一直在学习MVC构建富应用的WEB程序,自己一直对MVC的设计模式理解的不是十分透彻,终于在研读了github上Spine的源码之后,对构建Model层有了一点自己的理解. 本文仅为个人理解,如有问题,欢迎指正. 对象关系映射(Ojbect-relational mapper,简称 ORM)是在除 JavaScript 以外的编程语言中常见的一种数据结构.然而在 JavaScript 应用中,对象关系映射也是一种非常有用的技术,它可以用来做数据管理及用作模型.比如使用 ORM 你可以将模型和…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

学习web前端编程技术肯定是以就业拿到高薪工作为主要目的的,可是高薪不会那么轻易拿到,这是一个最简单的道理.没有付出就没有回报,在整个学习web前端编程技术的过程中,你需要付出时间.精力.金钱.废话不多说直接上干货. 在开始学习之前你需要做到以下5点: 第一:需要达到什么样的技术水平才能就业? 既然是为了就业,你就要知道学习web前端编程技术需要达到什么样的技术水平,才能获得一份web前端开发的工作.就好比高考的一个分数线,你是否能被大学录取,要看你能不能过分数线.软件公司录用你,也是有一个标准…

Object.defineProperties是什么?有什么用? 这个问题比较听起来可能比较难以理解,确实我也是在项目中遇到的才会去想.以前看到<高级程序设计>的时候,有这么一种东西,定义一个对象. 大概第几章忘了,看下下面的代码估计能想起来是什么. var User = {}; //声明一个空对象 Object.defineProperties(User, { //填充对象属性 _id: { writable: true, //设置属性是否可写,默认为true configurable: f…

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->rotatingCube示例. 上一篇博文: WebGPU学习(五): 现代图形API技术要点和WebGPU支持情况调研 学习rotatingCube.ts 我们已经学习了"绘制三角形"的示例,与它相比,本示例增加了以下的内容: 增加一个uniform buffer object(简称为ubo),用于传输model矩阵view矩阵projection矩阵的结果矩阵(简称为mvp矩阵),并在每帧被更新 设置顶点…

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

学习笔记:AlexNet&Imagenet学习笔记 ImageNet(http://www.image-net.org)是李菲菲组的图像库,和WordNet 可以结合使用 (毕业于Caltech:导师:Pietro Perona:主页:http://vision.stanford.edu/~feifeili/) 总共有十万的synset, 其中2010的数据表示,有图像的非空synset是21841,每一类大约1000张图片,图片总数:14197122. Caffe中训练ImageNet使用的是…

检查,在浏览器中可以调整设备类型 html5实现水池效果. lang:en为英文语言,中文语言zh <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=…

五  Vue学习-vue-cli脚手架学习(创建只选一个选项:Babel) 1. 项目目录说明 node_modules : 包管理文件夹 public : 静态资源 src : 源代码 gitignore : Git忽略文件,里面配置的文件就不提交到服务器 babel.config.js : ES语法转换 package.json : 重要的项目和模块配置信息 package-lock.json : 锁定安装时包的版本号,记录模块与模块之间的依赖关系 README.md : 书写注释文档 2.…

(五) 脚手架Vue-CLI 一 Vue-CLI前提(nodejs和webpack) 二  Vue学习-nodejs按装配置,Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript. 1. 去nodejs的官网下载  https://nodejs.org/en/download/ ,直接点 windows installer 2. 选择按装路径后(我的按装路径 D:\nodejs ),直接下一步,这样 npm 命令就可以用了, node -v 来测试是否成功安装  按装是此处不勾选 测式: n…

===重点重点开始 ========================== (三) 组件化开发 1.创建组件构造器: Vue.extends() 2.注册组件: Vue.component() 3.使用组件(全局和局部组件) 一般方式:全局和局部组件 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

前面主要学习了ElasticSearch分布式集群的存储过程中集群.节点和分片的知识(ElasticSearch 5学习(6)--分布式集群学习分享1),下面主要分享应对故障的一些实践. 应对故障 前面说了很多关于复制分片可以应对节点失效,很好保证集群的安全性,下面我们可以尝试杀掉第一个节点的进程,我们的集群变化成如下(所有的操作都是ElasticSearch自动处理): 我们杀掉的节点是一个主节点.一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常,所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点:…

在使用中我们把文档存入ElasticSearch,但是如果能够了解ElasticSearch内部是如何存储的,将会对我们学习ElasticSearch有很清晰的认识.本文中的所使用的ElasticSearch集群环境,可以通过查看ElasticSearch 5学习(3)--单台服务器部署多个节点搭建学习. ElasticSearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(…

JavaWeb学习总结(三)--Tomcat服务器学习和使用(二) 一.打包JavaWeb应用 在Java中,使用"jar"命令来对将JavaWeb应用打包成一个War包,jar命令的用法如下:…