学习参考周莫烦的视频. Variable:主要是用于训练变量之类的.比如我们经常使用的网络权重,偏置. 值得注意的是Variable在声明是必须赋予初始值.在训练过程中该值很可能会进行不断的加减操作变化. placeholder:也是用于存储数据,但是主要用于feed_dict的配合,接收输入数据用于训练模型等.placeholder值在训练过程中会不断地被赋予新的值,用于批训练,基本上其值是不会轻易进行加减操作. placeholder在命名时是不会需要赋予值得,其被赋予值得时间实在feed_…

libvirt API简单小程序 1.程序代码如下 #include<stdio.h> #include<libvirt/libvirt.h> int getDomainInfo(int id) { virConnectPtr conn = NULL; virDomainPtr dom = NULL; virDomainInfo info; conn = virConnectOpenReadOnly(NULL); if (conn == NULL) { fprintf(stderr…

通常,现代浏览器大多支持::placeholder选择器,用于设置placeholder的样式,但是在微信小程序中并不支持这种方式,而是提供了一个专门的属性(placeholder-class)来处理其样式.例如,在模版文件中这样写: <input placeholder-class="place-holder" class="input-text" name="username" placeholder="用户名" /…

本人根据视频学习了一下三大框架中比较简单的一个Hibernate,并简单完成了一个运用Hibernate的小程序 Hibernate是一个简化web程序Dao层的一个框架,应用他,可以完全脱离sql语句 第一步:创建一个java项目,没有必要创建一个web项目,因为Hibernate本身是针对后台对数据库的操作的 第二步:导入jar包:可以在根目录下创建一个lib文件夹用来存放导入的jar包,当然要先下载Hibernate的资源包并解压,打开之后首先将根目录的两个jar包导入,截图如下 然后打开…

现在做小程序的越来越多,商家推广也是一个瓶颈,谁不发点红包,都很难找到人来用你的微信小程序了.于是不管你开发什么小程序功能,你或多或少都要用到小程序来发红包吧.  我们自己之前做公众号发红包,做了两三年了,然后后面小程序火了,开始做小程序发红包,在开发过程中也遇到一些坑.下面我们给大家分享下我们如何解决的. 小程序如何发红包.直接上来先说跳坑方法吧,没耐心的,可以直接看完我这段就赶紧去改你的代码就行了,有耐心的,或者你可能除了这个坑以外,还有其他的坑的,那你就仔细看完我后面分析的内容. 小程序发…

1/先解释下CNN的过程: 首先对一张图片进行卷积,可以有多个卷积核,卷积过后,对每一卷积核对应一个chanel,也就是一张新的图片,图片尺寸可能会变小也可能会不变,然后对这个chanel进行一些pooling操作. 最后pooling输出完成,这个算作一个卷积层. 最后对最后一个pooling结果进行一个简单的MLP的判别其就好了 2.代码分步: 2.1 W and bias:注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地方讲到 #注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地…

参考:莫烦. 主要是运用的MLP.另外这里用到的是批训练: 这个代码很简单,跟上次的基本没有什么区别. 这里的lossfunction用到的是是交叉熵cross_entropy.可能网上很多形式跟这里的并不一样. 这里一段时间会另开一个栏.专门去写一些机器学习上的一些理论知识. 这里代码主要写一下如何计算accuracy: def getAccuracy(v_xs,v_ys): global y_pre y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) corre…

内容总结与莫烦的视频. 这里多层感知器代码写的是一个简单的三层神经网络,输入层,隐藏层,输出层.代码的目的是你和一个二次曲线.同时,为了保证数据的自然,添加了mean为0,steddv为0.05的噪声. 添加层代码: def addLayer(inputs,inSize,outSize,activ_func = None):#insize outsize表示输如输出层的大小,inputs是输入.activ_func是激活函数,输出层没有激活函数.默认激活函数为空 with tf.name_sco…

首先介绍几个用法: with tf.name_scope(name = "inputs"): 这个是用于区分区域的.如,train,inputs等. xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name = "x_input") name用于对节点的命名. merged = tf.summary.merge_all() 注:这里很多代码可能跟莫烦老师的代码并不一样,主要是由于版本变迁,tensorflow很多函数改变. 这一步很重…

#足球队寻找10 到12岁的小女孩(包含10岁和12岁),编写程序询问用户性别和年龄,然后显示一条消息指出这个人是否可以加入球队,询问10次,输出满足条件的总人数#询问10次,输出满足要求的总人数 otal_person=0 for i in range(10): age =int(input("请输入年龄!")) sex=input("请输入性别,男士请输入m,女请输入f:") if age>=10 and age<=12 and sex=="…