Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

Python基础语法 Python学习系列(一)(基础入门) 对于任何一门语言的学习,学语法是最枯燥无味的,但又不得不学,基础概念较繁琐,本文将不多涉及概念解释,用例子进行相关解析,适当与C语言对比,避免陷入语法的苦海.我认为初学者学习语法的目标是学会使用即可,关于对概念的深入理解,剖析,没有一定的知识积累是很难做到的. 学习Python,基本语法不是特别难,有了C的基本知识,理解比较容易.本文的主要内容是Python基础语法,学完后,能熟练使用就好.(开发环境依然是Python2.7,简单使用…

VBScript 基础知识 一.变量 1.全部单引號后面的内容都被解释为凝视.(在vbsedit中ctrl+m凝视,反凝视ctrl+shift+m) 2.在 VBScript 中,变量的命名规则遵循标准的命名规则,须要注意的是:在 VBScript 中对变量.方法.函数和对象的引用是不区分大写和小写的.在申明变量时,要显式地申明一个变量,须要使用keyword DIm 来告诉 VBScript 你要创建一个变量,并将变量名称跟在其后.申明多个同类型变量,能够用逗号分隔.注意:VBScript 中…

数据类型 C语言数据可以分为两大类: 基本类型数据和复合类型数据: 基本类型数据 整数 整型   (int)  ——占4字节 短整型(short int)  ——占2字节    长整型(long int)    ——占8字节 字符 ——占1字节 浮点数(实数) 单精度浮点数(float)    ——占4字节 双精度浮点数(double) ——占8字节 复合类型数据 结构体 枚举 变量 什么是变量呢?变量的本质说白了就是内存中的一段存储空间,用来存放数据. 变量必须初始化才能够使用. 变量的定义…

c#中类型的转换 1.Convert.ToInt32(string s) 这个方法的返回值是int类型,要用int类型的变量接收 如: string strNum=Console.ReadLine(); //键入 int age=Convert.ToInt32(strNum);//转换 或者:int age=Convert.ToInt32(“18”); 若输入的不是整形数字,则四舍五入 int age=Convert.ToInt32(“18.8”)://这里age=19 2.int.Parse(…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

0.前言 深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self…

转载自:http://www.92csz.com/study/linux/12.htm  学习 shell脚本之前的基础知识 日常的linux系统管理工作中必不可少的就是shell脚本,如果不会写shell脚本,那么你就不算一个合格的管理员.目前很多单位在招聘linux系统管理员时,shell脚本的编写是必考的项目.有的单位甚至用shell脚本的编写能力来衡量这个linux系统管理员的经验是否丰富.笔者讲这些的目的只有一个,那就是让你认真对待shell脚本,从一开始就要把基础知识掌握牢固,然后要…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词…

一.TensorFlow 简介 TensorFlow 是 Google 开源的一款人工智能学习系统.为什么叫这个名字呢? Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组:Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算. 把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程. 话说在 Android 占领了移动端后,Google开源了 TensorFlow,希望占领 AI 端. TF的特点是可以支持多种设备,大到 GPU.CPU,小到平板和手机都可以跑起来 TF. 而…

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他…

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(…

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

上一节我们提到G和D由多层感知机定义.深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一.源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code .DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本.  TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…

二.基本财务管理知识 第一节 财务管理基础知识(一) 财务与会计的关系 会计的基础知识 (一) 财务与会计的关系 财务与会计的内涵 1.会计 会计工作主要是解决三个环节的问题: 会计凭证 会计账簿 会计报表   会计凭证 会计凭证包括原始凭证和记账凭证. ●通常所讲的各种发票,在会计上被称为原始凭证,原始凭证通常属于非会计语言. ●会计部门把这种非会计语言转化成会计语言,也即把原始凭证转化成记账   会计账簿 会计工作要在记账凭证的基础上把它转换成账簿. ●账簿实际上是对成千成万张的会计凭证的浓…

SIGAI深度学习课程: 本课程全面.系统.深入的讲解深度学习技术.包括深度学习算法的起源与发展历史,自动编码器,受限玻尔兹曼机,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络,深度强化学习,以及各种算法的应用.通过精心设计的实践项目,让你深刻理解算法的原理,真实学会算法的使用. 本讲: 讲授机器学习中的基本概念和算法.分类,以及微积分.线性代数.概率论.最优化方法等数学基础知识 机器学习简介: 特征向量 目标函数 机器学习分类: 有监督学习:分类问题(如人脸识别.字符识别.语音识别).回归问题 无监…

日常的linux系统管理工作中必不可少的就是shell脚本,如果不会写shell脚本,那么你就不算一个合格的管理员.目前很多单位在招聘linux系统管理员时,shell脚本的编写是必考的项目.有的单位甚至用shell脚本的编写能力来衡量这个linux系统管理员的经验是否丰富.笔者讲这些的目的只有一个,那就是让你认真对待shell脚本,从一开始就要把基础知识掌握牢固,然后要不断的练习,只要你shell脚本写的好,相信你的linux求职路就会轻松的多.笔者在这一章中并不会多么详细的介绍shell脚本…

一.简介 由于Spark主要是由Scala编写的,虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包,但支持程度远不及Scala,所以要想更好的学习Spark,就必须熟练掌握Scala编程语言,Scala与Java较为相似,且在Scala中可以调用很多Java中的包,本文就将针对Scala中的基础数据结构.循环体以及错误处理机制进行基础的介绍: 二.基础数据类型与数据结构 2.1基础数据类型 Scala包括了8种基础数据类型,基本信息如下表: 基本类型 取值范围或示例 Byte -128~127…

Java / 计算机基础知识整理 在进行知识梳理同时也是个人的第一篇技术博客之前,首先祝贺一下,经历了一年左右的学习,从完完全全的计算机小白,现在终于可以做一些产出了!可以说也是颇为感慨,个人认为,学习本身就应该是有方法论的,前人总结了不少比较好的学习方法(比如说费曼学习法,金字塔原理),我们在进行好方法借鉴的同时,也不要忘了让整个学习过程形成一个闭环,我认为,向他人教学,或是定期将已有的知识进行一些梳理,总结,就是闭环的一种,这种方式在向他人传授知识的同时,更是对自己已有知识体系的一次查漏补缺…

0x02 Docker 核心概念 描述:Docker的三大核心概念镜像/容器和仓库, 通过三大对象核心概念所构建的高效工作流程; 1.镜像 [image] 描述:images 类似于虚拟机镜像,借鉴了Git利用分成分层优点,通过文件系统分层的概念实现了分层复用,极大的节约了磁盘空间:简单的您可以将它…

本节主要介绍驱动开发的一些基础知识. 1. 驱动程序的基本组成 1.1. 最经常见到的数据结构 a. DRIVER_OBJECT驱动对象 // WDK中对驱动对象的定义 // 每个驱动程序都会有一个唯一的驱动对象与之对应 // 它是在驱动加载时被内核对象管理程序创建的 typedef struct _DRIVER_OBJECT { CSHORT Type; CSHORT Size; // // The following links all of the devices created by a…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*…

RDBMS基础知识 1.数据库是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库:数据库是一些关联表的集合. 2.数据表是数据的矩阵,在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格. 3.列:一列包含了相同的数据. 4.行:一行是一组相关的数据. 5.冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但是提高了数据的安全性. 6.主键:主键是唯一的.一个数据表中只能包含一个主键. 7.外键:外键是用于关联两个表. 8.复合键:复合键将多个列作为索引健,一般用于符合索引. 9.索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息…

好记性不如烂笔头,整理一些个人觉得比较重要的东西. 一.基础知识 第1章 为什么要关心Java 8 Java 8提供了一个新的API(称为"流", Stream),它支持许多处理数据的并行操作,其思路 和在数据库查询语言中的思路类似--用更高级的方式表达想要的东西,而由"实现"(在这里 是Streams库)来选择最佳低级执行机制. Java 8中加入Streams可以看作把另外两项扩充加入Java 8的直接原因: (1).把代码传递给方法的简洁方式(方法引用. La…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…