『AngularJS』一点小小的理解

AngularJS 是一个前端的以Javascript为主的MVC框架.与AngularJS相类似的还有EmberJS. 随着时代在进步,各种各样的开发理念与开发框架不断的提出与发展,而就目前来说,除了游戏.IM(类似QQ).Office这类软件之外,新出的软件应用开始出现两个方向,一个是以Web为主的Web APP,一个是以移动端为主的移动APP.且,现有也有一种声音认为Web APP早晚会取代移动端原生APP,从而一统计算机软件的应用方式.暂且不论这种说法是否会成为现实,Web APP的火爆…

AngularJS』一点小小的理解

『AngularJS』一点小小的理解 AngularJS 是一个前端的以Javascript为主的MVC框架.与AngularJS相类似的还有EmberJS. 随着时代在进步,各种各样的开发理念与开发框架不断的提出与发展,而就目前来说,除了游戏.IM(类似QQ).Office这类软件之外,新出的软件应用开始出现两个方向,一个是以Web为主的Web APP,一个是以移动端为主的移动APP.且,现有也有一种声音认为Web APP早晚会取代移动端原生APP,从而一统计算机软件的应用方式.暂且不论这…

『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1 :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32 :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64 :reshape n,7*7*64 :全连接 + 激活 n,…

『AngularJS』理解$Scope

理解$Scope 执行概要在AngularJS,一个子scope通常原型继承于它的父scope.应用于这个规则的表达式是一个使用scope:{...}的指令,这将创建一个『孤岛』scope(非原型继承).这种构造通常在创建一个可复用组件指令的时候使用. Scope继承通常是垂直的,并且你通常不需要知道它的发生,直到你尝试在子scope中使用2-way数据绑定到一个在父scope中定义的原始类型.scope不起作用的原因,很多是由于在它的父类中有同名的属性.AngularJS不会这么做,这是由J…

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上

GAN网络架构分析上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

『cs231n』通过代码理解风格迁移

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode…

『AngularJS』$location 服务

项目中关于 $location的用法简介 $location服务解析在浏览器地址栏中的URL(基于window.location)并且让URL在你的应用中可用.改变在地址栏中的URL会作用到$location服务,同样的,改变$location服务也会改变浏览器的地址栏.(可以使用$location进行重定向等操作) $location服务: 暴露浏览器地址栏中的URL,让你可以: 监察URL. 改变URL. 与浏览器同步URL,当: 改变地址栏. 单击『前进』『后退』或一个历史记录中的链接.…

『cs231n』RNN之理解LSTM网络

概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰好找到一篇不错的介绍文章,和课程的讲述范围差不多,所以这里摘下来(自己截图记录好麻烦),另外找到一篇推了公式的LSTM介绍,这个cs231n的课程并没有涉及,我暂时也不做这方面的研究,不过感觉内容不错,链接记下来以备不时之需. 本篇原文链接 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理按照老师的说法,LST…

『AngularJS』ngShow

原文描述 ngShow指令显示或隐藏给定的基于标明ngShow属性的HTML元素.元素的显示或隐藏通过在元素上移除或添加ng-hide CSS类属性.".ng-hide"CSS类预定义在AngularJS中并设置显示样式为none.  <div ng-show="myValue"></div> <!-- w…

『AngularJS』Service

理解Angular 服务什么是Angular Service Angular 服务是为web应用执行特定任务的单例对象或方法. 注:如果组件是为了内容呈现的功能复用,那么服务就是为组件进行功能复用. Angular有一些内建的服务(例如:$http),也可以创建自己的服务.内建的服务通常使用"$"开头(与jQuery类似). 使用Angular 服务在使用Angular服务的时候,只要将其注册成为Angular组件的一个依赖项目就可以了.Angular会自动对这个服务进行实例化.信…

『AngularJS』ngValue

原文描述绑定给定的表达式到input[select]或input[radio]的值,以便当这个元素被选中的时候,设置这个元素的ngModel到绑定的值.当需要使用ng-repeat来动态生成radio列表的时候,ngValue是很有用处的. 使用…

『AngularJS』创建 Service

创建服务 Angular提供了几种有用的服务,对于所有的应用来说,你将会发现这些服务对于创建你自己的服务是有用处的.为了创建自己的服务,你应该从通过一个模块(module)注册一个服务工厂方法开始(可以使用Module#factory api或者直接使用模块配置方法中的$provide api). 所有的Angular服务通过使用在一个命名(id)下的Angular DI(依赖注入)系统来注册它们自己以参与到依赖注入中,就像声明的依赖需要提供给注册服务的工厂方法一样. 注册服务为了注册一个服务…

『TensorFlow』梯度优化相关

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)…

『TensorFlow』模型保存和载入方法汇总

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马一.TensorFlow常规模型加载方法保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值 var_list Saver中存储变量集合全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型…

『TensorFlow』线程控制器类&变量作用域

线程控制器类线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

『TensorFlow』DCGAN生成动漫人物头像_下

『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中一.计算图效果以及实际代码实现计算图效果实际模型实现相关介绍移步我的github项目. 二.生成器与判别器设计生成器相关参量, 噪声向量z维度:100 标签向量y维度:10(如果有的话) 生成器features控制参量gf标量值:64 生成器features控制参量gfc标量值:1024 无标签训练, 1…

『计算机视觉』Mask-RCNN_从服装关键点检测看KeyPoints分支

下图Github地址:Mask_RCNN Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想

承前接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

『计算机视觉』FPN：feature pyramid networks for object detection

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

看雪论坛破解exe 看雪CTF2017第一题分析-『CrackMe』-看雪安全论坛

韩梦飞沙韩亚飞 313134555@qq.com yue31313 han_meng_fei_sha 逆向黑客破解学习论坛『CrackMe』 http://bbs.pediy.com/thread-218199.htm [原创][原创]看雪CTF2017第一题分析-『CrackMe』-看雪安全论坛 IDA 交互式反汇编器专业版(Interactive Disassembler Professional),人们常称其为IDA Pro,或简称为IDA,是总部位于比利时列日市(Li…

多线程：『GCD』详尽总结

本文用来介绍 iOS 多线程中 GCD 的相关知识以及使用方法.这大概是史上最详细.清晰的关于 GCD 的详细讲解+总结的文章了.通过本文,您将了解到:1. GCD 简介2. GCD 任务和队列3. GCD 的使用步骤4. GCD 的基本使用(6种不同组合区别)5. GCD 线程间的通信6. GCD 的其他方法(栅栏方法:dispatch_barrier_async.延时执行方法:dispatch_after.一次性代码(只执行一次):dispatch_once.快速迭代方法:dispatch_…