import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_dat…
附图 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> #content{margin:20px auto 0px;} .d2{width:50px;height:50px;color:white;text-align: center;font-size:14p…
package java05; import java.util.Random; /* Random随机生成一个数字 1.导包: import java.util.Random; 2.创建 Random r = new Random(); 3.使用 int num = r.nextInt()不带参数是随机生成一个数字在int所有范围内 int num = r.nextInt(n); 带参数代表范围,左闭右开 * */ public class DemoRandomnum { public sta…
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ceshi</title> <script type="text/javascript" src="C:\Users\asus\Desktop\three.js-master\three.js-master\build\three.js"><…
#Py之Crawler:爬虫利用随机选取代理访问服务器的方法实现下载某网址上所有的图片到指定文件夹 import urllib.request import os import random def open_url(url): req=urllib.request.Request(url) req.add_header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,…
直接用别人的就行了: https://github.com/myCVs/GenTFRecords…
思路:在数据上选择一条直线y=Wx+b,在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图,让TensorFlow建立回归模型,去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点. 1)随机生成1000个数据点,围绕在y=0.1x+0.3 周围,设置W=0.1,b=0.3,届时看构建的模型是否能学习到w和b的值. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_se…
PS:这是昨天编写的随机生成四则运算式2的代码:http://www.cnblogs.com/wsqJohn/p/5264448.html 做了一些改进. 补:在上一次的运行中并没有加入真分数参与的运算,创建一个子函数string create_num()来随机生成一个数,大大简便了代码的复杂度. // 按要求随机生成四则运算 王世强 2015/3/12 #include<fstream> #include<iostream> #include<stdlib.h> #i…
实用的随机数生成类Random:测试(使用Random类随机生成100个不重复的正整数) 一.之前我们使用随机数用的是Math类的random()方法: tips: 产生随机数(0~9中任意整数)的方法:int random = (int)(Math.random()*10); 1.商场幸运抽奖程序. 会员号的百位数字等于产生的随机数即为幸运会员. public class GoodLuck{ public static void main(String[] args){ //产生随机数 int…