https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data 没用的另一种解决方法:tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集 : input_data和 read_data_sets弃用的解决办法 https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979…

深入了解下 go 中的 select 前言 1.栗子一 2.栗子二 3.栗子三 看下源码实现 1.不存在 case 2.select 中仅存在一个 case 3.select 中存在两个 case,其中一个是 default 发送值 接收值 4.多个 case 的场景 具体的实现逻辑 1.打乱 case 的顺序 2.找出已经 ready 的 case 3.case 都没 ready,且没有 default 4.唤醒后返回 channel 对应的 case 总结 参考 深入了解下 go 中的 se…

项目中使用了vue,一直在比较computed和$watch的使用场景,今天周末抽时间看了下vue中$watch的源码部分,也查阅了一些别人的文章,暂时把自己的笔记记录于此,供以后查阅: 实现一个简单的$watch: const v = new Vue({ data:{ a: , b: { c: } } }) // 实例方法$watch,监听属性"a" v.$watch("a",()=>console.log("你修改了a")) //当Vu…

下面我们来分析,上篇博客中遗留的问题,为什么下方的两个一个是true,两一个是false那? //true Long l1=123l; Long l2=123l; System.out.println(l1==l2); //false Long l1=123456l; Long l2=123456l; System.out.println(l1==l2); 在上面的代码中,是把字面量赋值给了一个引用类型,在一般情况下这是不被允许的,但java中有自动装箱/自动拆箱的概念,导致了上面的赋值操作正常…

(1) softmax函数                                      (1) 其中,zj 是softmax层的bottom输入, f(zj)是softmax层的top输出,C为该层的channel数. (2) softmax_layer.cpp中的Reshape函数: template <typename Dtype> void SoftmaxLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>…

HashMap源码阅读笔记 本文在此博客的内容上进行了部分修改,旨在加深笔者对HashMap的理解,暂不讨论红黑树相关逻辑 概述   HashMap作为经常使用到的类,大多时候都是只知道大概原理,比如底层是由数组+链表+红黑树实现,使用HashMap存储自定义类时需要重写其hashCode和equals方法等等--但对其具体如何实现却知之甚少,本文将作为类似笔记的形式记录笔者的源码阅读方式.(在JDK 1.7及其之前由数组加链表组成,正常情况想我们谈论的均为JDK 1.8及其之后的HashMap…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

大约寒假开始的时候我就已经把std::sort的源码阅读完毕并理解其中的做法了,到了寒假结尾,姑且把它写出来 这是我的第一篇源码阅读笔记,以后会发更多的,包括算法和库实现,源码会按照我自己的代码风格格式化,去掉或者展开用于条件编译或者debug检查的宏,依重要程度重新排序函数,但是不会改变命名方式(虽然MSVC的STL命名实在是我不能接受的那种),对于代码块的解释会在代码块后(下面)用注释标明. template<class _RanIt, class _Diff, class _Pr> in…

自己保存的源码阅读笔记哈 faster rcnn 的主要识别过程(粗略) (开始填坑了): 一张3通道,1600*1600图像输入中,经过特征提取网络,得到100*100*512的feature map (设定stride = 16,这是坐标计算要用的),基于这个,生成100 * 100 * scale * aspdio 的anchor box,然后, 这个feature map 通过使用两个卷积网络分别回归目标非目标和bbox_dealta,两个,分别是rpn_objectness_predi…