TSNE提供了一种有效的数据降维方式,让我们可以在2维或3维的空间中展示聚类结果. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp inputfile = 'data/consumption_data.xls' outputfile = 'tmp/d

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 第七章 使用对象服务 本章篇幅适中,对真实应用中的常见问题提供了切实可行的解决方案.我们构建的应用,应当具备在部署环境中接受改变的能力,我们将应用构建得足够灵活,使其几乎没有配置需要硬编码. 前三节向你提供了应对这些挑战的办法.剩下的小节覆盖了诸如:实体框架的单复数服务.使用edmgen.exe实用工具.使用标识关系以及从ObjectContext中获取对象. 7-1  动态构建连接字符串

TensorFlow 更新频率实在太快,从 1.0 版本正式发布后,很多 API 接口就发生了改变.今天用 TF 训练了一个 CNN 模型,结果在保存模型的时候居然遇到各种问题.Google 搜出来的答案也是莫衷一是,有些回答对 1.0 版本的已经不适用了.后来实在没办法,就翻了墙去官网看了下,结果分分钟就搞定了-囧-. 这篇文章内容不多,主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法,其实就是对官网教程的简要翻译摘抄. 保存和恢复 在 TensorFlow 中,保存和恢复模型最简单

前几天接到一个任务,做一个导入.控制模型动画的工具类,没有太具体的要求,于是就自行思考实际需求,最终根据宣雨松老师的一篇博客,自己规范了一下写了一个工具类.相关工具代码及测试用例已上传至Github. https://github.com/hcy12321/UnityAnimatorControllerMaker 该demo需在导入Unity后执行菜单Tools/CreateAnimator项后再执行. 1.需求及规范 需求是指实际使用时需要实现的地方,规范是最终使用这套工具需要遵守的规则. 1

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2

前言 在一个项目上客户要求读取office online server 2016的对文档的备注信息,如下图: 以前思路老纠结在OOS这个在线上,总有以为这个信息存储在某个列表中,其实错了,这个备注信息其实就是word文档的备注信息,微软采用openxml开发的OOS,因此我也采用openxml读取备注信息的思路进行尝试,结果发现原来是可以的,成功效果图如下: 注意: OpenXml格式只有office2007以及以上版本才支持的格式,如果office97-2003格式的文档是二进制格式的文档,o

1.https://developer.vuforia.com注册账号. 2.分别添加License Manager(连接钥匙),Target Manager(图片后台下载). 3.下载vuforia-unity-6-2-6.unitypackage (46.20 MB),下载Target Manager里面上传的图片. 4.打开Unity 加载第三部的两个包. 5.如下图unity组件添加 6.钥匙添加后此时这里就可以选择所添加的图片了 如图标注出,下拉选择.背景图片变成选择的图片:然后就可以

1.Properties类与Properties配置文件 Properties类继承自Hashtable类并且实现了Map接口,也是使用一种键值对的形式来保存属性集.不过Properties有特殊的地方,就是它的键和值都是字符串类型. 2.Properties中的主要方法 (1)load(InputStream inStream) 这个方法可以从.properties属性文件对应的文件输入流中,加载属性列表到Properties类对象.如下面的代码: Properties pro = new P

1. .net中Controller里面的方法 /// <summary> /// 流程图 /// </summary> /// <returns>返回对象Json</returns> [HttpGet] public ActionResult GetFlowChartJson() { Dictionary<string, string> newsInfo = new Dictionary<string, string>(); PA_

这个程序是用php 读取一个很大的excel文件, 先将 excel 文件保存成csv 文件, 然后利用 迭代器 逐行读取 excel 单元格的值, 拿到值以后 做相应处理,并打印结果. <?php // 加载 GuzzleHttp 为发送 http 请求提供方便include_once('./vendor/autoload.php');$client = new \GuzzleHttp\Client(); // 定义读取文件    $file = './file/a.csv'; functio

在实际的工作中遇到到要导入word格式的文件,经过努力,终于成功了. 在linux上用PHP读取WORD文档,其实是使用了 antiword程序把word文档转化为txt文档. 再使用php执行系统命令调用而已. 具体操作如下: 1.安装antiword 官方站:http://www.winfield.demon.nl/ 下载地:http://www.winfield.demon.nl/linux/antiword-0.37.tar.gz 下载完,解压,进入目录 使用命令 make &&

一.这篇微博是建立在已经把架包复制过来的情况下的.其余情况另外谈. 二.本篇文章用的是cmd控制的 maven的安装请看以下链接:https://jingyan.baidu.com/article/335530da87d11819ca41c34e.html 首先进入你架包所在的目录, 如果换盘符就直接输入如: d: 然后进入所在的目录 cd text cd cg-ibs-master 然后将架包打开输入 mvnpackage.bat 就可以打开了.

来源:https://bbs.csdn.net/topics/391956973  3楼 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <windows.h> #include <gdiplus.h> #pragma comment(lib, "gdiplus.lib") using namespace std; using namespac

# 注意和前一或二篇Lenet训练并验证的文章从`y_conv = tf.nn.softmax(fc2)`起的不同 # 部分函数请参照前后2篇文章 import tensorflow as tf import tfrecords2array import numpy as np from keras.utils import to_categorical import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from collections import Orde

最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术. 什么是降维可视化? 简而言之,降维是在2维或3维中展现更高维数据(具有多个特征的数据,且彼此具有相关性)的技术. 降维思想主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择). 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本

目录 VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 分析模型文件 mean值查看 Weight和Bias查看 读取代码 读取模型 训练代码 参考资料 VGG-19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG-19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 这里是重难点,VGG-19模型存储的方式有点复杂 可以通过作者文档说明去查看 可以通过在线调试查看结构,对比模型得出结论 imagenet-vgg-

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载.   本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存   Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可.   以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

2017年7月4日,百度开源了一款主题模型项目,名曰:Familia. InfoQ记者第一时间联系到百度Familia项目负责人姜迪并对他进行采访,在本文中,他将为我们解析Familia项目的技术细节. 什么是Familia Familia 开源项目包含文档主题推断工具.语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA).SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE). Familia支持用户以