在Stanford CS144的课程实验Lab0~Lab4中,我们动手实现了一个自己的TCP协议,并且能够真的与互联网通信!此外,感谢Stanford开源本实验并提供了大量的优质测试用例,使得我们仅仅通过互联网就能获取到这么好的学习资源. 本篇博客将从我自己的角度出发简单介绍TCP协议,阐述实现的难点以及在实验过程中的收获. 什么是TCP? 正式的定义以及计网相关的基础知识请读者自行stfw,在此我只简单地从自己角度阐述. 从网络协议抽象层来看,TCP是一个传输层协议,用于实现不同主机上进程与进

好久没有静下心来写点东西了,最近好像又回到了高中时候的状态,休息不好,无法全心学习,恶性循环,现在终于调整的好一点了,听着纯音乐突然非常伤感,那些曾经快乐的大学时光啊,突然又慢慢的一下子出现在了眼前,不知道我大学的那些小伙伴们现在都怎么样了,考研的刚刚希望他考上,实习的菜头希望他早日脱离苦海,小瑞哥希望他早日出成果,范爷熊健研究生一定要过的开心啊!天哥也哥早日结婚领证!那些回不去的曾经的快乐的时光,你们都还好吗! 最近开始接触Tensorflow,可能是论文里用的是这个框架吧,其实我还是觉得py

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

Http协议 1.深入概念 Http:HyperText Transfer Protocol,即是超文本传输协议. 2.浅出概念(使用浏览器访问服务器端网页时需要遵循的一系列规则) Http:将各种不同浏览器或各种自研客户端的文字信息组织在一起的网状文本数据. 协议:多方一起约定的一系列规则,然后大家活动必须遵循这些规则,就像法律大家必须遵循才能享受法律提供的保护. 举个栗子:我们平时去饭店吃饭通常会有以下几个步骤: 1.坐到合适的座位上. 2.服务员拿出菜单点餐. 3.服务员按照点餐菜单下单.

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

前言 学习如何使用Spring,SpringMVC是很快的,但是在往后使用的过程中难免会想探究一下框架背后的原理是什么,本文将通过讲解如何手写一个简单版的springMVC框架,直接从代码上看框架中请求分发,控制反转和依赖注入是如何实现的. 建议配合示例源码阅读,github地址如下: https://github.com/liuyj24/mini-spring 项目搭建 项目搭建可以参考github中的项目,先选好jar包管理工具,Maven和Gradle都行,本项目使用的是Gradle. 然

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

熟悉React的朋友都知道,React支持jsx语法,我们可以直接将HTML代码写到JS中间,然后渲染到页面上,我们写的HTML如果有更新的话,React还有虚拟DOM的对比,只更新变化的部分,而不重新渲染整个页面,大大提高渲染效率.到了16.x,React更是使用了一个被称为Fiber的架构,提升了用户体验,同时还引入了hooks等特性.那隐藏在React背后的原理是怎样的呢,Fiber和hooks又是怎么实现的呢?本文会从jsx入手,手写一个简易版的React,从而深入理解React的原理.

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

这其实是一个NSInvocation练习作业 GitHub源码 vk_msgSend 引子 工作中难免会遇到一些场景,开发的时候不想引入整个头文件,但是又想调用一些方法 动态创建,动态调用看起来比较酷 这种使用场景确实不常见,导入了头文件最省事,最直接,但是这种方式我觉得能搞出很多好玩的东西 一个群里聊天的时候聊到了一个场景,tableView内的cell有N种样式,在cellForRow的时候,通过NSClassFromString从字符串创建对象,然后挨个对Cell的UI赋值,接下来问题就来

根据奇偶开两个hash表来记录后缀和.注意set会被卡,要手写hash表. 具体见代码: #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <string.h> using namespace std; + ; + ; typedef long long ll; struct hashmap { int head[HASH], nxt[N], size; ll state[N]; void init() { size =

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间.Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张. 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据库在一个文件中包含了所有图像,使用起来有所不便.如果我把每个图像分别保存,成了图像各自独立的数据库. 并在Google Code中托管. 如果你有需要,欢迎在此下载: http://yann.le

[文章标题]: 纯手工编写的PE可执行程序 [文章作者]: Kinney [作者邮箱]: mohen_ng@sina.cn [下载地址]: 自己搜索下载 [使用工具]: C32 [操作平台]: win 7 [作者声明]: 只是感兴趣,没有其他目的.失误之处敬请诸位大侠赐教! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

最近项目中涉及到移动端手写签名的功能需求,将实现代码记录于此,供小伙伴们参考指摘哦~ HTML代码: <!--手写区--> <div class="mSign_signMark_box"> <div class="mSign_signMark_write_box"> <div id="mSign_signMark_signature_pad" class="mSign_signMark_body

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi