具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种NAR,即只有时间序列数据y(t),没有x(t).具体训练和预测matlab代码如下: format compact % data settings N = 249; % number of samples Nu = 224; % number of learning samples y = Dat

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观

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redis源码分析系列文章 [Redis源码系列]在Liunx安装和常见API 为什么要从Redis源码分析 String底层实现——动态字符串SDS 双向链表都不懂,还说懂Redis? 面试官:说说Redis的Hash底层 我:......(来自阅文的面试题) Redis的跳跃表确定不了解下 前言 大噶好,今天仍然是元气满满的一天,抛开永远写不完的需求,拒绝要求贼变态的客户,单纯的学习技术,感受技术的魅力.(哈哈哈,皮一下很开森) 前面几周我们一起看了Redis底层数据结构,如动态字符串SDS

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

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论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形

转自:http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72649320 这两天用Python来实现手写数字识别,刚开始用原始数据进行训练,结果预测结果都是同一个类别,全部是对应数字1.正确率也只有10%左右,下面是代码及运行结果截图: 预测结果都是数字1.   数据归一化是指将特征值从一个大范围映射到[0,1]或者[-1,1],如果原始值都是正数,则建议选择映射到[0,1]:如果原始值有正数又有负数,则建议映射到[-1,1]:具体情况需要具体分

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 定义RNN的参数. HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数. NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数. TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度. TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数. BATCH_SIZE = 32 # batch大小. TRAINING_EXAMP

基于hadoop2.6.2.... 一张图Server启动,Client访问..... RPC是IPC的一种,IPC还有另外一种LPC,相关请看参考中的3 使用hadoop ipc步骤: 1.定义RPC协议 2.实现RPC协议 3.构造和启动RPC SERVER 4.构造RPC Client并发送请求 参考: 1.http://www.cnblogs.com/dycg/p/3934394.html 2.http://www.cnblogs.com/dycg/p/rpc.html 3.http:/

如果调用链中包含多个subscribeOn和observeOn,会是什么情况? 这实际上是一个至关重要的问题,因为在任何情况下,我们都应该弄清楚我们写的每一行代码到底是运行在哪个线程上.这个问题绝对不能含糊. 假设有下面这段伪代码: [代码]java代码: ? 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 Observable.create(...)     .lift1(...)     .subscribeOn(scheduler1)     .lift2(.

如图所示,硬链接与原始文件共用一个inode,但inode是不跨文件系统的(Ext3.Ext4),每个文件系统都有自己的inode列表.因此,硬链接是没办法跨文件系统的 而软链接不同,软链接相当于重新创建了一个文件.这个文件也有独立的inode,只不过开打这个文件看里面内容的时候,内容指向另外一个文件. 可以跨文件系统,甚至目标文件被删除了,链接文件还是在的,只不过指向的文件找不到了而已(Window中的快捷方式) 硬链接的特点 不能跨文件系统 不能link 目录 安全

那个动物矩形框,它就代表一个类(Class).类图分三层,第一层显示类的名称,如果是抽象类,则就用斜体显示.第二层是类的特性,通常是字段和属性.第三层是类的操作,通常是方法或行为.注意前面的符号,“+”表示public,"-"表示private,“#”表示protected. 关联:企鹅和气候有很大的关联,企鹅需要‘知道’气候的变化,需要‘了解’气候规律.当一个类‘知道’另一个类时,可以用关联. 合成(Composition,也叫’组合‘)是一种强的‘拥有’关系,体现了严格的部分和整体

原创文章出自公众号:「码农富哥」,欢迎转载和关注,如转载请注明出处! 堆基本概念 堆排序是一个很重要的排序算法,它是高效率的排序算法,复杂度是O(nlogn),堆排序不仅是面试进场考的重点,而且在很多实践中的算法会用到它,比如经典的TopK算法.小顶堆用于实现优先级队列. 堆排序是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法.堆实际上是一个完全二叉树结构. 问:那么什么是完全二叉树呢? 答:假设一个二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1-h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点

本文章在 Github 撰写,同时在 我的博客 进行了发布. 最近学数据库概论学到了关系数据库的关系代数了.哎嘛,真的把我整晕了,尤其是关系代数的使用,很容易让人被蒙在鼓里. 对我来说槽点最大的莫过于书上的例子不多了,本来就挺抽象的一种查询语言,加上没有足够多让我懂的例子(不过我本来也比较迟钝了),真的是难上加难... 但没办法啊,这是我需要跨过的一道坎,于是我决定慢慢写出这篇小记(主要针对数据库关系代数).不求挖的多深,但求能理解地透彻点 目标是...希望这篇文章对大家有所帮助吧!废话不多说,

来源:K8s技术圈 作者:阳明 Kubernetes Ingress 只是 Kubernetes 中的一个普通资源对象,需要一个对应的 Ingress 控制器来解析 Ingress 的规则,暴露服务到外部,比如 ingress-nginx,本质上来说它只是一个 Nginx Pod,然后将请求重定向到其他内部(ClusterIP)服务去,这个 Pod 本身也是通过 Kubernetes 服务暴露出去,最常见的方式是通过 LoadBalancer 来实现的.同样本文我们希望用一个简单清晰的概述,让你

故障检测和主机网络隔离 代理会相互通信,并监控群集内各台主机的活跃度.默认情况下,此操作通过每秒交换一次检测信号来完成.如 果15 秒过去后仍未收到检测信号,而且 ping 不到该主机,则系统会声明该主机发生故障.如果主机发生故障,则将对该主机上运行的虚拟机进行故障切换,即在具有最多可用未预留的容量(CPU 和内存)的备用主机上重新启动.主机网络隔离在主机仍在运行但已经无法再与群集内的其他主机通信时发生.在默认设置中,如果主机停止接收群集内所有其他主机的检测信号的时间超过 12 秒钟,则将尝试

1.向上转型:编译器自动进行,不需要声明 Snowboard s = new Snowboard (); Object o = s; (相当于指向Snowboard的内部Object实例,所有类都继承于Object类) ①当o试图引用 Snowboard独有的方法时,是不会成功的②当o引用被子类override过method时,调用的是该子类的method 2. 向下转型:强制类型转换,需要声明 ① 先指向里面,可以随时向下转型指向外面Object o = new Snowboard();Sno