relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too many bits to the Q part of a Q.f number. Keeping the ReLUs bounded by 6 will let them take a max of 3

set(gca,'FontSize',16) %%设置横纵坐标字体的大小

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

关于sql 分组统计查询,我们在做报表的时候经常需要用到;今天就在这里整理下; 先附上一段sql代码: if object_id(N'#mytb',N'U') is not null drop table #mytbgodeclare @Year intset @Year=2014create table #mytb ([Date] int,[Count] int,[Price] decimal(18, 0),[spbm] varchar(50),[sppp] varchar(100),[spm

1.问题描述 一组单选按钮,有周和月之分,选择"周",柱状图横坐标显示的是周,纵坐标显示的是人数:选择"月",柱状图横坐标显示的月,纵坐标显示的是比率. 2.演示实例 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="lib

origin默认是只能多个纵坐标,不能多个横坐标,所以这种情况只能先作成多个Y,然后像这样exchange一下.

tf.nn.relu6(features,name=None) 计算校正线性6:min(max(features, 0), 6) 参数: features:一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同类型

h = i % * hCount; v = Math.floor(i / hCount);

imshow(I);title('公路');axis on;  %如果不需要,on改为off

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax = plt.

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图

前言 最近刚开始接触机器学习,记录下目前的一些理解,以及看到的一些好文章mark一下 1.MINST数据集 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字

  公司这几天在准备新版本的上线,今天才忙里偷闲来写这篇博客.接着上一篇的"H5坦克大战之[玩家控制坦克移动2]"(http://www.cnblogs.com/zhouhuan/p/H5_tankgame3.html),这一篇来写怎么建造敌人的坦克. 我的想法是,基于可扩展性和性能等方面的考虑,用构造函数改造之前的部分代码,再在这个基础上,实例化出来不同的坦克.   1.一开始的两个步骤不变 //封装一个获取绘图环境的函数 function getCxt(){ var myCanva

周一没有看圣诞大战,这几天比较忙也没有看赛后的报道,今天就先不扯NBA,随便扯扯自己.昨天在电脑里找东西的时候翻到以前兼职健身教练时的照片,思绪一下子回到学生时代,脑子久久换不过来.现在深深觉得健身和写代码真的是两个极端,一个往死里做(做动作),一个往死里坐(坐椅子),现在的体重和巅峰时期足足差了6公斤,以前80公斤5*10的卧推变成了现在5*20的下斜俯卧撑,唉...掉了的块和体重里可都藏着我写过的代码啊!这里给大家送点小福利,珍藏版的卫平-布莱恩特奉上:   好了不扯,接着上一篇H5坦克大战

自从威少砍下45+11+11的大号三双之后,网上出现了各种各样的神级段子,有一条是这样的: 威少:Hey,哥们,最近过得咋样! 浓眉:对方开启了好友验证,请先添加对方为好友 威少:...... JRS:2333333 看到了一条比赛当天的数据统计:威少45+11+11,杜少32+8+3,伊巴卡19+11+2,雷吉杰克逊17+3+6,哈登16+6+16,雷霆管理层真应该改名雷锋管理层了,现在对雷霆管理层的每日一轮都是JRS们的常态了. 好了,不扯,接着上一篇博客(H5坦克大战之画出坦克http:/

首先声明一点,transform属性不为none的元素是它的定位子元素(绝对定位和固定定位)的包含块,而且对内创建一个新的层叠上下文. 注意:可以通过 transform-box 属性指定元素的那个盒子发生了变换,该属性的默认值是"border-box",查MDN只有Firefox支持该属性(我试的没效果). CSS 3 中2D转换的实现用到两个属性: 属性 描述 CSS transform 向元素应用 2D 或 3D 转换. 3 transform-origin 指定变换的基点的位置

该系列教程概述与目录:http://www.cnblogs.com/chengyujia/p/5787111.html 一.如何判断点击的是哪个方向键按钮 在上篇教程中我们实现了左边的三角形按钮效果,本篇教程我们将左.上.右.下四个三角形按钮都一起实现了.能做出一个来,另外三个应该不难了吧?但实际并非怎么简单哦.首先我们来解决一下上节课遗留的一个问题,如何判断当前手指点击的是哪个三角形按钮? 这个需要用解析几何大法来解决.假设我们的控件是边长为1的正方形,建立平面直角坐标系(注意:计算机中坐标系

其实canvas本身很简单,就是去学习它的API,多看实例,多自己动手练习,多总结.但是canvas的API实在是有点多,对于初学者来说,可能学到一半就止步不前了.我也有这种感觉,在学习的过程中,编写实例,用到了其中很多的属性和方法,但是回头来看的时候总觉得什么也没用.所以决定系统性的记录一下它常用到的API,方便以后查阅,也顺便造福一下大家. 另外:附一个之前学习的时候自己跟着教程写的一个小游戏:tinyHeart小游戏 开始之前 假设html代码中有一个canvas标签: <canvas i