http://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71554224 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数. 举例说明: 建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为(3,3),表示3行3列,第一维的长度为3,第二维的长度也为3 >>> e = eye(3) >>> e array([[ 1.,  0.,  0.], [ 0.,  1.,  0.], [ 0.

版权所有,引用请注明出处:<<http://www.cnblogs.com/dragon/p/5203663.html >> 本文所用示例下载FlowChart.zip 一个用Netron开发的实际应用请看:发布一个免费开源软件-- PAD流程图绘制软件PADFlowChart Netron 2.2原版代码下载 一.      概述 Netron是一个开源的图形开发库,它还有一个轻量级的版本叫NetronLight,本文不讨论NetronLight. 在NetronGraphLib

Facade Pattern, 即外观模式,用于隐藏复杂的系统内部逻辑,提供简洁的接口给客户端调用,属于结构类的设计模式.我会将其名字理解为,门户模式. 下面是 Facade Pattern 的一个简单案例. Shape 定义一个接口,Circle, rectangle, Square 分别实现 Shape 接口,代表系统内部的一个功能.ShapeMaker 作为一个对外类,提供简洁的接口给外部调用. 代码实现: Shape 接口 public interface Shape { public

import tensorflow as tf g = tf.Graph() # 创建一个Graph对象 在模型中有两个"全局"风格的Variable对象:global_step 和 total_output .它们本质上是全局的,因此在声明它们时需要与数据流图的其他节点区分开,并把它们放入自己的名称作用域.trainable= False的设置使得该Variable对象对象不会对模型造成影响(因为没有任何训练的步骤),但该设置明确指定了这些Variable对象只能通过手工设置. sh

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch

搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ===============

http://blog.jobbole.com/85783/     首页 最新文章 IT 职场 前端 后端 移动端 数据库 运维 其他技术 - 导航条 - 首页 最新文章 IT 职场 前端 - JavaScript - HTML5 - CSS 后端 - Python - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 移动端 - Android - iOS 数据库 运维 - Linux - UNIX 其他技术 - Git - 机器学习 - 算法 - 测试 - 信息安

如何使用d3来解析自定义格式的数据源? var psv = d3.dsvFormat("|"); // This parser can parse pipe-delimited text: var output = psv.parse("first|last\nabe|lincoln") console.log(output[0]) // 将输出以下内容: => {first: "abe", last: "lincoln"

import pandas as pdimport seaborn as snssns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark")import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as np df = pd.read_csv('ex1data1.txt', names=['populatio

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

(欢迎一起探讨,如果有什么地方写的不准确或是不正确也欢迎大家指出来~) PS: 内容中的__proto__可能会被markdown语法导致显示为proto. 建议将构造函数中的方法都定义到构造函数的原型中,由该构造函数创建的实例的方法都会指向同一个方法.(在内部声明的话,每创建一个实例都会重新实例化函数,每个实例中的函数的指向是不同的:如果定义在全局中,且有很多方法,这样毫无封装性可言.) 一.属性和方法 构造函数可以定义三种属性和方法: 对象属性/对象方法:在构造函数中定义的属性或方法 静态属

Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外print在Python新版本下是函数,print后面需加上一对括号,否则执行会报错. classify0详解 import numpy as np #用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet, #标签向量为 labels ,最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量

人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ================================== 关键词:人脸检测 人

近期将一个项目从Eclipse转到Android Studio. 项目中使用了环信demo中的一些xml资源,转换后发现color资源目录下诸如layer-list或者shape等标签报Element xxx must be declared错误,大意就是layer-list或者shape这些标签未定义. layer-list或者shape等这些标签是经常使用的标签,Android Studio竟然报未定义错误,在Eclipse中却没有这个问题.网上不少人说这是Android Studio的一个

一.写在开头 最近研究word文档的解析技术,我本身是VC的忠实用户,看到C#里面操作WORD这么舒服,同时也看到单位有一些需求,就想尝试一下,结果没想到里面的技术点真不少,同时网络上的共享资料很多,但是很多就是起了一个头没有完整的资料,因此在此记录一下,首先感谢怪兽哥哥(开源了了IOCP一整套开源库的家伙还有很多隐藏技能大家可以关注他).骨头哥(不少好资料).savageII哥(大牛)这些网友他们很有共享精神.废话不说了开始正题. 二.环境搭建 我用的VC2010,其实在VC6.0以上的版本设

本文只是简单的对h5py库的基本创建文件,数据集和读取数据的方式进行介绍,作者刚接触h5py,完全靠看文档自学,如果哪里说的不对,欢迎纠正!如果读者需要进一步详细的学习h5py的更多知识,请参考h5py的官方文档. h5py简单介绍 h5py文件是存放两类对象的容器,数据集(dataset)和组(group),dataset类似数组类的数据集合,和numpy的数组差不多.group是像文件夹一样的容器,它好比python中的字典,有键(key)和值(value).group中可以存放datase

numpy学习 标签(空格分隔): numpy python 数据类型 5种类型:布尔值(bool),整数(int),无符号整数(uint).浮点(float).复数(complex) 支持的原始类型与 C 中的原始类型紧密相关: Numpy 的类型 C 的类型 描述 np.bool bool 存储为字节的布尔值(True或False) np.byte signed char 平台定义 np.ubyte unsigned char 平台定义 np.short short 平台定义 np.usho

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh

1. concatenate concatenate函数可以实现对两个张量进行拼接,这个张量可以实一维向量,二维矩阵等等 1. 首先定义四个列表,然后用concatenate把他们拼接起来,这里我设axis=0 name = ['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin'] age = [12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65] married = [1, 0, 1, 1,

参考文献:http://docs.h5py.org/en/latest/high/dataset.html h5py文件存放数据集(dataset)和组(group). dataset类似数组类的数据集合,和numpy的数组差不多. group是像文件夹一样的容器,它好比python中的字典,有键(key)和值(value).group中可以存放dataset或者其他的group.”键”就是组成员的名称,”值”就是组成员对象本身(组或者数据集).   一.下面来看下如何创建group和datas