TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo

iz3d是一款能将普通3D游戏转换为红蓝3D游戏的软件.基本上支持所有游戏,或许没用过的人会认为这只是类似于播放器中的一个小功能,将平面图形做成“伪3D”红蓝效果. 实际上不是的,游戏与平面图的结构不一样,游戏因为本身有3D建模的存在,软件对3d的转换则更为立体.这里我转载一篇网上的教程. 首先请下载好iz3d软件,这里我将其放到我的网盘中(中文汉化免费破解版),可供大家下载地址: http://www.400gb.com/file/58089761 下载完毕后,双击安装 注意这个选项,一般默认

用红蓝两色给$3*3$的格子染色,要求每行每列每种颜色都有,则不同的染色方法_____ 分析:按红色格子数分类,1)红色3或者6个有6种.2)红色4或者5个有45种.故一共有2*(6+45)=102种.

话不多说,下面给大家介绍两款工具,selenium IDE和Postman. 为什么说是自带红蓝Buff,因为想做UI自动化和接口自动化的同学,很多时候,都难在了开头. 比如你要学习语言,你要学习框架,开始还有兴趣,后来发现越学越多,还是不会实战.渐渐的就失去了兴趣,觉得太难. 但是我们反过来,如果通过你自己去生成自动化脚本,然后根据脚本的难点去学习语言和框架,会不会变的更简单些呢?或者说当你看到你敲的代码代替了你的手工,会不会觉得是一件特别有意思的事情呢? Web UI自动化环境: Pytho

本文已发表在嘶吼RoarTalk,未经授权,请勿转载! http://www.4hou.com/technology/10173.html 最佳阅读体验版:https://stackedit.io/viewer#!url=https://raw.github.com/Zer0d0y/BTFM/master/README.md 前言   红蓝对抗的思想最早可追溯到我国现存最早的一部兵书<孙子兵法>,孙子·谋攻篇:“知彼知己,百战不殆:”,意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻,打多少次仗都不会失败

红蓝英雄大乱斗 游戏规则 ''' 有红蓝两方英雄(可自定义个数) 随机一方英雄使用随机攻击方式攻击另一方英雄,任意一方英雄全部阵亡则游戏结束 每个英雄有 名字.生命值.普通攻击.Q技能攻击.W技能攻击.E技能攻击以及对应的伤害值 当生命值为 0 时阵亡,不再参与战斗 ''' 程序运行截图 请忽略颜色 具体实现代码 程序代码 import random import time class Hero: def __init__(self, name, health, attack, q_hurt,

自20世纪初以来,电影制作人一直试图通过制作3D电影来利用我们的双眼.现在,由于大量相对实惠的3D电视,你可以享受电影院以外的额外空间 - 你自己拍摄的视频.对于大预算的电影,电影摄影师使用两个相连的相机,并用分束器分开.但除非你有好莱坞级别的资金投入 - 钻机成本至少几千美元 - 你最好用更便宜的双镜头相机,这可以达到同样的效果. (甚至还有一部智能手机,LG Thrill,用立体镜头拍摄3D.)在这些镜头上,镜头同时录制两个视频. 拍摄 我是一个视频爱好者,但直到最近我还没有涉足第三个维度.

用惯了tensorflow的小伙伴肯定都用过tensorboard工具吧.虽然Facebook也推出了visdom,但是在一次不小心误触clear之后,我放弃了这个工具(页面的一个clear按钮我本来是想按save的……它们俩一左一右,脑子一热按错了,点击之后clear之后不知道怎么找回曲线数据,真的崩溃) 说回pytorch使用tensorboard吧…… 首先是安装. pip install tensorboardX 这东西虽然是给pytorch用的,但是其实还是走的tensorboard那

0x00  准备钓鱼攻击(从公开资源) 1.常见的红队攻击向量和技术   2.常见的蓝队侦查和预防控制 0x02 发送钓鱼邮件(到目标组织员工邮箱地址) 1.常见的红队攻击向量和技术   2.常见的蓝队侦查和预防控制 0x03 发送payload(到目标组织的员工系统) 1.常见的红队攻击向量和技术   2.常见的蓝队侦查和预防控制   0x04 运行payload命令(在目标组织员工系统上) 1.常见的红队攻击向量和技术   2.常见的蓝队侦查和预防控制 0x05 维持本地持久化(在目标组织员

import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_di

1: 白鹭引擎默认实在一个 640 * 1136 的画布上作画 2: 入口文件 Main.ts,  类 Main 是程序的入口 // 1, 在一个宽高为 640 * 1136 的画布上作画 // 2, 动态测试的 CMD 命令: egret startserver -a // 3, 类 Main 是程序入口类, 是最基本的显示对象 // 4, egret 提供的核心显示类有 // 4.1, DisplayObject => 显示对象基类,所有显示对象均继承自此类 // 4.2, Bitmap =

AWD 备份源码,修改账户密码,查看是否有预留后门然后删掉 修改mysql密码 格式:mysqladmin -u用户名 -p旧密码 password 新密码 例子:mysqladmin -uroot -p 123456 password 123 MySQL 完全备份和恢复 备份某—个数据库: mysqldump -u Username -p Password 数据库名 > /root/XXX.bak 会将指定的数据库备份至roo家目录下,文件名为XXX.bak 恢复: mysql -u User

       labview工程的程序框图VISA串口读取框红蓝交替闪烁,前面板接收数据错乱,或者是接受不了,这是你不小心设置了断点.

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前端网页设计+静态实现案例 放一个2天半内给某公司完成的(设计 + 静态实现)的案例吧,静态阴影用CSS3实现的http://www.cnblogs.com/MuYunyun/p/5693615.html,我最开始设计的时候就想好要用什么实现,各个框的大小是多少(精确到1像素),以及颜色搭配等等. 还有很多素材我就不演示了,设计了好些网页模板,如果有大家想用PS进行网页制作,欢迎大家交流. 很多人做前端只是掌握了最基本的切图(甚至连切图都有不会的),就连小小改动都要麻烦设计师,这就大大浪费了时间

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means.混合高斯模型. EM算法.对于k-means大家都不会陌生,非常经典的一个聚类算法,已经50多年了,关于clustering推荐一篇不错的survey: Data clustering: 50 years beyond K-means.k-means表达的思想非常经典,就是对于复杂问题分解成两步不停的迭代进行逼近,并且每一步相对于前一步

原文地址:http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/5972759 GDI+(Graphics Device Interface Plus图形设备接口加)是Windows XP和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息. GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows图形图像程序开发的首选. 一.GDI+的特点

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

原图: 效果图: 后面就是开PS导图: 说明下,因为拍的时候大概知道自己的方法会让照片变暖,现场光线又很暖,所以色温要调低一些,这边是4100,其他不用变,直接转JPG调色了 1:第一步是加第一个曲线,就是调亮RGB曲线,稍微亮一点点就好. 2:第二步变一下红绿曲线,让照片稍微脱离之前发洋红的调子,洋红减弱只需要加强一点点绿色曲线就可以,再提高红色曲线部分也降低暗部的青色调 3:这一步把四条曲线都调整,加强暗部的细节和对比 4:第四步曲线降低了高光区域,暗部也是继续加强,红绿曲线继续提高,蓝色曲

https://blog.csdn.net/zbcx_ZGIS/article/details/82216151 1面图层配图 1.1基本框架 这个是geoserver默认的polygon的代码,我们可以将它作为日后编辑面图层的基础框架. <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><StyledLayerDescriptor version="1.0.0" xsi:schemaLoca