github上的tensorboard项目:https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/README.md 目录 基础介绍 基本使用 几种图 实例源码 一.基本介绍 tensorboard:一个网页应用,可以方便观察TensorFlow的运行过程和网络结构等(过程可视化) 工作流程 Summary Ops:从TensorFlow获取数据 Ops是指tf.matmul.tf.nn.relu等,也就是在TensorFlow图中的操作 执

如何解决iOS6.iOS7 3.5寸和4.0寸屏的适配问题?不要写两个xib文件

在angular 源码中有连写两个三元运算符的代码: var hash = isString(hash) ? hash : isNumber(hash) ? hash.toString() :$location.hash; 上述代码等价于: if(isString(hash)){ return hash;}else{ if(isNumber(hash)){ return hash.toString(); }else{ return $location.hash; }}验证代码如下所示: <!DO

题目: 写两个线程,一个线程打印1-52,另一个线程打印A-Z,打印顺序为12A34B56C......5152Z.要求用线程间的通信. /** * 写两个线程,第一个线程打印1-52,第二个线程打印A-Z,打印结果为12A34B...5152Z */public class ThreadPrinter { // true打印数字,false打印字母 private boolean flag = true; // 打印字母 public synchronized void printNumber

第一次写随笔,可能写的比较乱,更多的是作为自己记忆一些知识的方式.所有记录的东西都是自己的一些理解,很多语言可能还是从其他大牛的博客里面搬过来的. 一.static的作用: static的的作用从三个方面来谈,分别是静态变量.静态方法.静态类. 1.静态变量: 声明为static的静态变量实质上就是全局变量,当声明一个对象时,并不产生static变量的拷贝,而是该类所有实例变量共用同一个static变量.也就是说这个静态变量只加载一次,只分配一块储存空间. 2.静态方法: 声明为static的静

Shader toy (A new world) 1.一个多月了,突然忘记CSDN的password了.由于每次输password的时候都要计算一遍,于是没有计算出来- 2.回头发现都过了半年了,都快捏了一把汗,这百度何时不那么踉踉跄跄,搜索服务一直那么差,百度网速又不给力了. 3.创新的思维非常重要,那为了那死去活来还要被唾弃的文聘我值得吗? 留一戳shadertoy地址:https://www.shadertoy.com/user/834144373 就 恬纳微晰 C博客做得还是能够.毕竟是

public class A{     private static Integer n = 0; }     public class B extends A implements Runnable {     public void run(){         synchronized(n){             ++n;         }     } }   public class C extends A implements Runnable {     public void

$maps['deadline'] = array(array('gt',0),array('elt',$endTime), 'and');

一个java文件中可以有任意多个类,接口或是注解..但是只能有一个类是public的,而且这个类的名字要和文件同名,比如public类名为A则文件名就应当为A.java

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

http://www.ywnds.com/?p=8334 一.经典Partial page write问题? 介绍double write之前我们有必要了解partial page write(部分页失效)问题. InnoDB中有记录(Row)被更新时,先将其在Buffer Pool中的page更新,并将这次更新记录到Redo Log file中,这时候Buffer Pool中的该page就是被标记为Dirty.在适当的时候(Buffer Pool不够.Redo不够,系统闲置等),这些Dirty

1.同步方法 package Synchronized; /************************************同步方法****************************************/ public class PrintTest { public static void main(String[] args) { Print p = new Print(); Thread t1 = new PrintNumber(p); Thread t2 = new P

在tensorboard上显示运行图: import tensorflow as tf a = tf.constant(10,name="a") b = tf.constant(90,name="b") y = tf.Variable(a+b*2,name='y') init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: merged = tf.summary.merge_all() wri

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助. 还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗?这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展

前言 在上一篇中,我简单介绍了一下Tensorflow以及在本机及阿里云的PAI平台上跑通第一个示例的步骤.在本篇中我将稍微讲解一下几个基本概念以及Tensorflow的基础语法. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. 名词解释 核心概念 和很多开发语言设计一样,Tensorflow提供了多个级别的客户端API,其中最底层叫Tensorflow Core,使用这一层API可以完全控制Tensorflow,但是使用难度上也相对较大.在Tensor

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] 什么是TensorFlow? TensorFlow读写数据 如何理解axis? 这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别 一.入门TensorBoard 首先来讲讲TensorBoard是什么吧,我

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =

打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层 with tf.name_scope('input_layer'): #输入层.将这两

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(