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大浪淘沙、
不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,骐骥一跃不能十步,驽马十驾功在不舍。
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2019年3月21日
TensorFlow实现的激活函数可视化
摘要: 书上的代码: 1 # coding: utf-8 2 3 # In[1]: 4 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 import numpy as np 7 import tensorflow as tf 8 from pylab import * 9 10 11
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posted @ 2019-03-21 19:04 大浪淘沙、
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2019年3月20日
主体的实践,摘录-----保守还是改革,不是靠思辨的力量,而是靠实践
摘要: 马克思关于费尔巴哈的提纲,如是读。 对象世界固然是我们看到的样子,但这是简单的直观反映而已。因此,你看到的,只是世界的现象,而不是世界的本质。这固然是唯物主义看世界的方式,但显得过于朴素了,不能以联系和发展的方式看世界。看到什么就是什么,似乎我们看到的世界从来不与人本身发生联系,这种观点太幼稚,过于
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posted @ 2019-03-20 21:49 大浪淘沙、
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2019年3月18日
git版本控制工具的使用(3)远程分支
摘要: 查看远程库的信息 从远程仓库克隆时,实际上Git自动把本地的master分支和远程的master分支对应起,远程仓库的默认名称是origin。 使用如下,查看远程库信息 git remote git remote -v 加入-v更详细 推送分支 推送为远程的对应分支 git push origin
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posted @ 2019-03-18 02:03 大浪淘沙、
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git版本控制工具的使用(2)分支管理
摘要: git format-patch xxxxx git log --graph git reset --hard xxxx git am --abort git am --signoff < xxx.patch 分支创建合并原理 在git中,HEAD指向了当前分支。以下五张图指针分别为: 原始分支情况
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posted @ 2019-03-18 01:32 大浪淘沙、
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2019年3月17日
git版本控制工具的使用(1)。本地离线与远程配置,连接
摘要: 为了使用。 git init git status git add . git config --global user.email "1872040489@qq.com" git config --global user.name "Mr.bai" git commit -m "initial p
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posted @ 2019-03-17 18:19 大浪淘沙、
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2019年3月15日
python ui学习过程,使用pyqt5实现
摘要: 首先安装pyqt5的包,然后打开notebook就可以编写了。当然这样编写,也可以用designer进行。 它是pyqt5-tools的一个exe软件,\Anaconda3\Lib\site-packages\pyqt5_tools\QT\bin\designer.exe,可以实现可视化编辑, 然后
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posted @ 2019-03-15 22:27 大浪淘沙、
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2019年3月11日
python下使用opencv拍照
摘要: 首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret
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posted @ 2019-03-11 15:49 大浪淘沙、
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2019年3月8日
python的数字图像处理学习(3)
摘要: 高级滤波: 1 from skimage import data,color,data_dir 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from skimage.morphology import disk 4 import skimage.filters.rank
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posted @ 2019-03-08 00:41 大浪淘沙、
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2019年3月7日
python的数字图像处理学习(2)
摘要: 图像的重定义大小,图像的缩扩,图像的旋转: 1 from skimage import transform,data 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 img = data.camera() 4 print(img.shape) 5 plt.subplot(22
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posted @ 2019-03-07 22:02 大浪淘沙、
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python的数字图像处理学习(1)
摘要: 导入原有的测试图片,测试图片路径,和一些方法,显示出测试图像,测试图像路径。 from skimage import io,data,data_dir img_rgb=data.chelsea() io.imshow(img_rgb) data_dir 使用打开方式的方案,将图像转为灰度图,并显示。
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posted @ 2019-03-07 00:06 大浪淘沙、
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2019年3月4日
tensorflow下识别手写数字基于MLP网络
摘要: 1 # coding: utf-8 2 3 # In[1]: 4 5 import tensorflow as tf 6 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data 7 8 9 # In[2]: 10 11
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posted @ 2019-03-04 17:32 大浪淘沙、
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使用tensorflow下的GPU加速神经网络训练过程
摘要: 下载CUDA8.0,安装 下载cuDNN v5.1安装。放置环境变量等。 其他版本就不装了。不用找其他版本的关系。 使用tensorflow-gpu1.0版本。 使用keras2.0版本。 有提示的。 有时候可能需要分配使用空间自动增长: config = tf.ConfigProto() conf
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posted @ 2019-03-04 00:54 大浪淘沙、
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2019年3月3日
LSTM长短期记忆神经网络模型简介
摘要: LSTM网络也是一种时间递归神经网络,解决RNN的长期依赖关系。 RNN模型在训练时会遇到梯度消失或者爆炸的问题,训练时计算和反向传播,梯度倾向于在每一时刻递增或递减,梯度发散到无穷大或者0.....没看懂吧... LSTM有输入向量,输出向量,状态,闸门等。 有了闸门机制,LSTM有长期记忆功能。
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posted @ 2019-03-03 17:21 大浪淘沙、
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RNN模型(递归神经网络)简介
摘要: 有些任务可以通过MLP多层感知器的神经网络,CNN卷积神经网络解决,因为那些任务内部的每一个前后无关联,无顺序,如MNIST手写数字子集,CIFAR子集等。 但是在自然语言处理中,每个字的前后有语义联系,或者在视频图像处理,或者在气象观测数据,股票交易数据方面,有前后的关联性,那么使用RNN网络,或
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posted @ 2019-03-03 17:09 大浪淘沙、
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Keras下的文本情感分析简介。与MLP,RNN,LSTM模型下的文本情感测试
摘要: 1 # coding: utf-8 2 3 # In[1]: 4 5 6 import urllib.request 7 import os 8 import tarfile 9 10 11 # In[2]: 12 13 14 url="http://ai.stanford.edu/~amaas/d
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posted @ 2019-03-03 16:23 大浪淘沙、
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2019年3月2日
Keras的泰坦尼克号的生存率的数据分析
摘要: 1 # coding: utf-8 2 3 # In[1]: 4 5 6 import urllib.request 7 import os 8 9 10 # In[2]: 11 12 13 url="http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/Da
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posted @ 2019-03-02 19:28 大浪淘沙、
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Keras框架下使用CNN进行CIFAR-10的识别测试
摘要: View Code 有手册,然后代码不知道看一下:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 首先是下载数据集,下载太慢了就从网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ 提取码:8rr5
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posted @ 2019-03-02 18:28 大浪淘沙、
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2019年2月24日
蚂蚁森林自动收能量的最新脚本
摘要: 环境必须是安卓7.0以上版本。中文界面。 安装软件,执行Auto.js代码。完成。注意自启动,锁定后台,无障碍服务,悬浮窗等权限允许。 注意需要把脚本和图片放到执行文件夹的同一目录下。 首先所有资料链接如下: https://pan.baidu.com/s/1XJTHl1IASTGmDZGkTCGJ
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posted @ 2019-02-24 13:27 大浪淘沙、
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2019年2月21日
keras框架的CNN手写数字识别MNIST
摘要: 参考:林大贵.TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用[M].北京:清华大学出版社,2018. 首先在命令行中写入 activate tensorflow和jupyter notebook,运行如下代码。当然,事先准备好MNIST数据集。 1 # coding: utf-8 2 3
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posted @ 2019-02-21 17:28 大浪淘沙、
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卷积神经网络简介
摘要: 相比于MLP(多层感知器)的神经网络,CNN(卷积神经网络)有卷积层和池化层。 在构建MNIST字符集的识别训练过程中,卷积神经网络采用了: 输入层 卷积层1 池化层1 卷积层2 池化层2 平坦层 隐层层 输出层 输入层输入二维的图像,28X28的一个矩阵。 在卷积层1,将输入层的一个矩阵图像,采用
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posted @ 2019-02-21 17:14 大浪淘沙、
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