大浪淘沙、

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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。 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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。 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

摘要： keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码： 1 # coding: utf-8 2 3 # In[1]: 4 5 6 import numpy as np 7 import pandas as pd 8 9 from keras.utils import np_utils 10 np.ra 阅读全文

摘要： 参考文献：黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009. 47-52 BP神经网络的缺陷：收敛速度慢和局部极小点的问题 使用的改进方案有 1. 学习速率（learning rate）的改进 1.1在训练开始时采用较大的学习速率，在迭代训练时将学习速率减小。 1.2自 阅读全文