怕什么学海无涯,进一寸有一寸的欢喜

即使最后难逃打酱油的命运,我也要打一瓶和别人不一样的酱油
posts - 43, comments - 6, trackbacks - 0, articles - 0
  博客园  :: 首页  :: 新随笔  :: 管理

2020年3月25日

摘要:由于疫情原因,最近有时间可以学一些东西,在公司工作成天扯皮也有点心烦; 还是希望自己能沉下心来,掌控好时间,好好学些东西吧,还有要永远保持谦虚低调,虚怀若谷,交流轻松的心态面对同事和领导,毕竟大家都是一个共同体,能相聚在一起共同完成一个漂亮的项目都是缘分,哈哈; 今年买车的愿望估计要拖到下一年了。。 阅读全文

posted @ 2020-03-25 21:39 wsgx 阅读 (10) 评论 (0) 编辑

2020年3月22日

摘要:我们先定义一个简单的神经网络,用来训练模型,然后将模型保存下来,最后加载保存下来的模型进行检测,查看输出结果。 #模型训练和保存 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载 阅读全文

posted @ 2020-03-22 16:34 wsgx 阅读 (12) 评论 (0) 编辑

摘要:import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True 阅读全文

posted @ 2020-03-22 00:29 wsgx 阅读 (16) 评论 (0) 编辑

2020年3月15日

摘要:RNN 循环神经网络主要适合处理有连续特征的数据(序列数据),比如语音、文本等 对于自然语言处理来讲,通常我们会首先对一段话进行分词,将分好后的词$X_0,X_1,X_2...X_t$依次输入其中,前面的每个词经过rnn中的A(类似于bp神经网络结构)后,都会对A产生影响,从而对后面词的输出产生影响 阅读全文

posted @ 2020-03-15 17:39 wsgx 阅读 (13) 评论 (0) 编辑

摘要:卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式,特别是在分类领域 卷积:通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘,得到不同特征的若干组训练特征数据 池化:池化通常有两种最大池化(max-pooling)和平均池化,最大池化就是在一块矩阵区域(比如2X2,4个像素点),取最 阅读全文

posted @ 2020-03-15 01:51 wsgx 阅读 (10) 评论 (0) 编辑

2020年3月9日

摘要:putty工具是开源免费的远程ssh工具,界面整洁,小巧好用,配合同样小巧整洁且免费的WinSCP的ftp功能,绝对是linux后端开发的利器 说下解决putty中文显示乱码的问题 1.更改linux系统的语言环境 vim ~/.bash_profile 在最后添加一行 LANG="zh_CN.UT 阅读全文

posted @ 2020-03-09 20:06 wsgx 阅读 (9) 评论 (0) 编辑

2020年2月27日

摘要:gdb调试不用多说 ./testapp 2>%261 适合线上问题排查,可打印程序错误接口代码 ldd testapp 查看代码动态链接程序是否正常 阅读全文

posted @ 2020-02-27 20:50 wsgx 阅读 (7) 评论 (0) 编辑

2020年2月24日

摘要:tensorflow中的优化器有很多种,也有很多类似的博客,当然最常用的是AdamOptimizer,我们这里就通过adma和衰减的学习率加上之前学的多层结构,使手写数字模型准确率达到98%以上 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tut 阅读全文

posted @ 2020-02-24 22:35 wsgx 阅读 (8) 评论 (0) 编辑

2020年2月23日

摘要:减小过拟合的几种方法: 我们建一个三层的网络,并给他加上droppout 测试一下训练20次的准确率 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist=inp 阅读全文

posted @ 2020-02-23 23:56 wsgx 阅读 (8) 评论 (0) 编辑

摘要:二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数;整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值。 为简单起见,先看下 一个样本 阅读全文

posted @ 2020-02-23 00:53 wsgx 阅读 (22) 评论 (0) 编辑

2020年2月15日

摘要:simple版本nn模型 训练手写数字处理 MNIST_data数据 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/19lhmrts-vz0-w5wv2A97gg 提取码:cgnx import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tu 阅读全文

posted @ 2020-02-15 01:16 wsgx 阅读 (10) 评论 (0) 编辑

2020年2月14日

摘要:这个程序为简单的三层结构组成:输入层、中间层、输出层 运行环境为 ubuntu 要理清各层间变量个数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf #使用numpy生成200个随机点 x_data 阅读全文

posted @ 2020-02-14 00:51 wsgx 阅读 (9) 评论 (0) 编辑

2020年2月13日

摘要:发现日常工作中,三目运算用的较多,简单写下用法 max=(x if (x>y) else y) #输出x、y两个数中较大的那个给变量max 阅读全文

posted @ 2020-02-13 15:27 wsgx 阅读 (9) 评论 (0) 编辑

摘要:给不明白深度学习能干什么的同学,感受下深度学习的power import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy生成100个随机点 x_data=np.random.rand(100) y_data=x_data*0.1+0.2 #这里我们设定已知直 阅读全文

posted @ 2020-02-13 02:27 wsgx 阅读 (7) 评论 (0) 编辑

摘要:import tensorflow as tf #Fetch概念 在session中同时运行多个op input1=tf.constant(3.0) #constant()是常量不用进行init初始化 input2=tf.constant(2.0) input3=tf.constant(5.0) a 阅读全文

posted @ 2020-02-13 01:47 wsgx 阅读 (8) 评论 (0) 编辑

摘要:Exceptions用于处理Run-time Error; //文件读取的异常捕获伪代码 try{ open the file; determine its size; allocate that much memory; read the file into memory; close the f 阅读全文

posted @ 2020-02-13 01:00 wsgx 阅读 (14) 评论 (0) 编辑

摘要:import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化,但是下 阅读全文

posted @ 2020-02-13 00:58 wsgx 阅读 (8) 评论 (0) 编辑

2020年2月12日

摘要:由于tensorflow版本迭代较快且不同版本的接口会有差距,我这里使用的是1.14.0的版本 安装指定版本的方法:pip install tensorflow==1.14.0 如果你之前安装高版本(比如2.1.0),它会自动把高版本卸载掉 import tensorflow as tf m1=tf 阅读全文

posted @ 2020-02-12 23:55 wsgx 阅读 (8) 评论 (0) 编辑

2020年2月11日

摘要:简介: 目前工作为nlp相关的分类及数据治理,之前也使用tensorflow写过一些简单分类的代码,感受到深度学习确实用处较大,想更加系统和全面的学习下tensorflow的相关知识,于是我默默的打开了b站;发现了一门比较好的视频课程: 深度学习框架Tensorflow学习与应用 ,看样子像是炼数成 阅读全文

posted @ 2020-02-11 12:12 wsgx 阅读 (16) 评论 (0) 编辑

2020年2月8日

摘要:这节课在p26.拷贝构造中讲的很清楚,建议大家耐心的去看下。 什么时候会发生拷贝构造: 对象之间的初始化赋值 使用对象作为变量进行函数传参(通常使用引用来传参从而减去不必要的拷贝构造,提高效率和代码健壮性) 函数中返回对象的值 class A {...} A a0; //构造函数产生对象a0 A a 阅读全文

posted @ 2020-02-08 23:22 wsgx 阅读 (25) 评论 (0) 编辑

2020年2月4日

摘要:通常情况下我会去这里查看相关命令:http://linux.51yip.com/ 下面这些是一些补充: 查看centos版本信息:cat /etc/redhat-release 阅读全文

posted @ 2020-02-04 22:15 wsgx 阅读 (6) 评论 (0) 编辑

2020年1月19日

摘要:多态是在父类函数的前面加上 “virtual” 关键字,使子类与父类同名的函数产生一种联系; 多态会用到两个特性:向上造型、动态绑定 向上造型是指:拿一个子类对象当作父类来看待,比如下边代码中的子类Ellipse对象ell当作父类Shape对象来看待; 动态绑定:当我要调用一个函数的时候,运行的时候 阅读全文

posted @ 2020-01-19 00:32 wsgx 阅读 (42) 评论 (0) 编辑

2020年1月18日

摘要:初始化列表形式: class Point { private: const float x,y; Point(float xa = 0.0, flato ya = 0.0):y(ya),x(xa) {} }; y(ya),x(xa)就是初始化列表的形式,而且是在构造函数被调用之前运行; 从此以后要用 阅读全文

posted @ 2020-01-18 23:10 wsgx 阅读 (22) 评论 (0) 编辑

2020年1月17日

摘要:c++对象初始化 就是去调用构造函数来完成初始化操作; 构造函数有无参数的构造函数、有参数构造函数、默认构造函数(编译器给我们实现的)...(拷贝构造函数之后说) 注意:默认构造函数只有在我们自己没有声明构造函数时编译器才会给我们制造一个没有参数的构造函数,如果我们定义了,编译器就不会管了 例子:看 阅读全文

posted @ 2020-01-17 00:30 wsgx 阅读 (72) 评论 (0) 编辑

2020年1月16日

摘要:公有继承(public)、私有继承(private)、保护继承(protected)是常用的三种继承方式。 1. 公有继承(public) 公有继承的特点是基类的公有成员和保护成员作为派生类的成员时,它们都保持原有的状态,而基类的私有成员仍然是私有的,不能被这个派生类的子类所访问。 2. 私有继承( 阅读全文

posted @ 2020-01-16 15:01 wsgx 阅读 (45) 评论 (0) 编辑

摘要:关于类的继承有三种:public继承、private继承、protected继承 首先说明,关于类的成员变量、函数的权限有三种(public、private、protected) 我们通常会让所有的成员变量为private(只对自己的成员函数可见),子类可以通过继承父类的成员函数实现对其操作,但子类 阅读全文

posted @ 2020-01-16 00:10 wsgx 阅读 (46) 评论 (0) 编辑

2020年1月12日

摘要:工作笔记,不要复杂,时间、计划、解决的方案及思考,我一般写在notepad++上 一定要紧张起来,公司没任务的时候多学些东西,及时更新新的技术,特别是对程序员来说,切记浅尝辄止 早睡,十二点前一定要躺在床上,即使手头上有很多事没做完,一了百了干脆不做,一定要保证明天的精力充沛 写技术博客和管理好自己 阅读全文

posted @ 2020-01-12 23:47 wsgx 阅读 (19) 评论 (0) 编辑

2020年1月11日

摘要:操作系统有这么几个地方存放数据:栈、堆、全局数据区、常量区、代码区 栈:本地变量 堆:只有new出来的对象(C++) 全局数据区:未初始化的全局变量、静态本地变量、静态成员变量 常量区:存储已经初始化的全局变量、静态本地变量、静态成员变量 阅读全文

posted @ 2020-01-11 18:59 wsgx 阅读 (18) 评论 (0) 编辑

2020年1月7日

摘要:首先说明使用的工具和环境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv),并在虚拟环境中安装tensorflow。详细步骤可以查看tensorflo 阅读全文

posted @ 2020-01-07 11:10 wsgx 阅读 (312) 评论 (6) 编辑

2020年1月4日

摘要:为什么要有模板(templates):当我们需要一个列表(list),列表中元素可能都为X类型也可能都为Y类型,怎么来实现呢? 定义基类?可以实现,很多情况下可能不够简明的表达设计思想 克隆代码(写一段X关于list的定义,再写一段Y关于list的定义)但是后期无法统一对其管理 做一个void*类型 阅读全文

posted @ 2020-01-04 19:28 wsgx 阅读 (48) 评论 (0) 编辑