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2017年10月22日
同步Windows 10与MIUI 9来完成你的日程安排
摘要: 我们都知道,outlook可以有效管理你的日程。而MIUI 9在负一屏上全新改版了界面,变得更加全面人性化。接下来我将展示几种方法,让你的Windows 10与MIUI 9协同工作。 一、outlook日程同步到MIUI 9 1,在MIUI 9上的邮件账户里添加你的outlook邮箱。 2,在out
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posted @ 2017-10-22 20:49 ldzhangyx
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2017年10月3日
【充分利用你的Azure】将Azure用作云计算平台(1)
摘要: 本文将围绕几个步骤来讲。 因为本人是MSP,微软送了150刀的额度给我随便使用。这篇文章是要讲将Azure用作云计算平台,对于我来说,我是做机器学习的,那么Azure就要有机器学习的平台。 本文的目的是,在Azure上搭建虚拟机,安装TensorFlow,在本地通过XShell进行远程连接。 1,在
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posted @ 2017-10-03 22:58 ldzhangyx
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2017年9月22日
【新坑】音乐生成
摘要: 之前那个音乐生成项目我已经搞定了,使用的是RNN-RBM模型…… 之后我打算使用一下强化学习…… 以及GAN……
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posted @ 2017-09-22 23:42 ldzhangyx
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2017年9月7日
【UWP】【新坑】Excel批量翻译工具(1)
摘要: 嗯……具体思路是这样的。使用的时候,你导入一个excel,直观地选择某些区域,选择语言点击翻译,就可以对多个单元格进行批量翻译,并且支持多种不同的导出格式(excel副本、txt文件……) 1,多种翻译API(Google,Bing,……) 2,多种导出格式 3,简明的批量选择 目前似乎没有同类产品
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posted @ 2017-09-07 00:19 ldzhangyx
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【Python图像特征的音乐序列生成】思路的转变
摘要: 关于生成网络这边,可能会做一个深度的受限玻尔兹曼机,这样可以保证生成的音乐不会太相似。 情绪识别网络和生成网络的耦合,中间变量可能直接就是一个one-hot向量,用来标注指定的情绪,不做成坐标那种难以训练的模型。
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posted @ 2017-09-07 00:15 ldzhangyx
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2017年8月31日
编写C#程序,自动将bing首页图片设为壁纸
摘要: 任务目标: 1,获取图片 2,设为壁纸 3,自动化 环境需求: .NET Framework 4.0+, Visual Studio 2017 1,获取图片 bing提供了一个官方的接口如下: https://cn.bing.com/HPImageArchive.aspx?idx=0&n=1 进入可
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posted @ 2017-08-31 01:27 ldzhangyx
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2017年8月2日
【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·循环神经网络(RNN)
摘要: 第一步仍然是导入库和数据集。 ''' To classify images using a reccurent neural network, we consider every image row as a sequence of pixels. Because MNIST image shape
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posted @ 2017-08-02 18:44 ldzhangyx
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2017年7月28日
【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·MLP多层感知机
摘要: 前面的不做过多解释了。 这里定义了两个占位符,各位也知道,在训练时,feed_dict会填充它们。 定义相关网络。 这里是权值矩阵和偏差。 这里是实例化了网络,定义了优化器和损失,和上一篇一样。 最后,写一个两重的for循环,进行训练。 然后简单地测试一下。
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posted @ 2017-07-28 00:45 ldzhangyx
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2017年7月27日
【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·卷积神经网络
摘要: 加载数据集。 这里的keep_prob是dropout的一个参数。dropout是一种随机置零的策略,用来防止模型过拟合。 这里定义两层,上面是卷积层,下面是池化层。 搭建了一层卷积、一层池化、一层卷积、一层池化。之后将输出展平,输入到全连接层里,进行输出,激活函数选用了relu函数。 这是上面神经
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posted @ 2017-07-27 21:55 ldzhangyx
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【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·自动编码机
摘要: 自动编码机(Autoencoder)属于非监督学习,不需要对训练样本进行标记。自动编码机(Autoencoder)由三层网络组成,其中输入层神经元数量与输出层神经元数量相等,中间层神经元数量少于输入层和输出层。在网络训练期间,对每个训练样本,经过网络会在输出层产生一个新的信号,网络学习的目的就是使输
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posted @ 2017-07-27 17:10 ldzhangyx
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