摘要： 将博客搬至CSDN 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了一种标记文本上直线的方法。 1、问题描述 将文本上图像上的直线标记出来，文本例子如下： 2、方案描述 进行上面图像的直线检测，首先会想到霍夫直线检测，但是这样会将大部分的文字中包含的一些细小的直线也检测出来，并不是我们想要的结果，因此，必须要对图像进行预处理，具体步骤以及意义如下 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍另外一些稍微有点难度的功能函数。 1、高级操作 1.1 tf.gather tf.gather 可以实现根据索引号收集数据的目的。 1.2 tf.gather_nd tf.gather_nd函数可以获取某一个或者某几个点的数据。 1.3 tf.boolean_mask 利用函数tf 阅读全文

摘要： 摘要：本文将继续讲解张量的合并与分割，范数统计，张量填充，限幅等进阶操作。 1、合并与分割 1.1 合并 合并就是将若干个张量在某一个维度上组合成一个张量。例如【2,5,8】和【3,5,8】组合成为【5,5,8】。合并的方式有两种拼接和堆叠，前者不会产生新的维度，后者会产生新的维度。 1.1.1 拼 阅读全文

摘要： 摘要：本文是TensorFlow基础知识的第二部分。 1、张量的典型应用 1.1 标量 一般用来进行误差值的表示、各种测量指标的表示，例如：准确率、精度、召回率等。下面举例： 1.2 向量 在神经网络当中，向量更是十分的常见，例如神经元的偏置值b一般就要用向量来表示，这里的向量就是【b1,b2】T 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了Tensorflow的一些基础知识，由于内容比较多，所以分成两部分来介绍。 1、数据类型 Tensorflow中的基本数据类型包括数值型、字符串型和布尔型。需要注意的是，这三种数据类型在Tensorflow中不同于在python中相应的类型——需要使用创建张量的形式进行创建，具体 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了深度学习中的一些基础知识和CNN的相关内容。 1、关于目标函数的选取 目标函数用于衡量训练出来的模型的输出值和给定样本数据实际输出值的误差。目标函数会直接参与到误差的反向传播的计算当中，一个较好的目标函数会对各层的权重的调整起到更好的效果，所以选择好的目标函数尤为重要。下面列举出 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。 1、关于神经网络的几个重要概念 神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图： 解释：每一个神经元都是相对独立的，将输入的若干个数据经过加权处理之后求和，作为一个总体输入（在上图中就是线性模型），然后将该总体输入作为变量送给激活函 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了python中类的继承，同样在c++中已经对继承有了一定的了解，所以主要了解使用方法即可。 1、继承的初体验 1 class father(object): 2 def __init__(self,name,age): 3 self.name=name 4 self.age=ag 阅读全文

摘要： 摘要：本文主要介绍了python中的类和对象的基础内容。由于在c++中对类和对象已经有了较为深刻的认识，所以此部分就是主要熟悉一下创建方法和使用方法。 1、类、对象的创建和简单使用 主要观察创建类的方法，然后用类创建一个对象，然后在创建的对象身上使用类中的方法： 1 class person(): 阅读全文