qiynet - 博客园

2018年5月29日

摘要：第一部分：深度学习原文：https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候阅读全文

posted @ 2018-05-29 17:13 qiynet 阅读(1210) 评论(0) 推荐(0)

深度学习岗位面试问题整理笔记

摘要：转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25005808 更新几个面试被问到或者联想出来的问题，后面有时间回答 SGD 中 S(stochastic)代表什么个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch 监督学习／迁移学习／半监督学习／弱监督学习／非监督学习？阅读全文

posted @ 2018-05-29 17:11 qiynet 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)

常见面试之机器学习算法思想简单梳理

摘要： https://blog.csdn.net/lj6052317/article/details/78241730 前言：找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的阅读全文

posted @ 2018-05-29 17:09 qiynet 阅读(309) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow与OpenCV，读取图片，进行简单操作并显示

摘要：本文是OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇。在笔记中将以Python语言改写每章的代码。 PythonOpenCV的配置这里就不介绍了。注意，现在opencv for python就是通过NumPy进行绑阅读全文

posted @ 2018-05-29 13:28 qiynet 阅读(1954) 评论(0) 推荐(0)

payload

摘要： payload就是协议报文中的有效载荷所占报文的百分比，用报文中去除协议的长度/报文总长度，协议设计的时候需要考虑到有效载荷所占的比重，避免出现payload很小的情况，比如TCP在设计的时候，就考虑在发送报文过程中，增加了接收报文的确认，而不是单独发送一个确认，因为单独发送一个报文的payload 阅读全文

posted @ 2018-05-29 10:40 qiynet 阅读(1233) 评论(0) 推荐(0)

IPMB接口协议总结

摘要： IPMB接口协议总结 IPMB，智能平台管理总线, 是ATCA（Advanced Telecom Computing Architecture）先进的电信计算平台的各FRU背板通讯的两组冗余I2C总线的总称。 IPMB，智能平台管理总线, 是ATCA（Advanced Telecom Computi 阅读全文

posted @ 2018-05-29 10:34 qiynet 阅读(4264) 评论(0) 推荐(1)

2018年5月24日

uboot 网络驱动模型

摘要：原文：https://blog.csdn.net/zhouxinlin2009/article/details/45390065 UBOOT的PHYCHIP配置 PHYCHIP的配置位于 include/configs/XXX_config.h中 #define CONFIG_YYY_ETH #de 阅读全文

posted @ 2018-05-24 16:13 qiynet 阅读(476) 评论(0) 推荐(0)

对于phy芯片的认识

摘要：一，关于phy芯片以RTL8211E(G)为例二，linux内核里关于phy的文件三，关于phy和mac的接口总结推荐几篇文章 http://www.cnblogs.com/touchblue/p/3535576.html http://blog.chinaunix.net/uid-2052 阅读全文

posted @ 2018-05-24 16:06 qiynet 阅读(1337) 评论(0) 推荐(0)

网口扫盲三:以太网芯片MAC和PHY的关系

摘要：问:如何实现单片以太网微控制器? 答:诀窍是将微控制器、以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器(PHY)整合进同一芯片,这样能去掉许多外接元器件.这种方案可使MAC和PHY实现很好的匹配,同时还可减小引脚数、缩小芯片面积.单片以太网微控制器还降低了功耗,特别是在采用掉电模式的情况下. 问:以阅读全文

posted @ 2018-05-24 15:55 qiynet 阅读(540) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow mnist 给一张手写字辨别

摘要： https://www.jianshu.com/p/db2afc0b0334 https://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54563574 阅读全文

posted @ 2018-05-24 12:19 qiynet 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

2018年5月23日

TF-调整矩阵维度 tf.reshape 介绍

摘要：函数原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量。第2个参数为要调整为的形状。返回一个shape形状的新tensor 注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。很简单的函数，如下，根据shape为[ 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:36 qiynet 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)

tf.placeholder使用说明

摘要： tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。 dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型。 shape：数据形状。默认是No 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:21 qiynet 阅读(581) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable

摘要：二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）；声明时，必须提供初始值；名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:18 qiynet 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

tf.constant

摘要：创建一个常数张量,传入list或者数值来填充阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:14 qiynet 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)

tf.truncated_normal的用法

摘要： tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:09 qiynet 阅读(440) 评论(0) 推荐(0)