Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [激活模型] [训练模型] [检验模型] [可视化结果

一.各种设置参数解释 转自http://baike.baidu.com/view/1239908.htm Sql*plus是一个最常用的工具,具有很强的功能,主要有: 1. 数据库的维护,如启动,关闭等,这一般在服务器上操作. 2. 执行sql语句执行pl/sql. 3. 执行sql脚本. 4. 数据的导出,报表. 5. 应用程序开发.测试sql/plsql. 6. 生成新的sql脚本. 7. 供应用程序调用,如安装程序中进行脚本的安装. 8. 用户管理及权限维护等. 二.下面就介绍一下一些常用

-- 查看当前环境参数配置set -v;-- 重置配置为默认值reset; -- 调整map数-- input的文件大小,集群设置的文件块大小,hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改set mapred.max.split.size=400000000;set mapred.min.split.size.per.node=400000000;set mapred.min.split.size.per.rack=400000000;set hive.i

以下内容来自于:http://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6849193.html(个别内容掺入了自己的重新整理) cnf={}与**kw: cnf={}这是一个默认参数,即如果不传入该参数的值,会默认将这个参数的值当成空字典 {} 传入函数内. 1.使用tkinter.Tk() 生成主窗口(root=tkinter.Tk()): root.title('标题名')    修改框体的名字,也可在创建时使用className参数来命名:root.resizable(w

1 请求来自哪一个页面 request.getHeader("referer"); 在购买页,通过a标签进入AddressAction中,地址保存后,需要跳到原先的页面. 另外,另外一位哥哥的文章已经把它在spring mvc中的使用整理了出来 以下代码转自:http://jackyrong.iteye.com/blog/2008491 @RequestMapping(value = "/example", method = RequestMethod.GET) p

第一个参数:container分配最小内存 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb     1024   给应用程序container分配的最小内存 第二个参数:container分配最大内存 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb    8192  给应用程序container分配的最大内存 第三个参数:每个container的最小虚拟内核个数 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores

Java输入/输出流体系中常用的流分类(表内容来自java疯狂讲义) 注:下表中带下划线的是抽象类,不能创建对象.粗体部分是节点流,其他就是常用的处理流. 流分类 使用分类 字节输入流 字节输出流 字符输入流 字符输出流   抽象基类 InputStream OutputStream Reader Writer 节点流 访问文件 FileInputStream FileOutStream FileReader FileWriter 访问数值 ByteArrayInputStream ByteAr

Struts2登录 1. 需要注意:Struts2需要运行在JRE1.5及以上版本 2. 在web.xml配置文件中,配置StrutsPrepareAndExecuteFilter或FilterDispatcher <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class>org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFi

Linux中常用的压缩格式后缀名有:①.zip  ②.gz  ③.bz2  ④.tar.gz  ⑤.tar.bz2 ①.zip后缀名格式 1.压缩 语法: ①zip 压缩文件名 源文件 (压缩文件) ②zip -r 压缩文件名 原目录 (压缩目录) 2.解压缩 语法:unzip 压缩文件名 ②.gz后缀名格式 .gz是gzip 压缩工具压缩的文件 1.压缩 语法:gzip [-#] filename 其中#为1-9的数字 -# :压缩等级,1压缩最差,9压缩最好,6为默认 注意1:压缩为.gz格

一些说明: 表myapp_person的名称是自动生成的,如果你要自定义表名,需要在model的Meta类中指定 db_table 参数,强烈建议使用小写表名,特别是使用MySQL作为后端数据库时. id字段是自动添加的,如果你想要指定自定义主键,只需在其中一个字段中指定 primary_key=True 即可.如果Django发现你已经明确地设置了Field.primary_key,它将不会添加自动ID列. 本示例中的CREATE TABLE SQL使用PostgreSQL语法进行格式化,但值

Struts2登录 1. 需要注意:Struts2需要运行在JRE1.5及以上版本 2. 在web.xml配置文件中,配置StrutsPrepareAndExecuteFilter或FilterDispatcher 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 <filter>       <filter-name>struts2</filter-name>       <filter-class>org.apache.struts

day07 ORM中常用字段和参数 今日内容 常用字段 关联字段 测试环境准备 查询关键字 查看ORM内部SQL语句 神奇的双下划线查询 多表查询前提准备 常用字段 字段类型 AutoField int自增列,必须填入参数 primary_key=True.当model中如果没有自增列,则自动会创建一个列名为id的列. IntegerField 一个整数类型,范围在 -2147483648 to 2147483647.(一般不用它来存手机号(位数也不够),直接用字符串存,) CharField

具体见第三阶段scala-day01中的文档(scala编程基础---基础语法)  1. 函数式编程(https://www.cnblogs.com/wchukai/p/5651185.html): 将业务逻辑细化,抽象,封装成一个个功能函数,并借助语言自带的高阶函数api,将整个业务流程转化为函数之间的相互调用,这就是函数式编程. 我们可以看到,函数式编程中,函数不仅直接调用,也可以当成参数被其他函数调用.因此,进一步,如果我不仅想把函数当参数,还想传入值,所以再封装一下,函数和值封装后是什么

聚合函数 名称 作用 Max() 最大值 Min() 最小值 Sum() 求和 Count() 计数 Avg() 平均值 关键字: aggregate 聚合查询通常都是配合分组一起使用的 关于数据库的模块 基本上都在django.db.models里面 如果上述没有那么应该在django.db里面

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也

一.前言 经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大.缩小和移动):2 样本数据的选择:3 数据归一化处理:4 绘制光谱曲线:5 获取波段信息.接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法.这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作.为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅. 二.openCV函数 1 reshape C++: Mat Mat::res

1.cd命令 这是一个非常基本,也是大家经常需要使用的命令,它用于切换当前目录,它的参数是要切换到的目录的路径,可以是绝对路径,也可以是相对路径.如:   cd /root/Docements # 切换到目录/root/Docements cd ./path          # 切换到当前目录下的path目录中,“.”表示当前目录 cd ../path         # 切换到上层目录中的path目录中,“..”表示上一层目录 2.ls命令 这是一个非常有用的查看文件与目录的命令,list之

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True

LoadRunner中常用的字符串操作函数有:                strcpy(destination_string, source_string);               strcat(string_that_gets_appended, string_that_is_appended);51Testing软件测试网:J3~c:c[(wR%A2l               atoi(string_to_convert_to_int); //returns the integ

http://blog.csdn.net/ljianhui/article/details/11100625 初窥Linux 之 我最常用的20条命令 玩过Linux的人都会知道,Linux中的命令的确是非常多,但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼,因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了.当然你也可以在使用时去找一下man,他会帮你解决不少的问题.然而每个人玩Linux的目的都不同,所以他们常用的命令也就差异非常大,而我主要是用Linux进行C/C++和shel