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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0框架为主体,以图像分类.房价预测.文本分类等项目为依托,讲解Tensorflow框架的使用方法,同时学习到相关的深度学习/机器学习知识. 课程目录 课程下载 公众号[计算机视觉联盟]回复关键词[20191228]即可获取下载链接!

 一.基础知识 1.OAuth产生背景 很多网站.APP 弱化甚至没有搭建自己的账号体系,而是直接使用社会化登录的方式,这样不仅免去了用户注册账号的麻烦.还可以获取用户的好友关系来增强自身的社交功能. 比如我们可以使用微博登录简书,简书会自动将你的微博头像设置为你的简书头像,将你的微博昵称设置为你的简书昵称,甚至还可以获取你微博中的好友列表,提示你哪些朋友已经在使用简书,这是如何做到的呢? 最传统的办法是让用户直接在简书的登录页面输微博的账号和密码,简书通过用户的账号和密码去微博那里获取用户数据

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Google C++测试框架系列:入门 原始链接:V1_6_Primer 注 GTest或者Google Test: Google的C++测试框架. Test Fixtures: 这个词实在找不到对应的中文. Bug: 太常用了,不翻译. House keeping chores: 家常事务.指非核心的编码工作,比如测试代码的assert, log以及用例管理等工作. set-up/tear-down: 指运行测试前的准备和之后的清理工作. test case: 测试用例,管理测试的单位,一个测

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd

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前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.

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http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a2bb17d01018npf.html 在网上找到的一个讲解omnet++的实例, 是4.0下面实现的. 我在4.2上试了试,可以用.照着做就能完成,有些小地方不同而已 Omnet++ 4.0 入门实例教程根据http://omnest.com/webdemo/ide 上的实例,自己动手做了做.新版本的4.0 跟它视频上的版本有些差别,配图说明一下我的操作过程,供大家一起学习.现在开始.首先,开发环境选择simulation 的视

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