Background 分别使用CNN和LSTM对图像和文字进行处理: 将两个神经网络结合: 应用领域 图像搜索 安全 鉴黄 涉猎知识 数字图像处理 图像读取 图像缩放 图像数据纬度变换 自然语言处理 文字清洗 文字嵌入(Embedding) CNN卷积神经网络 图像特征提取 迁移学习(Transfer Learning) LSTM递归神经网络 文字串(sequence)特征提取 DNN深度神经网络 从图像特征和文字串(sequence)的特征预测下一个单词 使用数据集 Framing Image

Winsock 的I/O操作: 1. 两种I/O模式 阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字 默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用 起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大.为了解决这个问题,提出了进行I/O操作的一些I/O模型,下面介绍最常见的三种: Windows Socket五种I/O模型——代码全攻

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; 每一个pollfd结构体指定了一个被监视的文件描

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

公共css代码 <style> .layui-upload-img { width: 90px; height: 90px; margin: 0; } .pic-more { width:100%; left; margin: 10px 0px 0px 0px;} .pic-more li { width:90px; float: left; margin-right: 5px;} .pic-more li .layui-input { display: initial; } .pic-mor

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function &m($model_name, $params = array(), $is_new = false) { static $models = array(); $model_hash = md5($model_name . var_export($params, true)); if ($is_new || !isset($models[$model_hash])) { $model_file = ROOT_PATH . '/includes/models/' . $model

今天看了Corotational模型的代码. 在Vega中,获得模型内力的方法是先构造一个ForceModel对象,再调用其对应方法. 对于Corotational模型,构造的流程为: 构造CorotationalLinearFEM  -> 构造CorotationalLinearFEMForceModel 获取内力时,调用顺序为: CorotationalLinearFEMForceModel::GetInternalForce -> CorotationalLinearFEM::Compu

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

我们将生产者.消费者.库存.和调用线程的主函数分别写进四个类中,通过抢夺非线程安全的数据集合来直观的表达在进行生产消费者模型的过程中可能出现的问题与解决办法. 我们假设有一个生产者,两个消费者来共同抢夺库存里的资源,而生产者和消费者都以线程来实现. 库存对象只有是唯一的才会出现抢夺一个资源的可能,所以为了使库存对象是唯一的,我们可以使用两种方法实现,单例模式和通过生产者和消费者的构造函数参数来初始化. 本次举例使用的是构造函数的方法,但代码中也注释出了单例模式的写法与使用. 先创建一个简单的生产

其实写过多次网络链接.但是因为换了工作,又没电脑在身边,所以以前的代码都没办法翻出来用. 所以从今天起,一些常用的代码只好放到网上. 公司有一个局域网的游戏.本来想用u3d的rpc就可以完成.但是后来说要传语音.于是只有写一个tcp. 目前完成的模块大的说就两块,网络和消息分发. 服务器有玩家池的管理. 网络部分没有想得很详细.因为是局域网,所以也不存在多大开销.如果有需要上千的需求,可能还要优化下代码结构以及锁. 有缘之人自取. 无论你干什么,我都没任何要求.唯一的要求,如果你发现有bug,或

epoll模型 int epoll_create(int maxevent) //创建一个epoll的句柄 然后maxevent表示监听的数目的大小int epoll_ctl(int epollfd,int op,int fd,struct epoll_event *event) //epoll的事件注册函数/*epollfd 为epoll_create()的返回值op 表示为相应的操作fd 为套接字*event 表示监听什么事件*/OP 有EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中:

多路复用I/O:  socket编程之select(),poll(),epoll() 代码: client.c #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <errno.h> #include <netinet/in.h> #include &

今天调出了用VS环境结合OpenGL glut工具包进行显示STL模型的模块,进行了渲染.效果: 如下,后期会进行进一步优化,先贴上: #ifndef DATA_H #define DATA_H struct Point { float x; float y; float z; }; struct TriAngle { Point vertex[3]; Point NormDir; }; #endif // DATA_H #include "stdafx.h" #include &qu

背景: 不知道大家有没有这样的烦恼:在使用Tensorflow搭建好模型调试的过程中,经常会碰到一些问题,当时花了不少时间把这个问题解决了,一段时间后,又出现了同样的问题,却怎么也不记得之前是怎么解决的,结果又得再来一遍. 为了不让这样的情况再次发生,特在此记录下来,以备后查. 正文: 问题列表如下: 问题1: Did you mean to set reuse=True or reuse =tf.AUTO_REUSE in Varscope? 解决方法: 增加一行:tf.get_variabl

代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev. zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象.如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同.利用 * 号操作符,与zip相反,进行解压. import tensorflow as tf i