tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个   b为4*2+2 接下来是损失函数 主流的有均分误差,交叉熵,以及自定义 这里贴上课程里面的代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 26 18:42:08 2018 @author: Administrator "&qu

我学golang,感觉前面基础语法部分都很快能学会,但是到了goroutine,channel等后面的部分就看不懂了,是不是我学这个之前还得学习其他什么知识啊?(我有C语言基础,对于C语言里面的指针,结构体,位运算等都有所了解) 学golang之前都需要哪些前置知识? >> golang这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/golang/1010000008866706/学golang之前都需要哪些前置知识.html

webpack前置知识1(模块化开发) 新建 模板 小书匠  在开始对模块化开发进行讲解之前,我们需要有这么一个认识,即 在没有过多第三方干扰时,成本低收益高的事物更容易获得推广和信赖. 模块化开发就是这样的事物,它具有以下优点 1.开发效率高 1.1各模块并行开发 1.2复用性高 2.可维护性高 上面的文字生涩难懂,到底什么是模块化开发?我们知道一个成熟稳健的社会,模块化是必然的,即社会分工是明确的.最初的网页开发如同原始社会那样,仅需要些许动画和表单需求即可满足,这时的代码量非常小,即社会分

JavaWeb程序设计(一) : 前置知识 1.动态网页与静态网页的区别: a.不要和是否有"动感"混为一谈. b.是否随着时间.地点.用户操作的改变而改变 (例如 : 在百度上搜索某个城市的房价) c.动态网页需要用到 服务端脚本语言(eg : JSP) 2.架构: ###1.B/S (浏览器/服务端) Eg: 网页版的淘宝 ###2.C/S (客户端/服务端) Eg: 手机端的淘宝.QQ ###3.两种架构的利弊: C/S : 优点:响应速度快,客户端界面也较为丰富. 缺点:不便于

Java安全之Commons Collections1分析前置知识 0x00 前言 Commons Collections的利用链也被称为cc链,在学习反序列化漏洞必不可少的一个部分.Apache Commons Collections是Java中应用广泛的一个库,包括Weblogic.JBoss.WebSphere.Jenkins等知名大型Java应用都使用了这个库. 0x01 前置知识 这里先来看一段网上找的,poc代码 import org.apache.commons.collectio

Fastjson前置知识 Fastjson 是一个 Java 库,可以将 Java 对象转换为 JSON 格式,当然它也可以将 JSON 字符串转换为 Java 对象. Fastjson 可以操作任何 Java 对象,即使是一些预先存在的没有源码的对象 1.Fastjson基础用法 1.1.序列化与反序列基础用法 //序列化 String text = JSON.toJSONString(obj); //反序列化 VO vo = JSON.parse(); //解析为JSONObject类型或者

基本知识 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operati

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模

1.TensorFlow 系统架构: 分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API 层.应用层.其中设备层和网络层.数据操作层.图计算层是 TensorFlow 的核心层. 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开.TensorFlow 完全采用符号式编程. 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在

markdown 基本知识 markdown 是一种简化的 html 语法,相比于 txt 无格式文本更强大. 你可以用专门的软件去编辑 markdown 文件,就像需要使用软件编辑 txt 文件一样,当然也可以什么软件也不用,甚至直接在记事本或命令行书写,只不过这样的缺点就是无法实时预览输出效果,安全依赖个人经验和想象力了. markdown 文件后缀名是.md,安装了相应插件的浏览器或专门软件能够看到输出效果. 标题 语法格式: # + 空格 + 文本 大多数markdown编辑器支持 h1

对HTTP协议的基本了解是能理解并使用RestFul风格API的基础,在了解了这些基础之后,使用各种RestFul的开发框架才能得心应手.我一开始使用WebApi的时候就因为对这些知识缺乏了解,觉得用起来各种不顺手,直到熟悉了这些HTTP的知识后,使用WebApi开发起来才觉得得心应手,我的理解里,RestFul风格的API即是对HTTP协议良好支持,实现HTTP完整语义风格的API. 在介绍这些知识之前,我需要强调一下很多人存在的一个误区:HTTP的谓词和数据传递方式.绝大多数人接触并使用的H

收集一些碰到的关于细节的函数在这里记录下 1.tf.flags.DEFINE_xxx() 读别人家的代码的时候经常看到这个,结果两三天不看居然忘记了,这脑子绝对上锈了,决定记下来免得老是查来查去的... 内容包含如下几个我们经常看到的几个函数: ①tf.flags.DEFINE_xxx() ②FLAGS = tf.flags.FLAGS ③FLAGS._parse_flags() 简单的说: 用于帮助我们添加命令行的可选参数. 也就是说利用该函数我们可以实现在命令行中选择需要设定的参数来运行程序

基础班学习的这一个多月里的前三周讲解基础的语法,最后一周需要做坦克大战的项目巩固提高自己掌握的语法知识.这个系列博文主要是为了把学习过程中的知识点总结并记录下来: 开发语言与开发工具:C++,VS2015 运行环境:windows 10 x64 主要涉及知识: 一.基础化编程:条件语句.循环语句.数组.向量.指针 二.过程化编程:函数重载. 三.数据结构:A星算法.STL容器 四.程序架构:全局数据.静态数据 五.面向对象类:成员函数.运算符重载 解决问题的思路: 一.论坛.搜索引擎 二.参考开

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World

挺长的~超出估计值了~预计阅读时间20分钟. 从helloworld开始 mkdir 1.helloworld cd 1.helloworldvim helloworld.py 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 设置了gpu加速提示信息太多了,设置日志等级屏蔽一些 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 创建一个常量 Oper

这一节是纯理论知识,用于介绍three.js的入门概念,也就是开发前需要准备的理论基础. 一,三剑客 当然就是scene,camera,renderer这三个基本要素. scene是一个用于容纳三维空间的场景,相当于一个容器: camera则是一双帮助我们观察3d世界的眼睛: 而renderer是一个渲染器,它负责把无色无相的三维物体绘制成肉眼可见的物体: 二,选什么相机 选透视相机(PerspectiveCamera). 简单来说,透视相机有距离感,远的物体看起来小一点,近的物体看起来大一点,

Tensorflow基本操作 Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型.Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段.图的构建阶段也称为图的定义阶段,该过程会在图模型中定义所需的运算,每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点(operation ,缩写为op).我们通过以下程序来说明图的构建过程: 程序2-1: 程序2-1定义了图的构建过程,“import tensorflow as tf”,是在python中导入tensorflow模块

一.前言 0tnv1e.png 为啥要学红黑树吖? 因为笔者最近在赶项目的时候,不忘抽出时间来复习 Java 基础知识,现在准备看集合的源码啦啦.听闻,HashMap 在 jdk 1.8 的时候,底层的数据结构发生了变化,变成了数组+链表+红黑树.很好,没了解过红黑树,所以就趁今天闲暇学习一下啦 二.什么是红黑树? 2.1 有啥用处? 红黑树从本质上来说就是一颗二叉查找树,但是在二叉树的基础上增加了着色相关的性质,使得红黑树可以保证相对平衡,从而保证红黑树的增删改查的时间复杂度最坏也能达到 O(

微信小程序学习笔记一 1. 什么是小程序? 2017年度百度百科十大热词之一 微信小程序, 简称小程序, 英文名 Mini Program, 是一种不需要下载安装即可使用的应用 ( 张小龙对其的定义是无需安装, 用完即走, 实际上是需要安装的, 只不过小程序的体积特别小, 下载速度很快, 用户感觉不到下载的过程) 小程序刚发布的时候要求压缩包的体积不能大于1M, 否则无法通过, 在2017年4月做了改进, 由原来的1M提升到2M 2017年 1月9日0点, 万众瞩目的微信第一批小程序正式低调上线

storyboard文件的认识 用来描述软件界面 默认情况下,程序一启动就会加载Main.storyboard 加载storyboard时,会首先创建和显示箭头所指的控制器界面 IBAction和IBOutlet IBAction: 本质就是void 能让方法具备连线的功能 IBOutlet 能让属性具备连线的功能 storyboard连线容易出现的问题 连接的方法代码被删掉,但是连线没有去掉 可能会出现方法找不到错误 unrecognized selector sent to instance

FactoryBean 简介 FactoryBean是Spring中一种特殊的Bean,是用于创建Bean对象的,最大的作用便是可以让我们自定义Bean的创建过程.如果你在XML配置文件配置了一个节点,我们通过ApplicationContext获取的对象实际上是getObject方法返回的对象,而不是其本身.FactoryBean的定义如下: public interface FactoryBean<T> { /** * 自定义创建Bean的方法 */ T getObject() throw