本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下 1....构建神经网络 利用keras的高级API可以方便的构建神经网络模型，这里构建一个3层的神经网络，依次为输入层，隐藏层，输出层，代码如下 >>> model = keras.Sequential([ .....使用模型进行预测 为了更好的显示预测结果，在模型的后面添加一层softmax层，表示每个类别对应的概率，代码如下 >>> probability_model = tf.keras.Sequential(...4.86064877e-09, 9.93281841e-01], dtype=float32) >>> np.argmax(predictions[0]) 9 >>> test_labels[0] 9 上述代码完整展示了神经网络模型的构建...，训练，预测等过程，可以看到，通过tensorflow的API可以简单快速的构建一个神经网络模型。
初始化对象后，我们可以使用网络变量访问对象。 在开始使用新创建的网络对象之前，请查看将网络传递给Python的print() 函数时会发生什么。...我们的网络类将从PyTorch Module基类继承此功能。观察如果我们停止扩展神经网络模块类会发生什么。...二、使用矩阵表示的线性函数 像这样的矩阵乘法的重要之处在于它们代表了可以用来构建神经网络的线性函数。 具体而言，权重矩阵是线性函数，也称为线性映射，该线性映射将4维的向量空间映射到3维的向量空间。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。...，网络内部的位置以及如何使用PyTorch访问权重张量有了很好的了解。
本次分享一个简单的使用PyTorch进行图像分类模型搭建的小案例，让大家对PyTorch的流程有一个认知。 1....transforms.ToTensor()：将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch张量，并且自动将像素值从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]。...解释： 定义一个简单的卷积神经网络 Net，继承自 nn.Module。...使用 next(dataiter) 从 testloader 中获取一个batch的数据。 输出该batch的图像形状（images.shape）以及图像本身。...使用训练好的模型 net 对图像进行预测，并输出预测的分类标签。 8.
目录 1.解决方案 1) 使用TIF格式的DEM 2) 描述HeightField 2.存在问题 3.参考文档 1.解决方案 在网上参考了一些资料，使用OSG创建地形最简单的办法就是使用OSG::HeightField...（Grand Canyon）中的一小块： 1) 使用TIF格式的DEM 因为不太清楚别的网上资料里面地形文件是jpg格式的，要知道jpg格式只能8位且没有地理信息,所以在这里我直接使用的是GTiff...2.存在问题 可以看到我这里采用的纹理文件是一个处理好的，范围刚刚好能够覆盖的jpg文件。其纹理是自动贴到四个角点的。...其实我最初的设想是采用一个DOM（正射影像图）来实现，通过其地理位置确定纹理坐标，最终无视范围大小，实现一个DEM（高程）与DOM（影像）的自动叠加。...问题就在于HeightField的点是内部绘制的，我给其赋予的纹理坐标总是不正确。我初步尝试发现一个网格点需要2个纹理坐标才能把整个纹理填满。
interface_test01.py # @Software: PyCharm import flask, json from flask import request """ flask: web框架，通过flask提供的装饰器...@server.route()将普通函数转换为服务登录接口,需要传url、username、passwd """ #创建一个服务,把当前这个python文件当做一个服务 server = flask.Flask...(__name__) # @server.route()可以将普通函数转变为服务登录接口的路径、请求方式 @server.route('/login', methods=['get','post','...update','delete']) def login(): # 获取通过url请求传参的数据 username =request.values.get('name') #...获取url请求传的密码,明文 pwd = request.values.get('pwd') # 判断用户名、密码都不为空，如果不传用户名、密码则username和pwd为None
你的长处决定了你天花板的高度，而你的短处，自然会有社会其他分工从事的人来代替。 今天给大家分享的是，【如何使用jmeter创建一个简单的性能测试】。...一个取样器通常进行三部分的工作： 1、向服务器发送请求 2、记录服务器的响应数据 3、记录响应时间信息 一个HTTP请求有着许多的配置参数，下面将详细介绍： 名称： 本属性用于标识一个取样器...，建议使用一个有意义的名称。...Jmeter 使用监听器元件收集取样器记录的数据并以可视化的方式来呈现。 添加聚合报告，右键点击线程组，在弹的菜单（添加--->监听器--->聚合报告）中选择聚合报告。 ...KB/Sec： 每秒从发送到服务器端的数据量 到此，一个简单的性能测试完成了。
输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1； 隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU； 训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10； 交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新...w2=tf.Variable(tf.random_normal([ 3 , 1 ],stddev= 1 ,seed= 1 )) # None 可以根据batch 大小确定维度，在shape的一个维度上使用...(sess.run(w2)) steps= 11000 for i in range(steps): #选定每一个批量读取的首尾位置...(cost_function) 是进行训练的函数，其中采用的是 Adam 优化算法更新权重，并且需要提供学习速率和损失函数这两个参数； 后面就是生成训练数据，X=rdm.rand(512,2) 表示随机生成...最后就是迭代运行了，这里计算出每一次迭代抽取数据的起始位置（start）和结束位置（end），并且每一次抽取的数据量为前面我们定义的批量，如果一个 epoch 最后剩余的数据少于批量大小，那就只是用剩余的数据进行训练
短网址服务，是一个能够将冗长的网址转换缩短为更简短、方便的短网址的工具。 经过短网址服务缩短的网址很短很容易使用和传播。 例如我们经常会在营销短信中会看到短网址。...本文将介绍使用 Serverless 创建一个简单的短网址服务。 使用的技术 使用的产品与服务： Serverless Framework：一个免费开源的 Serverless 框架。...下面的 Demo 出于演示的目的，权且使用腾讯云自带的 API 网关地址。 首先进入首页： 生成一个短网址： 生成这个短网址后，使用浏览器访问它，它会跳转到原始的网址。...还原短网址： 总结 本文使用 Serverless 创建了一个简单的短网址服务。...用到了 Serverless Framework 及其组件 tencent-flask，还用到了 Lambda Store 服务，创建了一个完完全全的 Serverless 服务。
1.2 将数据转换为张量并创建训练和测试分割 具体分为： 将我们的数据转换为张量（现在我们的数据位于 NumPy 数组中，而 PyTorch 更喜欢使用 PyTorch 张量）。...PyTorch 有两种二元交叉熵实现： `torch.nn.BCELoss()`[23] - 创建一个损失函数，用于测量目标（标签）和输入（特征）之间的二元交叉熵。...它包含一个名为 plot_decision_boundary() 的有用函数，它创建一个 NumPy 网格来直观地绘制我们的模型预测某些类的不同点。...二元分类与多类分类的示例 7.1创建数据集 使用`sklearn.datasets`[36]模块中的make_blobs()[37]函数创建一个多类分类数据集，该函数可以创建一个具有多个类的数据集，每个类都是一个高斯分布的中心...Logits 是模型在每个类别上的得分或置信度，通常是未经归一化的结果。
我们也理解神经网络在 MCTS 中的两个主要作用；通过神经网络的策略输出来指导探索，并使用其价值输出代替传统的蒙特卡洛rollout算法。...在这一部分中，我们将从这个神经网络的架构开始，检查它的不同层、输入和输出。然后了解如何使用自我对弈训练网络和研究用于训练神经网络的损失函数。...（0，1之间） 下图显示了使用PyTorch在Python中实现该体系结构的代码。...未来的发展方向 Chain Reaction的游戏有一个人类精心设计的启发式策略[2]。训练一个简单AlphaZero代理并试着让它与这样的策略竞争是很有趣的。...[4]接受beta分布并学习它的参数。然后使用这个分布的一个缩放版本来近似有界连续空间。 我们有一个在3x3的Chain Reaction棋盘上训练一个效果非常好的代理。
如何构建一个简单的神经网络 最近报名了Udacity的深度学习基石，这是介绍了第二部分神经网络入门，第一篇是线性回归背后的数学....，我们就需要快速调整，因此此时的导数也是最大的，即上图的绿色曲线，其斜度也是最大的 基于上面的一个讨论，我们还可以有下面的一个结论: 当输入是1，输出是0，我们需要不断减小 weight 的值，这样子输出才会是很小...上面介绍的这种方法就是深度学习的最简单的形式 深度学习就是通过增加层次，不断去放大输入和输出之间的关系，到最后，我们可以从复杂的初看起来毫不相干的数据中，找到一个能一眼就看出来的关系 此处我们还是用之前的网络来训练...由此可以看出，简单的一层网络已经不能再精准的预测了，只能增加复杂度了。...，此时再次用一层神经网络已经难以预测出正确的数据了，此时我们只能通过将神经网络变深，这个过程其实就是再去深度挖掘数据之间关系的过程，此时我们的2层神经网络相比较1层就好多了。
本篇文章，我将和大家一起使用原生 JavaScript 创建一个简单的天气查询应用。...大概就是这些简单的需求，具体界面长啥样，如下图所示： 是不是很漂亮呢，那还不赶紧和我一起动手完成这个应用。...二、本示例将会用到的知识点 flexbox 及 grid（网格）布局 媒介查询，完成响应式的支持 使用 fetch api 完成 AJAX 请求 常用的JS对DOM的操作 ES6一些常用的新语法 三、...API，之所以用这个，调用方便，通过URL地址传参就能进行调用，虽然高级功能需要付费，但是做个简单的天气查询应用，免费功能已经够用。...，类似个卡片，我们可以使用 ::after 伪元素，利用 bottom 属性添加一个背景阴影的效果。
使用 Python 的 tkinter 模块，你可以创建一个简单的图形用户界面（GUI）应用程序。tkinter 是 Python 标准库的一部分，适合用来开发基本的桌面应用。...以下是一个使用 tkinter 创建简单应用程序的示例。这个应用程序有一个标签、一个文本输入框、一个按钮，以及一个用于显示用户输入内容的标签。1、问题背景我想创建一个简单的应用程序来辅助学习。...想法如下：创建一个应用程序，它将仅运行与所选课程（单选按钮）关联的脚本文件。所以我创建了一些列出主题的单选按钮（供点击）。一旦选择了科目，用户必须点击回车键。...由于 check 是一个回调函数，需要使用 lambda 表达式将其作为参数传递给 command。...Python 运行即可启动这个简单的 Tkinter 应用程序。
当谈到Java编程时，一个有趣而且实用的项目是创建一个简单的图书管理系统。这个项目将让你运用Java编程技能，同时构建一个用于管理图书的应用程序。...在本文中，我将向你介绍如何创建一个基本的Java图书管理系统，包括图书的添加、查看和删除功能。 图书管理系统项目简介 图书管理系统是一个用于存储、检索和管理图书信息的工具。...项目步骤 步骤 1：创建图书类 首先，我们需要创建一个Java类来表示图书。每本图书都应该有标题、作者和唯一的标识号。...接下来，我们将创建一个图书管理类，它将包含图书的集合并提供操作图书的方法。...总结 这个简单的图书管理系统项目是一个很好的Java实战机会，帮助你巩固Java编程基础和集合操作。你可以根据需要扩展项目，添加更多功能，如图书搜索、图书借阅记录、持久性存储等。
本篇文章，我将和大家一起使用原生 JavaScript 创建一个简单的天气查询应用。...如果输入的城市信息不正确或者没找到匹配的城市，应用则会提示未查询到相关信息。 查询过的城市信息都会以列表的形式在这里展示。 大概就是这些简单的需求，具体界面长啥样，如下图所示： ?...API，之所以用这个，调用方便，通过URL地址传参就能进行调用，虽然高级功能需要付费，但是做个简单的天气查询应用，免费功能已经够用。...四、创建HTML结构 基本工作准备完后，我们就开始动手实践吧! 我们先定义两个区域，第一个 section 区域，包含了应用名称、一个表单和一个提示信息文本。...，类似个卡片，我们可以使用 ::after 伪元素，利用 bottom 属性添加一个背景阴影的效果。
var t = new Thread(new ThreadStart(() => { HttpListe...
前言 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，学习PyTorch在当今深度学习领域至关重要。...PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持，成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部署流程，还极大地提高了实验效率和创新能力。...张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...创建指定类型的张量 def test03(): # 前面创建的张量都是使用默认类型或者元素类型 # 创建一个 int32 类型的张量 data = torch.IntTensor
神经网络改进：注重空间变化 将高纬空间映射到地位空间便于表示（供给数据） 将地位空间映射到高纬空间进行分类聚合（达到可分状态（K-means）） 神经网络改进：权重参数调整 自注意力机制（数据间关联性）...过拟合是指模型在训练数据上表现得太好，以至于它不能很好地推广到未见过的数据上。正则化通过引入一个惩罚项来限制模型的复杂度，使得模型在尽可能减小训练误差的同时，也要尽量保持模型的简单。...所以，选择合适的正则化参数是一个重要的任务，通常需要通过交叉验证或其他方式进行。 为什么参数小模型会简单 在机器学习中，模型的参数决定了模型的复杂性和拟合能力。...如何防止过拟合(1)-正则化 - 知乎 卷积网络和循环神经网络让我们对神经元展开结构继续改造的能力 transform 让我们对微观结构进行改造 自注意力机制计算序列之间关联权重 多头注意力机制捕获不同维度的特征信息...神经网络通过低纬度空间实现了对高纬复杂流行空间结构的一种编程能力 熵的简单理解：不确定性的度量 对数的应用： 应用一：二进制编码 一位二进制数，可以表示2个数字，0或1。
使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力，这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。...此外，你可以和你的朋友一起玩，或者只是向他们展示你做的小东西，他们也会感到很有趣的。在今天的博文中，我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。...我们将使用 CSS 网格来创建板。我们可以通过为列和行提供 3 倍 33% 的空间将容器一分为二。我们将通过设置最大宽度和将容器居中margin: 0 auto;。...首先，我们将创建一个 roundWon 变量并将其初始化为 false。然后我们将遍历winConditions数组并检查棋盘上的每个获胜条件。...（为了获得更好的性能，我们只能向容器添加一个事件侦听器并使用事件冒泡来捕获父级上的磁贴点击，但我认为对于初学者来说这更容易理解。）
在教程的最后，你会学习如何编写一个可以创建数字的简单生成式对抗网络（GAN）！ ?...用比喻方法理解生成式对抗网络GAN 理解生成式对抗网络GAN的最简单方法是通过一个简单的比喻： 假设有一家商店从顾客那里购买某些种类的葡萄酒，之后进行再销售。 ?...使用Keras做一个简单的生成式对抗网络GAN 现在你已了解生成式对抗网络GAN是什么以及它们的主要组成部分，现在我们可以开始使用Keras编写一个非常简单的代码。...下一步是创建一个Python脚本。在这个脚本中，你首先需要导入你将要使用的所有模块和函数。在使用它们时给出每个解释。...现在，你可以创建你的生成器和鉴别器网络。你将为这两个网络使用Adam优化器。对于生成器和鉴别器，你将创建一个带有三个隐藏层的神经网络，激活函数为Leaky Relu。
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