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    在 Python 中对服装图像进行分类

    图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们需要先对图像进行预处理,然后才能训练模型。...这些层是完全连接的层,这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕,我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。

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    在VScode中对R语言进行环境配置

    从前,有一个名叫阿磊的程序员,他对编程充满了热情,但总是对新事物感到好奇又有点害怕。一天,他听说了一个强大的编程语言——R语言,它在数据分析和统计学领域非常流行。...于是他开始在浏览器中输入“R语言下载”,结果不小心输入成了“R语言美餐”,网页上出现了各种美食图片,阿磊看得直流口水,完全忘记了下载R语言的事情。...新建一个: R_LIBS_USER 你的r库的路径 新建完后,点击三次确认 在bin x64下双击打开Rgui 安装 install.packages("languageserver") 选择China...输入radian 查看 快捷键在官网里找个 复制下来,在vscode设置找到键盘的json文件 参考:请点击这里跳转 [ { "key": "alt+-", "command":...r.rterm.windows 填写radian的路径 设置里搜索 r.br, 选Radian为终端 在设置里搜索 httpgd 打勾 此外也可以用shell wind选取输出图像的终端样子 下载完后新建文件夹选择第三个

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    在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的?

    如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...fd.init 这一行,经过多次的函数调用展开以后会执行到 epoll 对象的创建,并还把在 listen 状态的 socket 句柄添加到了 epoll 对象中来管理其网络事件。...在这个函数里,它将被放到 epoll 对象中。...3.1 接收一个连接 经过单步跟踪后发现 Accept 进入到了 FD 对象的 Accept 方法下。在这里将调用操作系统的 accept 系统调用。

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    在Keras中如何对超参数进行调优?

    认真完成本教程后,您将掌握以下技能: 如何调整训练的epoch数量并解释调整后的结果。 如何调整单次训练中的batch size并解释调整后的结果。 如何调整神经元的数量并解释调整后的结果。...测试数据集上的时间步长每次挪动一个单位.每次挪动后模型对下一个单位时长中的销量进行预测,然后取出真实的销量同时对下一个单位时长中的销量进行预测。...数据准备 在我们在数据集上拟合LSTM模型之前,我们必须先对数据集格式进行转换。 下面就是我们在拟合模型进行预测前要先做的三个数据转换: 固定时间序列数据。...[探究Batch Size得到的箱形图] 调整神经元的数量 在本节,我们将探究网络中神经元数量对网络的影响。 神经元的数量与网络的学习能力直接相关。...总结 通过本教程,你应当可以了解到在时间序列预测问题中,如何系统地对LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说,通过本文我希望你可以掌握以下技能: 如何设计评估模型配置的系统测试套件。

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    在Express中对MongoDB数据库进行增删改查

    本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm;然后在系统中安装好MongoDB,关于如何在Windows系统下安装MongoDB可以参考Windows 平台安装...建立好上述开发环境后,打开VSCode,在一个目录中新建一个EXPRESS-TEST的文件夹,用于存放项目文件,新建一个server.js文件用于存放代码,test.http存放rest-client编写的接口用于测试客户端的...然后在VSCode中打开终端,使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型,命名为express-test const mongoose = require('

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    企业面试题: JavaScript中如何对一个对象进行深度clone

    考核内容: js中对象的深度克隆(校招中总会考到) 题发散度: ★★★★★ 试题难度: ★★★★ 解题思路: 谈到对象的克隆,必定要说一下对象的概念。...(1)原始类型包括:数值、字符串、布尔值、null、undefined(后两个是特殊的原始值,这里不做详细的说明,我的上一篇博客有谈到过一些) (2)对象类型包括:对象即是属性的集合,当然这里又两个特殊的对象...好了既然对象分为这两类,这两种类型在复制克隆的时候是有很大区别的。原始类型存储的是对象的实际数据,而对象类型存储的是对象的引用地址(对象的实际内容单独存放,为了减少数据开销通常存放在内存中)。...为了保证对象的所有属性都被复制到,我们必须知道如果for循环以后,得到的元素仍是Object或者Array,那么需要再次循环,直到元素是原始类型或者函数为止。...从上面的代码可以看到,深度克隆的对象可以完全脱离原对象,我们对新对象的任何修改都不会反映到原对象中,这样深度克隆就实现了。

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    在Go中对gRPC+ProtoBuf与Http+Json进行基准测试

    在局域网内的数据交互,Google的Protocal Buffer这种结构编码是比JSON更好的选择。 gRPC默认使用protobuf,它更快,因为它是二进制的且是类型安全的。...目的是进行两种方式的基准测试,并对结果进行比较。API只包含一个创建用户的接口,请求(Request)的过程包含验证的步骤。...在2种方式的程序中,请求、验证和响应这几个步骤都是相同的,所以我们只是测试整个响应过程。当然,基准测试还包括响应解析。...197919 ns/op BenchmarkJSONHTTP-8 1000 1720124 ns/op CPU使用情况比较 重新启动应用程序,我使用性能测试工具pprof对API...:6061/debug/pprof/profile 我每次运行pprof后使用top中查看CPU使用情况,结果显示,Protobuf的资源消耗较少,是Http消耗资源的的70%。

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