机器之心编辑 参与：思源 TensorFlow 虽然是目前最为流行的神经网络框架，却以「难于上手」著称（Jeff Dean：怪我咯）。有些时候，我们需要简明扼要的代码来指点迷津。...实际上，在我们搭建自己的模型或系统时，复制并粘贴这些代码就行了。它们以规范的形式定义不同的功能模块，因此只要修改少量参数与代码，它们就能完美地融入到我们项目中。...使用方法 使用方法其实有两种，首先我们可以复制粘贴代码，这样对于模块的定制化非常有利。其次我们可以直接像使用 API 那样调用操作与模块，这种方法会使模型显得非常简洁，而且导入的源码也通俗易懂。...首先对于第二种直接导入的方法，我们可以从 ops.py 和 utils.py 文件分别导入模型运算部分与图像预处理过程。...代码示例 如下主要介绍几段代码示例，包括最常见的卷积操作和残差模块等。每一项代码示例都能采用 API 式的调用或复制粘贴，所以它们不只能快速使用，学习各种操作的实现方法也是很好的资源。
程序员碰到问题，最好最快的解决方法都是去互联网上搜索，并且得益于StackOverflow.com等站点，任何开发人员都可以方便地提出编程方面的疑问，然后获得其他人的帮助。...但是聪明的程序员找到解决问题的代码，都会仔细看一下，删除一些不合适的注释或示例，并且结合自己的项目加以改进和优化，而不是照单全抄，不然肯定会遇上麻烦的——比如日产汽车的NissanConnect EV移动应用的一名开发者...看到上图中红色线圈出的字吗？...“StackOverflow信仰的是程序员帮助程序员”，一个汽车的APP还附带传播一下程序员的精神， 很快Twitter上的用户就找到了 StackOverflow 这个原贴了：http://stackoverflow.com.../questions/31845450/，果然回答的帖子中有用这个slogan作为示例： 都让你别复制粘贴了，我们小时候抄作业的时候都知道，至少要看一下，要改掉一些。
好在android提供了binder这个进程间通信的功能，Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的，这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能...，既然Java的Service是基于C++的封装来实现的，也相同能够在Python中封装相同的C++代码，这篇文章解说了怎样通过binder在Python代码中直接訪问Java的Service。...的代码。...可是编译出来的代码应该能够执行在各个不同的版本号，我在4.0和4.2版本号的设备上作了简单的測试，事实证明在4.2上编译的代码能够在4.0上执行，可是考虑到android的诸多版本号，各个版本号多多少少有些兼容性问题...，更具体的还必须比較各个版本号的binder代码。
起因是在最近的一次Jimmy老师给大家的视频号直播中，我们尝试演示了一段代码的运行过程。意外发现，当代码从微信中复制粘贴到终端时，竟然出现了无法运行的情况。...情景再现 起因是需要用到kingfisher下载一个数据集，代码直接从微信检索了相关代码 image.png 直接复制粘贴，运行报错信息如下，仔细有看了下代码，没有问题，这就很诡异。...既然报错是显示命令没有，而软件和代码看起来是没有问题的，那大概率就是shell字符识别的问题。因为微信复制粘贴可能会有诡异字符。思路有了，下面就是验证猜想。...当从微信这样的应用中复制文本时，可能会无意中复制了这种空白字符，因为它们在微信中可能用于格式化文本但在代码编辑器或命令行环境中通常是不可见的。所以就会出现命令看起来正确，但是却运行不了的情况。...替换所有 Replace All Sublime Text 替换后 碎碎念：其实最简单的方法，就是尽量不从微信复制粘贴代码。从根源上避免出现这个bug
通过 Shiro 易于理解的 API ，你可以快速、轻松地保护任何应用程序 —— 从最小的移动端应用程序到大型的的 Web 和企业级应用程序。...从图中我们可以看出，Shiro 提供了多种 AuthorizingRealm 的实现类，提供从不同的数据源获取数据。...从代码中，我们可以看出，失败原因为异常的全类名，我们需要进行翻译成人类可读的提示。 2.3.3 登陆成功 GET login_success 地址，登陆成功响应。...如果 token 不存在，直接返回 401 ，认证不通过的 JSON 提示。...如果胖友项目中需要权限相关的功能，建议不要直接拷贝 renren-fast 的代码，而是按照自己的理解，一点点“重新”实现一遍。在这个过程中，我们会有更加深刻的理解，甚至会有自己的一些小创新。
---- 首先问自己以下几个问题： 什么才是我学习的最好方式？我是更喜欢从理论文字中获取知识呢？还是更希望从代码片段和具体实现中汲取营养？...但话说回来，如果一本深度学习书籍完全跳过理论而直接进入具体的代码实现中，那么读者会错过核心的理论基础，而这些东西能够帮我们解决新的深度学习问题或项目。...Goodfellow 等人的《Deep Learning》是一本纯粹的理论书籍，它面向的是学术界的读者，全书中没有一点代码。...这本书中总共有 7 段 Python 代码，它们利用 MNIST 数据集讲述了各种机器学习、神经网络和深度学习技术的基础知识，对阐释书中讲到的理论概念大有帮助。...如果符合下面的条件，那么你就应该读一读这本书： 你是一个机器学习新手，并且希望通过代码示例入门机器学习的核心原理 对流行的 scikit-learn 机器学习库感兴趣 想快速学习如何使用 TensorFlow
下面这本书是很早以前从旧书摊淘来的。...很多博主直接copy了书中的内容而没有亲自实验，比如Tensorflow实现训练神经网络解决二分类问题(https://blog.csdn.net/qq_38702419/article/details...直接运行书中的例程确实可以得到损失函数不断下降并收敛的假象，但只要稍微看一下预测结果就会发现问题。 这里犯的错误就是混淆了概率和概率分布。...但这并不代表公式里就可以直接代入。正确的做法是从概率值恢复出概率分布，再代入到公式中。 ? 如果输出层使用两个节点，标签使用 ? 表示类别0，使用 ? 表示类别1。...书中的例程实际是不包含偏置值和非线性激活函数的。
例如，通过开源，可以找到Python开发人员，从而找到从事数据科学和机器学习框架（如 PyTorch、Tensorflow 和 Scikit-learn）的优秀开发人员，这些框架也直接使用 Python...借助大量可用的开源数据科学框架，对数据科学感兴趣的人能够实践他们在教科书中学到的东西。 处理大量数据存储和计算需求可能会造成问题！公司和个人可能难以满足存储和计算需求，因为大数据变得越来越复杂！...此外，用户可以直接从云端调试、评估和复制结果 [4]。最后，云环境是弹性的，这意味着可以自定义数据的数量和存储位置。环境将应需增长或缩小。云原生ML的优势包括： 它允许可靠的可扩展性。...目前最流行的开源数据科学项目都在 GitHub上管理源代码，如果想开始学习它们，这里有一个简短的列表： R和Python是最流行的数据科学编程语言，它们本身是开源的。...PyTorch是一个 Python 机器学习框架，具有从原型设计到部署的许多功能。 Tensorflow用于构建和训练神经网络。
我们还要感谢那些在论坛中积极帮助别人的用户。你们提供了无比珍贵的服务，非常感谢！ 指标 从数字上来看： 在 Github 上有 87769 行代码引入 Torch。...每个新教程都帮助用户用不同的学习方法更快地找到适合自己的学习路径。 Goku Mohandas 和 Delip Rao 把正在写的书中的代码做了改变，使用了 PyTorch。...Fast.ai 的「Deep Learning for Coders」是个流行的在线课程。...去年 8 月，我们实现了一个通用接口，可使用 n 阶导数，加快支持高阶梯度函数的收敛，截至写作本文时，几乎所有 ops 都支持此界面。...用户可使用后续的 tracer 更高效地运行当前的 PyTorch 模型，或将其转换成 ONNX 格式以输出至 Caffe2、MXNet、TensorFlow 等其他框架，或直接搭载至硬件加速库，如 CoreML
深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。...针对每个关键知识点，书中给出了基于NumPy 的代码实现，以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。...TensorFlow入门与实战 作者：罗冬日 · 讲解深度学习的原理和 TensorFlow 框架应用，并配有翔实的代码实例； · 通过本书，你能快速上手搭建一个深度学习应用； · 内容由浅入深，...书中首先介绍了 TensorFlow 设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将 TensorFlow 与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了...作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始，解释和探讨了图形和图像识别的具体方法，对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。
项目链接：https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals 在项目地址中，作者提供了全部的 LaTex 源文件，也提供了对应的 PDF，读者可直接下载...首次使用 TensorFlow 时，推荐从源代码完整地构建一次 TensorFlow，以便了解系统的构建方式，及其理顺所依赖的基本组件库。...强烈推荐阅读本书的同时，阅读 TensorFlow 关键代码；关于阅读代码的最佳实践，请查阅本书附录 A 的内容。 版本说明 本书写作时，TensorFlow 稳定发布版本为 1.2。...不排除本书讲解的部分 API 将来被废弃，也不保证某些系统实现在未来版本发生变化，甚至被删除。...同时，为了更直接的阐述问题的本质，书中部分代码做了局部的重构；删除了部分异常处理分支，或日志打印，甚至是某些可选参数列表。
例如，通过开源，可以找到Python开发人员，从而找到从事数据科学和机器学习框架的优秀开发人员，如PyTorch、Tensorflow和Scikit-learn，这些框架也是直接使用Python构建的。...有了大量的开源数据科学框架，对数据科学感兴趣的人就可以实践他们在教科书中所学到的知识。 但是，处理大量的数据是一种挑战! 当处理大量的数据时，存储和计算需求会成为一个问题!...云原生ML允许公司和个人将人工智能和深度学习模型部署到云的可扩展环境中。有了云原生ML，访问数据和部署程序就更容易了，不需要有编码的经验[4]。此外，用户可以直接从云中调试、评估和复制结果[4]。...大多数流行的开源数据科学项目在GitHub上管理其源代码，如果你想开始学习它们，这里有一个简短的列表。 R和Python是数据科学中最流行的编程语言，它们本身也是开源的。...PyTorch是一个Python机器学习框架，具有从原型设计到部署的许多功能。 Tensorflow用于构建和训练神经网络。
PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！2019年1月到6月底，在arXiv.org上发表的论文中，提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几。...相比之下，TensorFlow的增长幅度仅为23%。 基于 PyTorch 如此受欢迎，获取丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！...书籍简介 这本书最大的特点就是简练不啰嗦，全书只有 141 页。内容通俗易懂，主要介绍 PyTorch 的基本知识和理论。特点是使用平易近人的方式，介绍了非常专业的主题。...这本书提供了一个详细的、实践性的介绍，介绍了使用PyTorch构建和训练神经网络，PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。...配套代码 完整版的《Deep Learning with PyTorch》同样配套了书中所有的代码，开源代码可以在主页左侧直接下载。
来源：AI有道 PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！2019年1月到6月底，在arXiv.org上发表的论文中，提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几。...相比之下，TensorFlow的增长幅度仅为23%。 基于 PyTorch 如此受欢迎，获取丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！...书籍简介 这本书最大的特点就是简练不啰嗦，全书只有 141 页。内容通俗易懂，主要介绍 PyTorch 的基本知识和理论。特点是使用平易近人的方式，介绍了非常专业的主题。...这本书提供了一个详细的、实践性的介绍，介绍了使用PyTorch构建和训练神经网络，PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。...配套代码 完整版的《Deep Learning with PyTorch》同样配套了书中所有的代码，开源代码可以在主页左侧直接下载。 ?
https://github.com/kerlomz/captcha_demo_csharp 笔者选用的时下最为流行的CNN+BLSTM+CTC进行端到端的不定长验证码识别，代码中预留了DenseNet...3.1 定义一个模型 本项目采用的是参数化配置，不需要改动任何代码，可以训练几乎任何字符型图片验证码，下面从两个配置文件说起：config.yaml # 系统配置 # - requirement.txt...0，收敛快慢是有一定的运气成分的。...文件，可以直接从项目中的示例代码demo.py中提取。...其实网上的图片验证码大多是采用开源的，稍作修改而已，大多数情况都能被近似生成出来，笔者收集了不少源代码，上述展示的验证码图片不代表任何实际的网站，如有雷同，笔者不承担责任，该项目只能用于学习和交流用途，
问题汇总 1、下载问题 a、代码下载 问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。...j、使用cpu进行训练与预测的问题 对于keras和tf2的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，直接装cpu版本的tensorflow就可以了。...问：为什么从0开始训练效果这么差（我修改了网络主干，效果不好怎么办）？ 答：一般来讲，网络从0开始的训练效果会很差，因为权值太过随机，特征提取效果不明显，因此非常、非常、非常不建议大家从0开始训练！...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。
以下是目前互联网上的12本最好的深度学习书籍： 1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习 首先，在我看来最好的一本是采用流行的机器学习库Scikit-Learn和Google的TensorFlow...我认为这本书的亮点之一是它大量使用了Tensorflow，它是Google的深度学习框架，用于构建神经网络。事实上，书中有一整章专门介绍它，这在我看来是一个巨大的优势。...Tensorflow的书，本书为Tensorflow提供了一个实用的实践方法，适用于广泛的技术人员，从数据科学家到工程师，学生。...本书首先是关于深度学习的初学者书籍，但如果你已经具备Java或深度学习的经验，那么你可以直接查看示例。 如果你在深度学习方面没有经验，但是有丰富的Java经验，那么你应该从封面阅读。...本书中的所有代码都以iPython笔记本的形式提供，因为我过去曾使用过Tensorflow，我发现在开发过程中使用iPython笔记本电脑非常有用。
从LeNet架构开始，CNN已经实现很多成果，包括ImageNet分类、人脸识别和目标检测。 RNN允许网络单元的循环连接。...CNTK是一个由微软研究院开发的工具包，支持大部分流行的神经网络。...此文针对三版主要的GPU架构和一些最新的网络（如：ResNet-50）和软件（如：cuDNN v5）进行基准评测，并深入到工具包代码分析性能。此外，本文也比较了单台机器里多个GPU卡的性能。...MXNet：同样将mini-batch样本分配到所有GPU中，每个GPU向前后执行一批规模为M/N的任务，然后在更新模型之前，将梯度汇总。 TensorFlow：在每个GPU上放置一份复制模型。...当GPU的数量增加到4时，CNTK和MXNet的收敛速度率接近Torch，而Caffe和TensorFlow收敛相对较慢。
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