在 TensorFlow 中，提供 tf.nn.dilation2d 和 tf.nn.erosion2d 这两种形态学网络层，分别对应着形态学操作上的膨胀和腐蚀操作。...+ rates[2] * dx, c] + filter[dy, dx, c] 意思就是，filter (kernel) 中的值被添加到图像中的每一位置的值中...这里的 filter 也称为 structuring function。因为在形态学中，filter 就是 structure elements。 也就是说，灰度的 2D 形态操作是最大和相关。...将其与卷积操作做对比，就是把公式中的乘法取代成了加法，将积分（或者求和）取代成了取最大值。 ? 离散形式： ? 可以发现和 max-pool 的操作有点点类似。...Tensorflow dilation behave differently than morphological dilation
集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序。...其中使用Struts作为系统的整体基础架构，负责MVC的分离，在Struts框架的模型部分，控制业务跳转，利用Hibernate框架对持久层提供支持，Spring做管理，管理struts和hibernate...modle层就是对应的数据库表的实体类(如User类)。...Dao层，一般可以再分为***Dao接口和***DaoImpl实现类，如userDao接口和userDaoImpl实现类,接口负责定义数据库curd的操作方法，实现类负责具体的实现，即实现Dao接口定义的方法...Service层，引用对应的Dao层数据库操作，在这里可以编写自己需要的代码（比如简单的判断），也可以再细分为Service接口和ServiceImpl实现类。
JAVA中Action层, Service层 ，modle层 和 Dao层的功能区分 首先这是现在最基本的分层方式，结合了SSH架构。modle层就是对应的数据库表的实体类。...java对象中使用 dao是数据访问层 就是用来访问数据库实现数据的持久化（把内存中的数据永久保存到硬盘中） Dao主要做数据库的交互工作 Modle 是模型 存放你的实体类 Service 做相应的业务逻辑处理...这样的框架，你会了解面向接口编程，表示层调用控制层，控制层调用业务层，业务层调用数据访问层。...初期也许都是new对象去调用下一层，比如你在业务层new一个DAO类的对象，调用DAO类方法访问数据库，这样写是不对的，因为在业务层中是不应该含有具体对象，最多只能有引用，如果有具体对象存在，就耦合了。...所以我讲讲自己的理解 比说你现在用的是SSH框架，做一个用户模块： 1、假设现在你做这个功能会用到user表和权限表，那么你前台的页面访问action，action再去调用用户模块service，用户模块
尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...2、转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。
PDO：数据访问抽象层 具有三大特点： 1.可以访问其它数据库 所有数据库都可以 2.具有事务功能 3.带有预处理语句功能（防止SQL注入攻击） 实例操作代码如下： <?...php //1.造PDO对象 $dsn ="mysql:dbname=mydb;host=localhost";//数据库类型:dbname=数据库名称;host=链接的ip或本机 $pdo =new...info values('004','王六','男','n007','1994-02-11')"; //3.执行SQL语句 $stm = $pdo->query($sql); //查询语句用query,返回的是结果...$arr = $pdo->exec($sql);//增删改用exec，返回的是执行的行数 //4.从PDOStatement对象里面读数据 $/**【关于环境方面，我觉得DOCKER是非常合适和快速部署的一个方式...为选择一条数据 $arr = $stm->fetchAll(PDO::FETCH_BOTH);//fetchAll为全选 //事务类型:即要不全部都通过，要不全部失败，可以参考淘宝购物，必须同时满足扣款，减去库存和添加订单三项条件
只需几行代码即可重复使用经过训练的模型，例如 BERT 和 Faster R-CNN，实现这些些牛X的应用，简直和把大象装进冰箱一样简单。 ?...Hub 下载模型 TensorFlow Hub 在 hub.tensorflow.google.cn 中提供了一个开放的训练模型存储库。...tensorflow_hub 库可以从这个存储库和其他基于 HTTP 的机器学习模型存储库中加载模型。 ? 从 下载并解压缩模型后，tensorflow_hub 库会将这些模型缓存到文件系统上。...os.environ['TFHUB_CACHE_DIR'] = '/home/user/workspace/tf_cache' 值得注意的是，TensorFlow Hub Module仅为我们提供了包含模型体系结构的图形以及在某些数据集上训练的权重...大多数模块允许访问模型的内部层，可以根据不同的用例使用。但是，有些模块不能精细调整。在开始开发之前，建议在TensorFlow Hub网站中查看有关该模块的说明。
访问元素和提取子集是数据框的基本操作，在pandas中，提供了多种方式。...0.117015 r3 -0.640207 -0.105941 -0.139368 -1.159992 r4 -2.254314 -1.228511 -2.080118 -0.212526 利用这两种索引，可以灵活的访问数据框中的元素...r2 -1.416611 r3 -0.640207 r4 -2.254314 Name: A, dtype: float64 # 当然，你可以在列对应的Series对象中再次进行索引操作，访问对应元素...针对访问单个元素的常见，pandas推荐使用at和iat函数，其中at使用标签进行访问，iat使用位置索引进行访问，用法如下 >>> df.at['r1', 'A'] -0.22001819046457136...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas中访问元素的具体方法还有很多，熟练使用行列标签，位置索引，布尔数组这三种基本的访问方式，就已经能够满足日常开发的需求了
，业务才是工作中的重中之重。...这样的框架，你会了解面向接口编程，**表示层调用控制层，控制层调用业务层，业务层调用数据访问层。...初期也许都是new对象去调用下一层，比如你在业务层new一个DAO类的对象，调用DAO类方法访问数据库，这样写是不对的，因为在业务层中是不应该含有具体对象，最多只能有引用，如果有具体对象存在，就耦合了。...，然后在业务层里调用这个封装的方法，这才是业务里真正干得事，只要没访问数据库的，都要在业务里写。...比说你现在用的是SSH框架，做一个用户模块： 1、假设现在你做这个功能会用到user表和权限表，那么你前台的页面访问action，action再去调用用户模块service，用户模块service判断你是操作
二者的主要区别 tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义...返回：Tensor 类型 placeholder（type,strucuct…)是tensorflow中又一保存数据的利器，它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow...中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。...它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”。...举个栗子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on @author: """ import tensorflow as tf a=tf.placeholder
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？...这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。 在进入理论探讨之前，我们先举个例子。假如，我们想找和“Lucence”相关的文章。...抽象一下，可以理解为 一个词预测主题的能力越强，就越重要，权重也应该越大。反之，权重越小。 假设我们把世界上所有的文档的总和看成一个文档库。...”仅占30%的权重。...BM25是基于TF-IDF并做了改进的算法。 BM25中的TF 传统的TF值理论上是可以无限大的。而BM25与之不同，它在TF计算方法中增加了一个常量k，用来限制TF值的增长极限。
前言从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。.../web_model产生的文件(生成的web格式模型)转换器命令执行后生产两种文件，分别是model.json （数据流图和权重清单）和group1-shard\of\ （二进制权重文件）输入的必要条件...(tensorflow.js层模型，具有有限的Keras功能，不适合TensorFlow SavedModels转换)。...--signature_name对TensorFlow Hub module和SavedModel转换用的选项：对应要加载的签名，默认为default。2.7....开始转换在当前虚拟环境下，进入到inference_graph目录下，输入以下命令，之后就会在web_model生成一个json文件和多个权重文件。
注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】 最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口，方便使用现有模型进行迁移学习。...我们有时用Keras快速构建模型原型，这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!...TensorFlow Hub预训练模型中有一个由Allen NLP开发的ELMo嵌入模型。ELMo嵌入是基于一个bi-LSTM内部状态训练而成，用以表示输入文本的上下文特征。...ELMo嵌入在很多NLP任务中的表现均超越了GloVe和Word2Vec嵌入的效果。 ?...ELMo嵌入需要自建一个层，并确保嵌入权重可训练: class ElmoEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs): self.dimensions
多层结构 深度学习模型的核心在于其多层结构。每一层都可以看作是从输入数据中提取不同层次的特征。例如，在图像识别任务中，第一层可能学习到边缘特征，第二层学习到形状特征，更高层学习到更复杂的特征。...隐藏层（Hidden Layers）: 处理输入数据，提取特征。隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量决定了网络的深度和复杂度。 输出层（Output Layer）: 生成最终结果。...常用的激活函数包括： Python代码 我们使用Python和TensorFlow库构建一个简单的神经网络模型。...我们将使用TensorFlow Hub的预训练模型。...import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import matplotlib.pyplot as plt import numpy as
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
模型，并像使用 Keras 层一样，轻松使用 TensorFlow2 SavedModel。...这些模型有各种规模，包括标准的 ResNet50 和 ResNet152x4（152 层深，比典型的 ResNet50 宽 4 倍），后者适合计算和内存预算大、对准确率要求更高的用户。...组归一化和权重标准化 最后，我们要将组归一化（GroupNorm，而非 BatchNorm）与权重标准化结合使用。由于模型巨大，我们只能在每个加速器（如 GPU 或 TPU 芯片）上拟合几张图像。...BiT 模型 您可以访问 TensorFlow Hub，下载基于 ImageNet-21k 预训练的其中一种 BiT 模型。.../google/bit/m-r50x1/1" module = hub.KerasLayer(model_url) SavedModel https://tensorflow.google.cn/hub
相比之下，在 Keras 中，抽象的水平是与我们想象的方式相匹配的：由层构成的图，像乐高积木一样叠在一起。这感觉很自然，这是我们在 TensorFlow 2.0 中标准化的模型构建方法之一。...与 Sequential 和 Functional API 一起，它也是在 TensorFlow 2.0 中开发模型的推荐方法之一。...例如，在迁移学习中，您可以访问中间层激活来从现有的模型中构建新模型，如下所示： from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19 base =...局限性 当前的符号 API 最适合开发层的有向无环图模型。这在实践中占了大多数用例，尽管有一些特殊的用例不适合这种简洁的抽象，例如，动态网络（如树状神经网络）和递归网络。...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。
前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。...这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...特别还提供了轻量化的 MobileNet，这意味着它们可以轻而易举地在移动设备中实时使用。 花了点时间对这个模型进行调试，里面还是有不少坑的，相信在编译过程中大家都会碰到这样那样的问题。...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...另外，为了测试不同模型的效果，分别对mobilenet和faster-rcnn进行了测试。故意选择了一张多场景的图片来进行测试。 ? 选择moblienet的效果如下所示： ?
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