/12 月折旧额＝（固定资产原价－预计净残值）×月折旧率 （1）在采用“年数总和法”计算折旧时，每年的折旧率都是一个分数，分母是折旧年限的前N项和；分子依次是“折旧年限”、“（折旧年限－1）”、“（折旧年限...元） 第二年的折旧额为：（11000－1000）×3/（1+2+3+4）=3000（元） （2）“双倍余额递减法”是在不考虑固定资产残值的情况下，根据每期期初固定资产账面净值和双倍的直线法折旧率计算固定资产折旧的一种方法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为： 双倍直线折旧率＝2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额＝20000×40%＝8000(元) 第二年应提的折旧额＝(20000-8000)×40%＝4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是： 年折旧率=2/估计使用年限， 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者
教你怎么蹭网实现和dualwan双倍网速上网 蹭网：就是利用邻居家的无线信号上网，当然需要破解之后才能上。 Dualwan：在一台无线路由器上划出两个wan口来实现2倍的上网速度。
keras和tensorflow构建企业级NER 应用最新的深度学习方法来满足工业的需求 ?...最近的一篇论文（Deep contextualized word representations）介绍了一种新型的深层上下文化词表示，它模拟了词语使用的复杂特征（例如，句法和语义），以及这些用法如何在语言上下文中变化...，然后导入.orflowHub（用于发布、发现和消费机器学习模型的可重用部分的库）来加载ELMo嵌入特性和keras以开始构建网络。...接下来，我们将数据分割成训练和测试集，然后导入tensorflow Hub（用于发布、发现和使用机器学习模型的可重用部分的库）来加载ELMo嵌入特性和keras以开始构建网络。...让我们看看如何获得精确度、召回和F1份数： from seqeval.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, classification_report
最重要的是，很多优化程序已经集成到Theano库中，它能够优化你的计算量并让你的运行时间保持最低。 如果速度的提升还不能满足你，它还内置支持使用CUDA在GPU上执行那些所有耗时的计算。...尽管Theano使用Cython和CUDA对其性能大大提升，但你仍然可以仅仅使用Python语言来创建几乎任何类型的神经网络结构。...Torch，基于Theano和Python语言编写，支持GPU和CPU。...它的开发侧重于实现快速试验和创造新的深度学习模型。 如果你需要具有以下功能的深度学习库，采用Keras就恰到好处： 可以很容易地、快速地建立原型（通过总体模块化，极简化并且可扩展化）。...支持卷积网络和递归网络，以及两者的组合。 支持任意连接方式（包括多输入多输出训练）。 Keras库与其他采用Theano库的区别是Keras的编码风格非常简约、清晰。
一些前面说明 实现基本完全基于文末列出的deepFM 原文（还有几处或者更多地方可以优化，比如二次项多值输入的处理，样本编码等等） 文末参考的文章用Keras实现一个DeepFM 是我们初期学习和搭建deepFM...我们来分析一下如何处理这部分。...可以直接看代码如何实现这部分。...as K from keras import optimizers from keras.engine.topology import Layer # 样本和标签，这里需要对应自己的样本做处理 train_x.../core/ CTR 模型最全演化图谱https://www.infoq.cn/article/TySwhPNlckijh8Q_vdyO 推荐阅读 在Keras和Tensorflow中使用深度卷积网络生成
Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/ 可以通过查看官方文档更加准确地了解相关信息...大致和上述的compile和fit一致。...在培训和测试期间由模型评估的度量列表。 通常，您将使用metrics = [‘accuracy’]。...返回 一个History实例， 其History.history属性是连续时期的训练损失值和度量值的记录，以及验证损失值和验证度量值（如果适用）。
在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...进行计算机视觉深度学习这本书的一部分。.../ 使用keras和多GPU训练一个深层神经网络 首先确保在环境中安装和更新keras 2.09（或更高版本）： pip3 install --upgrade keras 这里，新建一个文件并命名为train.py...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。 使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
一些前面说明 实现基本完全基于文末列出的deepFM 原文（还有几处或者更多地方可以优化，比如二次项多值输入的处理，样本编码等等） 文末参考的文章用Keras实现一个DeepFM 是我们初期学习和搭建deepFM...实现 FM 部分 谈到具体如何实现模型。下图是 deepFM 网络的 FM 部分。 我们看到上图有红色的连线和黑色的连线 第一层到第三层的黑色的连线部分就是原始输入通过线性加权，得到模型的一次项。...我们来分析一下如何处理这部分。...可以直接看代码如何实现这部分。...Kfrom keras import optimizersfrom keras.engine.topology import Layer# 样本和标签，这里需要对应自己的样本做处理train_x =
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多...GPU 上运行 Keras 模型?...有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。 数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。...主要特点和改进 Eager execution 预览版现在可用。 TensorFlow Lite dev预览现在可用。 提供CUDA 9和cuDNN 7支持。...添加streaming_precision_recall_at_equal_thresholds，streaming精度计算方法和 O（num_thresholds +预测的大小）时间和空间的复杂性。...添加了一个简短的文档，解释了Estimators如何保存检查点。 为tf2xla网桥支持的操作添加文档。 修复SpaceToDepth和DepthToSpace文档中的小错别字。...将cross_entropy和kl_divergence添加到tf.distributions.Distribution。
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。...theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras...· GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto...+ 固定显存 上述两个连一起用就行： import os import tensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from keras.backend.tensorflow_backend
内容简介 Keras简单而优雅，类似于scikit-learn。然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...进行计算机视觉深度学习这本书的一部分。.../ 使用keras和多GPU训练一个深层神经网络 首先确保在环境中安装和更新keras 2.09（或更高版本）： pip3 install --upgrade keras 这里，新建一个文件并命名为train.py...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...你可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型（除非模型从未编译过）。...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...，查看有关如何安装 h5py 的说明。...请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。
这对人类、狗和猫来说都很容易。您的计算机会发现它有点困难。 代码的注释很详细，可参考。...import visualizer from sklearn.metrics import confusion_matrix from tensorflow.keras.layers import Dense..., Flatten, MaxPooling2D, Conv2D from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model from tensorflow.keras.optimizers...test_path, target_size=(224, 224), classes=['cat', 'dog'], batch_size=10, shuffle=False) # 测试，从训练集中生成一批图像和标签..., # 它有2节点，一个给猫，一个给狗 activation='softmax' # 输出上使用激活函数，以便每个样本的输出是cat和dog
[开发技巧]·keras如何冻结网络层 在使用keras进行进行finetune有时需要冻结一些网络层加速训练 keras中提供冻结单个层的方法：layer.trainable = False 这个应该如何使用...input_shape=(224, 224, 3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False 2.冻结model某些网络层 在keras
如何计算UDP/TCP检验和checksum 一、下面的图是一个UDP的检验和所需要用到的所有信息，包括三个部分： 1.UDP伪首部 2.UDP...二、计算检验和（checksum）的过程很关键，主要分为以下几个步骤： 1.把伪首部添加到UDP上； 2.计算初始时是需要将检验和字段添零的； 3.把所有位划分为...三、事实胜于雄辩，还是举个例子来分析一下吧，该例子计算的是一个TCP的检验和（和UDP的算法一致） TCP计算检验和的报文结构如下所示： ?...1.首先将检验和部分添零； 2.然后将TCP伪首部部分，TCP首部部分，数据部分都划分成16位的一个个16进制数； 3.将这些数逐个相加，记得溢出的部分加到最低位上，这是循环加法...： 0xc0a8+ 0x0166+……+0x0402=0x9b49 4.最后将得到的结果取反，则可以得到检验和位0x64B6 按照上述步骤进行计算就可以得到检验和为
计算机视觉，自然语言处理，语音识别和语音合成等技术能够大大改善用户在移动应用方面的体验。幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。...在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...安装 本教程会用到 PyTorch 和 Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...在转权值之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。 如下图所示，在这两种框架下定义 Squeezenet，然后将 PyTorch 权值转成 Keras。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
在本文中，我将尝试介绍三件事: 1.为什么AlphaZero是人工智能向前迈出的一大步 2.如何构建一个AlphaZero方法论来玩“四子连珠（Connect4）”对弈游戏 3.如何调整代码以插入其他游戏...Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm）”论文，该论文展示了AlphaGo Zero如何能够在国际象棋和日本象棋的比赛中分别击败超强象棋引擎...如何构建你自己的AlphaZero 首先，请查看AlphaGo Zero的“作弊单”，以了解AlphaGo Zero是如何工作的。当我们查看代码的每个部分时，都需要引用这些内容。...使用Keras的残差卷积网络的样本 它使用了AlphaGo Zero论文中的一个压缩版的神经网络体系结构,也就是一个卷积层，然后是许多残差层，然后分解为价值和策略两个分支。...Keras库是用来构建网络的，它的后端是Tensorflow。
---- 五、tensorflow + CPU充分使用 来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...allow_soft_placement=True， 有时候，不同的设备，它的cpu和gpu是不同的，如果将这个选项设置成True，那么当运行设备不满足要求时，会自动分配GPU或者CPU。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...用tf.keras构建一个单层网络： inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(1,)) predictions = tf.keras.layers.Dense(1)(...模型迁移到多GPU上运行只需要上面这些代码，它会自动切分输入、在每个设备（GPU）上复制层和变量、合并和更新梯度。
keras 框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input...(input,output) y=f(x)单调函数模型，DNN可拟合任意函数（不包含分段函数和非单调函数f(x,y)=0） 残差网络：f(x)+x输入 model.compile设置训练参数，单独赋值...+激活(全连接层)，默认relu layer.concatenate合并两输入个张量 layer.lambda添加表达式层 lambda x:x**2 处理梯度消失(loss保持不变，输出全是0)和爆炸...https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/83068421 sklearn cluster 聚类分析 kmeans 分类 随机选取k个样本点 计算所有点到...k个样本点的距离，选取最近的点分类 计算分类的重心点，重覆2、3步骤，直到样本点稳定 means-shift 目标跟踪 随机选取样本点 选取样本点到半径R范围内的点为向量（半径内所有点分类+1），所有向量相加移动样本点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
