一、深度學習之anaconda以及Tensorflow的安裝

1.anaconda安裝 注意：將兩個選項都勾選上，將安裝路徑寫入環境變數 2.安裝Tensorflow （1） 建立一個 conda 計算環境名字叫tensorflow:           conda create -n tensorflow pyth

一、WCF學習之旅-創建第一個服務

img image pub 頁面 添加服務 ets art idt null WCF基本介紹：http://baike.baidu.com/link?url=TGjLYt3HS4dt4-hIiGRknLy6udRsZ52QxJz9cmRKlR4NXbP9rCZDsKn2fD

三十一、python學習之Flask框架(三)檢視：路由、上下文、Flask-Script擴充套件

一、裝飾器路由的具體實現 1.Flask框架路由實現 Flask有兩大核心：Werkzeug和Jinja2 Werkzeug實現路由、除錯和Web伺服器閘道器介面 Jinja2實現了模板。 Werkzeug是一個遵循WSGI協議的python函式庫

四十一、python學習之Django框架(二):Cookie,Session的相關使用

三、cookie: Cookie,有時也用其複數形式Cookies, 指某些網站為了辨別使用者身份、進行session跟蹤而儲存在使用者本地終端的資料(通常經過加密) Cookie最早是網景公司的前僱員Lou Montulli在1993年3月的發明。 Cookie是由伺服器端

一、深度學習框架究竟是什麼？

深度學習之tensorflow （一）

spa 計算 put range mst reduce logs 分析 pen 一、TensorFlow簡介 1.TensorFlow定義： tensor ：張量，N維數組 Flow : 流，基於數據流圖的計算 TensorFlow : 張量從圖像

分享《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》PDF+源代碼

image pro 源代碼 代碼 復制 進階 com nag 分享圖片 下載：https://pan.baidu.com/s/1zI-pblJ5dEwjGVe-QQP9hQ 更多資料：http://blog.51cto.com/3215120 《深度學習之TensorFlo

Git 深度學習之填坑之旅一（git安裝和配置、基本命令）

2018-11-07 14:37 by 蟬時雨, ... 閱讀, ... 評論, 收藏, 編輯 前戲 最近不管是工作還是ctf比賽，接觸與使用git變得越來越多，git半吊子水平的我已經不能支撐日常工作了。碰巧自己公司專案剛上線，現在能擠出一

Tensorflow深度學習之十一：基礎影象處理

OpenCV是一個十分強大的視覺庫，tensorflow也提供了十分強大的圖片處理函式，下面是一個簡單的例子來說明使用tensorflow和opencv兩個工具進行深度學習程式的設計。 首先是使用的原始圖片： import tensorflow as

Tensorflow深度學習之二十一：LeNet的實現（CIFAR-10資料集）

一、LeNet的簡介 LeNet是一個用來識別手寫數字的最經典的卷積神經網路，是Yann LeCun在1998年設計並提出的。Lenet的網路結構規模較小，但包含了卷積層、池化層、全連線層，他們都構成了現代CNN的基本元件。 LeNet包含輸入層在內共有

資源 | Intel釋出AI免費系列課程3部曲：機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎

翻譯 | AI科技大本營（公眾號ID：rgznai100） 校對 | 成龍 編輯 | 明明 Intel於近期釋出了三門AI系列的免費課程，分別是關於機器學習基礎、深度學習基礎、TensorFlow基礎三個方面。據悉，該系列免費課程主要針對研究生階段的學生，

深度學習之（十一）Deep learning中的優化方法：隨機梯度下降、受限的BFGS、共軛梯度法

　　三種常見優化演算法：SGD（隨機梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共軛梯度法）。      1.SGD（隨機梯度下降）        隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是隨機和優化相結合的產物，是一種很神奇的優化方法，屬於

Tensorflow深度學習之十二：基礎圖像處理之二

fcm 數字 ssi port con tty .net term file Tensorflow深度學習之十二：基礎圖像處理之二 from：https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474 首先放出

深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡

padding valid 叠代 val 分析 此外 nbsp drop BE 基礎概念： 　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重

一、Linux學習筆記之Linux 常見命令

文字內容來自部落格園linux常見命令，圖片為實操截圖 Linux 命令語法 命令格式： 命令 【-選項】【引數】 　　例子：　　 ls -la /etc 　　說明： ①、個別命令使用不遵循此格式 ②、當有多個選項時，可以寫在一起 ③、簡化選項(一般用一個-

深度學習之TensorFlow使用CNN測試Cifar-10資料集（Python實現）

題目描述： 1. 對Cifar-10影象資料集，用卷積神經網路進行分類，統計正確率。 2.選用Caffe, Tensorflow, Pytorch等開 源深度學習框架之一，學會安裝這些框架並呼叫它們的介面。 3.直接採用這些深度學習框架針對Cifar-10資料集已訓練好的網路模型，只

深度學習之儲存和讀取tensorflow模型

儲存和讀取 TensorFlow 模型 儲存變數 載入變數 訓練一個模型並儲存它的權重 載入訓練好的模型 訓練一個模型的時間很長。但是你一旦關閉了 TensorFlow session，你所有訓練的權重和偏置項都丟失了。如果你計劃在之

深度學習之(神經網路)單層感知器（python）（一）

感知器介紹 感知器（Perceptron），是神經網路中的一個概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。 單層感知器（Single Layer Perceptron）是最簡單的神經網路。它包含輸入層和輸出層，而輸入層和輸出層是直接相連的。

深度學習之物體檢測（一）R-CNN

作者Rgb 在這之前大部分物體檢測演算法都是基於傳統的影象處理方法，這是第一篇將深度學習用到物體檢測上的文章，直接影響是2012年ALEXNET在比賽中的重大成功。 簡單來說，RCNN使用以下四步實現目標檢測： a. 在影象中用slective search 方法 確定

深度學習之windows安裝tensorflow

1. 安裝python3.5 2. 下載tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl 3. pip install tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl 4. 在 https://www.micro