使用tf.keras快速搭建神经网络
使用tf.keras快速搭建神经网络1、keras介绍2、搭建神经网络六步法3、关键函数的用法介绍4、快速搭建网络实现鸢尾花数据集分类5、快速实现MNIST手写体数字识别5.1 MNIST数据集介绍5.2 查看MNIST数据集结构5.3 训练MNIST数据集6、训练Fashion_mnist数据集1、keras介绍 tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网 络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习 框架之中最终易上手
经典卷积网络--LeNet
经典卷积网络--LeNet1、LeNet5网络结构搭建2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集)1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。 根据以上信息，就可以根据我前面文章所总结出来的方法，在 Tensorflow 框架下利用 tf.Keras 来构建 LeNet5 模型，如图所示。 图中紫色部分为卷积层，红色部分为全连接层，模型图与代码一
经典卷积网络--AlexNet
经典卷积网络--AlexNet1、AlexNet网络结构2、使用Tensorflow搭建AlexNet3、完整代码实现该网络值得借鉴的地方：激活函数使用 Relu，提升训练速度；Dropout 防止过拟合。1、AlexNet网络结构 AlexNet 网络诞生于 2012 年，是第一个在图像识别比赛中获得冠军的深度学习模型，其 ImageNet Top5 错误率为 16.4 %，可以说 AlexNet 的出现使得已经沉寂多年的深度学习领域开启了黄金时代。 AlexNet 的总体结构和 LeNe
大学生竞赛指南 ACM/ICPC
CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：大学生竞赛指南话题描述：本话题聚焦于大学生竞赛心得体会分享，对于计算机众多领域每年都有很多都会举办科技竞赛，很多学生也都会踊跃参与，每到竞赛结束，学生们都会收获很多，这个时候我们可以写下一篇竞赛心得，大家互相交流学习科技竞赛经验，共同分享竞赛资源、探讨各领域技术以及比赛技巧，希望大家能够在此话题下一起讨论一起学习，能够探索一个属于自己
经典卷积网络--VGGNet
经典卷积网络--VGGNet1、VGGNet网络模型2、VGGNet网络模型搭建（使用Tensorflow）3、完整代码实现(使用CIFAR10数据集)借鉴点：小卷积核减少参数的同时，提高识别准确率；网络结构规整，适合并行加速。1、VGGNet网络模型 在 AlexNet 之后，另一个性能提升较大的网络是诞生于 2014 年的 VGGNet，其 ImageNet Top5 错误率减小到了 7.3 %。 VGGNet 网络的最大改进是在网络的深度上，由 AlexNet 的 8 层增加到了 1
经典卷积网络--ResNet残差网络
经典卷积网络--ResNet残差网络1、ResNet残差网络2、tf.keras实现残差结构3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集)借鉴点：层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力，其网络结构如图所示。 ResNet
经典卷积网络--InceptionNet
经典卷积网络--InceptionNet1、InceptionNet网络模型2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？3、InceptionNet完整实现(使用CIFAR10数据集)借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数）。1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的
VScode(windows系统）+Ubuntu22.04配置驱动开发环境（C语言）
1.下载并安装VScode(建议默认目录及安装）-windows；2.下载cmake(建议默认目录及安装）-windows-选择addsystempath，完毕打开cmd控制台，输入cmake --version,查看安装是否成功;3.下载MSYS2(建议默认目录及安装）-windows-需要配置系统环境变量;4.打开VScode下载插件：5.左边栏找到远程资源管理器，在弹框中输入：“ssh user@ip”，然后输入服务器或者虚拟机密码；也可以直接在config中配置：6.打开cm
K8S集群中Pod资源常见问题排查思路以及处理方法
K8S集群中Pod资源常见问题排查思路以及处理方法文章目录K8S集群中Pod资源常见问题排查思路以及处理方法1.Pod资源的概念2.Pod资源常见问题的排查思路1.Pod资源的概念对于Pod资源的核心概念以及配置详解，可以去阅读这篇文章：[《Kubernetes集群Pod资源结构定义及常用配置参数》][https://jiangxl.blog.csdn.net/article/details/117988304]Pod资源的概念：Pod资源是K8S集群中最小的调度单元，应用程序以容器的身份运行，从
四行代码，Python完成美图秀秀
我们平时使用一些图像处理软件时，经常会看到其对图像的亮度、对比度、色度或者锐度进行调整。你是不是觉得这种技术的底层实现很高大上？其实最基础的实现原理，用 Python 实现只需要几行代码，学会后你也可以进行简单的图像增强处理了。图像增强哪家强Python 中 PIL 模块中有一个叫做 ImageEnhance 的类，该类专门用于图像的增强处理，不仅可以增强（或减弱）图像的亮度、对比度、色度，还可以用于增强图像的锐度。要使用这个模块，你必须先安装 PIL库：pip install ...
【ElasticSearch】（四）—— RestClient操作索引及文档
目录编辑一、RestClient操作索引环境搭建1、导入数据2、导入项目3、mapping映射分析4、初始化RestClient1）创建索引库1、代码解读2、完整示例2）删除索引库3）判断索引库是否存在4）总结二、RestClient操作文档1）新增文档1、索引库实体类2、语法说明3、完整代码2）查询文档1、语法说明2、完整代码3）删除文档4）修改文档1、语法说明2、完整代码5）批量导入文档1、..
【速度】17条好用的Python技巧分享
在这篇文章中，我们将讨论最常用的python技巧。大多数这些技巧都是我在日常工作中使用过的简单的Trick，我觉得好东西就是要拿出来和大家一起分享。闲话少说,我们直接开始吧！ :)技巧总结1.处理用户的多个输入有时我们需要从用户那里获得多个输入，以便使用循环或任何迭代，一般的写法如下:# bad practice码n1 = input("enter a number : ")n2 = input("enter a number : ")n2 = input("ente
GaussDB(DWS) NOT IN优化技术解密：排他分析场景400倍性能提升
HMS Core 使能 AI 智慧体验，共建创新应用生态>>> 摘要：本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进行介绍。该技术在GaussDB(DWS)与招商银行的联创项目中落地，为招商银行的批量作业带来了总体15%的性能提升。 本文分享自华为云社区《排他分析场景400倍性能提升-GaussDB(DWS) 独家NOT IN优化技术解密【这次高斯不是数学家】》，作者：两杯咖啡。 本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进
Python 函数进阶-高阶函数
高阶函数什么是高阶函数高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数。高阶函数可以是你使用def关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数。自定义一个高阶函数我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数。# 定义高阶函数def senior(func, contain..
浅谈Python中的字符串格式化输出
今天就和大家来分享一下Python当中的字符串格式化输出，相信大多数人也对此有所耳闻但是f-string的格式化输出还是很多不为人所数值的一些特征，因此本篇文章也是希望借此机会来向大家一一说明。时间与日期的输出f-string在形式上是以f或者F修饰符引领的字符串，(f'xxx'或者F'xxxx')，以大括号{}标明被替换的字段。首先，我们来看时间和日期的格式化输出，代码如下：import datetimetoday = datetime.datetime.today()print(f
一个Python中优雅的数据分块方法
背景看到这个标题你可能想一个分块能有什么难度？还值得细说吗，最近确实遇到一个有意思的分块函数，写法比较巧妙优雅，所以写一个分享。日前在做需求过程中有一个对大量数据分块处理的场景，具体来说就是几十万量级的数据，分批处理，每次处理100个。这时就需要一个分块功能的代码，刚好项目的工具库中就有一个分块的函数。拿过函数来用，发现还挺好用的，传入列表和分块大小，然后就能遍历取出分好的数据。调用方式如下：from xxx import chunk_funchunk_list = chunk_fun..
今日推荐
周排行