Dean0731 发布的文章

Keywords :Ubuntu,VOC,Object_detection1,环境搭建使用anaconda3, 先安装 换源,若不然会非常慢 方式参考 https://www.cnblogs.com/Dean0731/p/11560371.html export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" 新建虚拟环境 本例python=3.5 进入环境本例安装的tensorflow=1.14.0 安装其他依赖包,pillow,lxml ...

相对于深度学习,传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成,比如在一个典型的自然语言处理(Natural Language Processing)问题中,包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤,每个步骤是一个独立的任务,其结果的好坏会影响到下一步骤,从而影响整个训练的结果,这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中,从输入端(输入数据)到输出端会得到一个预测结果,与真实结果相比较会得到一个误差,这个误差会在模型中的每一层传递(反向传播),每一层的表示都会根据这个误差来做调整,...

反向传播下降的幅度与斜率大小成正比,越到最小点时,每步应越来越小,防止调过头某一点导数大小即可表现为 w的变化幅度 w - k * ▽J(w)▽J(w)为正表示向左走 w变小 ,为负表示向右走 w会变大简单数字识别案例中对于一张图片,输入图片特征,经过隐藏层, 转化为10维向量,经过sigmod ,rule后----->(对应的概率值)此时假设为bad network0.1 1--------------------------10.2 2-------------------...

import java.io.Serializable; // 修改后的单例模式 // 使用线程同步创建,防止进程切换重复创建线程, // 设置volatile关键字修饰,使读取singleton对象时能够获取最新状态 // 修改构造方法,防止反射创建对象 // 修改readResolve方法,防止反序列化对象时重新创建对象 // 重写克隆方法,防止对象克隆 public class Singleton2 implements Serializable, Cloneable { ...

interface AService{ void fly(); } class AServiceImpl implements AService{ @Override public void fly(){ System.out.println("fly......"); } }// jdk自带动态代理实现方式 class JDKHandler implements InvocationHandler { priva...

Nodejs入门目标: 控制台输出字符串、使用函数、进行模块化编程快速入门-Hello World1、创建文件夹 nodejs2、创建 helloworld.js类似于java中的System.out.println("")console.log('Hello World!!!')运行:node helloworld.js结果:hello world!!!3、打开命令行终端:Ctrl + Shift + y浏览器的内核包括两部分核心:DOM渲染引擎;java scrip...

前后端分离前端项目,后端项目前端调用不一致,点击链接---》前端页面---》ajax--》后端接口封装了请求 ajax ajaxio,request每个ajax等请求对应后端一个接口 请求中url:user/add ---->后端/user/add找到配置# .environment VUE_APP_BASE_API="http://ip:8080" # 后端地址Springboot 后端接口 , 前端调用,vue渲染步骤:页面点击--》向前端发送请求,前端路由找...

# 查看Keras 是否可使用gpufrom keras import backend as K gpu =K.tensorflow_backend._get_available_gpus() print(gpu)   # 查看tensorflow是否可使用gpu import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())