11 2019 档案
遗传算法与Java代码简单实现
摘要：参阅地址： https://www.jianshu.com/p/ae5157c26af9 代码实现： public class GA { private int ChrNum = 10; //染色体数量 private String[] ipop = new String[ChrNum]; //一个
tensorflow零起点快速入门(4) --入门常用API
摘要：tf.reduce_mean https://blog.csdn.net/he_min/article/details/78694383 计算均值，全部数字的均值，纵向一维的均值，横向一维的均值 tf.squared_difference 计算差平方 https://www.cnblogs.com/
tensorflow零起点快速入门(3)
摘要：创造并运行数据 创造了-3到3的32条数据，然后通过sess.run获取并显示输出数据。 x=tf.linspace(-3.0,3.0,32) print(x) sess=tf.Session() result=sess.run(x) print(result) 运行数据的另一种方法是使用eval(
树莓派和STM32通过USB和串口通信记录
摘要：不管怎样，为了简便开发，通信选择串口通信。 推荐文章：https://blog.csdn.net/magnetoooo/article/details/53564797 推荐测试工具：https://blog.csdn.net/u011625775/article/details/99681560（
tensorflow零起点快速入门(2)
摘要：指定设备与矩阵乘法 使用tf.device("/gpu:0")用于指定设备进行运算。 在使用jupyter notebook的时候，可能会出现使用异常，需要使用config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)来处理。 该运行结果为12。属于叉乘。点乘使
tensorflow零起点快速入门(1)
摘要：导入： 其中的TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL据说是为了忽略警告，但是我这里没有意义（numpy的一些警告） import tensorflow as tf import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' 常量字符串运算： 其中，log_de
CNN网络结点计算总结（1998）
摘要：图 来源：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 参阅CSDN:https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/46878999 c1 156=（5*5+1）*6 122304=（5*
