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摘要: gcc编译流程: test.c >test.cxx(预编译) >test.s(asm文件) >test.o(obj文件) >test(exe) (-E) (-S) (-c) 链接 test.c | test_a.cproject-| | h_test.h | test_b.c | test_c.c 阅读全文
posted @ 2017-12-15 15:35 阿夏z 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #!/bin/bash # install fisa vim config echo ' ' echo 'start to install dependences...' case "$OSTYPE" in darwin*) brew install vim git pip curl;; linux 阅读全文
posted @ 2017-11-30 16:02 阿夏z 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-23" ''' 早期发展 ''' 单层感知机(1958年Frank Rosenblatt):只能处理线性model 多层感知机(MLP):解决异或问题,但怎么训练隐藏层?? BP神经网络(1986):BP算法,解决隐藏层的训练问题,梯度消失???训练难度??? LeNet(Yann LeCun,1998):CN... 阅读全文
posted @ 2017-11-28 15:20 阿夏z 阅读(431) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Docker基本操作流程:1,开启docker服务:sudo service docker start 2,拉取镜像:docker pull ... 3,创建容器:(1)创建但不运行:docker create ...; 运行:docker start...(2)创建并运行一个命令:docker r 阅读全文
posted @ 2017-11-28 11:59 阿夏z 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: decode.py 关于embedding接口: 测试如下: 阅读全文
posted @ 2017-11-21 17:13 阿夏z 阅读(5434) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: #-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def ... 阅读全文
posted @ 2017-11-21 11:06 阿夏z 阅读(6090) 评论(14) 推荐(1) 编辑
摘要: 运行以下代码,进入~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py和~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell.p 阅读全文
posted @ 2017-11-20 20:55 阿夏z 阅读(1326) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 #CNN 2 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,input_node],name="x_input") 3 y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,output_node],name="y_output") 4 5 #input-->layer1 6 w_1 = tf.Variable(tf.truncte... 阅读全文
posted @ 2017-09-06 19:24 阿夏z 阅读(994) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 #!/bin/bash 2 3 #shell使用的熟练成都反映用户对Unix/Linux使用的熟练程度 4 #shell 有两种执行命令的方式:交互式和批处理 5 #常见的shell脚本解释器有bash,sh,csh等等 6 #chmod +x ./hello.sh #使脚本具有执行权限 7 #./hello.sh #执行脚本 8 9 #交互输... 阅读全文
posted @ 2017-06-21 11:34 阿夏z 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 25 15:27:15 2017 @author: buyizhiyou """ ''' 不带参数的装饰器,装饰器在原函数基础上加上了一些额外的功能 ''' def log(fun): def wrapper(*args,**kw): print('call %s () ... 阅读全文
posted @ 2017-04-25 16:03 阿夏z 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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