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摘要： ``` ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000 测试集数量：10000 ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dat... 阅读全文

摘要： ``` ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000 测试集数量：10000（实际使用：200） ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' print('... 阅读全文

摘要： 程序结果 阅读全文

摘要： 3.1 微调的原理 在已经训练好的模型中，对指定层进行参数的微调，使之适应新的问题。 3.2 数据准备 将数据集切分成训练集和验证集 将数据转换为tfrecord格式 首先需要将数据转换成tfrecord的形式。在data_prepare文件夹下，运行： tfrecord.py data_conve 阅读全文

摘要： 一些概念 数据结构就是研究数据的 逻辑结构 和 物理结构 以及它们之间 相互关系 ，并对这种结构定义相应的运算，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。 1. 数据：所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的集合。是计算机操作的对象的总称。 2. 数据元素：数据（集合）中的一 阅读全文

摘要： 2.1.2 下载CIFAR 10 数据 2.1.3 TensorFlow 的数据读取机制 实验脚本： 2.1.4 实验：将CIFAR 10 数据集保存为图片形式 2.2.3 训练模型 2.2.4 在TensorFlow 中查看训练进度 2.2.5 测试模型效果 python from __futur 阅读全文

摘要： 1.1.1 简介 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： 1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片 1.1.3 图像标签的独热表示 打印MNIST数据集中图片的标签： 1.2.1 Softmax 回归 1.2.2 两层卷积网络分类 可能出现的错误 下载数据集时可能出现网络问题，可以用下面两 阅读全文

摘要： Graph Fundamentals 基础 Basic concepts to get you going. A graph database can store any kind of data using a few simple concepts: A Graph Database Neo4j 阅读全文

摘要： ``` ''' 数据集：伪造数据集（两个高斯分布混合） 数据集长度：1000 运行结果： the Parameters set is: alpha0:0.3, mu0:0.7, sigmod0: 2.0, alpha1:0.5, mu1:0.5, sigmod1:1.0 the Parameters 阅读全文

摘要： Python程序 ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fil 阅读全文