摘要：
在虚拟机窗口的虚拟机-安装VMware Tools,点击安装，直到安装完成，出现以下界面 在主文件夹中新建VM文件夹，将VMware Tools中的VMwareTools-10.0.10-4301679.tar.gz复制到VM文件夹。然后选择提取到此文件中，如图 打开终端：cd vm ls cd v 阅读全文
posted @ 2019-06-20 19:19
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摘要：
每个正在系统上运行的程序都是一个进程。每个进程包含一到多个线程。进程也可能是整个程序或者是部分程序的动态执行。线程是一组指令的集合，或者是程序的特殊段，它可以在程序里独立执行。也可以把它理解为代码运行的上下文。所以线程基本上是轻量级的进程，它负责在单个程序里执行多任务。通常由操作系统负责多个线程的调 阅读全文
posted @ 2019-06-17 08:28
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摘要：
1、数据集生成读取文件（mnist_generateds.py） tfrecords 文件 1）tfrecords：是一种二进制文件，可先将图片和标签制作成该格式的文件。使用 tfrecords 进行数据读取，会提高内存利用率。 2）tf.train.Example: 用来存储训练数据。训练数据的特 阅读全文
posted @ 2019-06-13 20:58
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摘要：
数据集地址： 测试集地址： 代码如下： forward.py mnist_backward.py mnist_generateds.py test.py mnist_app.py 在视频中mnist_generateds.py中，加上.data的路径；如果不加会报错； 结果： 会发现对于视频中老师的 阅读全文
posted @ 2019-06-13 15:47
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摘要：
在自定义数据集中： 从上述代码可以看出，tf.train.Example中包含了属性名称到取值的字典，其中属性名称为字符串，属性的取值可以为字符串（BytesList）、实数列表（FloatList）或者整数列表（Int64List）。 一般tf.train.Int64List tf.train.F 阅读全文
posted @ 2019-06-13 15:08
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摘要：
前面主要实现了手写数字输出识别结果，下面谈谈对其的理解； 在反向传播backward函数中，读入mnist函数集 其余步骤与mnist手写数字识别准确率一致 最重要步骤：mnista_app.py中 任务分成两个函数完成 1）testPicArr = pre_pic(testPic)对手写数字图片做 阅读全文
posted @ 2019-06-13 09:21
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摘要：
前面学习里了mnist 数据集的识别源码解析，从已有的数据集中判别对应的结果。 那如果想输入一个数字图片，就能得到相应的结果，并判别对应的结果该如何做呢？ 首先，我们看一看实现原理： 网络输入：1*784个像素点；像素点：0~1之间的浮点数（接近0越黑，接近1越白） 网络输出：一维数组（十个可能性概 阅读全文
posted @ 2019-06-13 08:47
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断点续训：在进行神经网络训练过程中由于一些因素导致训练无法进行，需要保存当前的训练结果下次接着训练全连接反向传播神经网络中，训练过程的代码如下： 关键处理：加入 ckpt 操作： ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH) if ckp 阅读全文
posted @ 2019-06-11 09:39
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摘要：
代码 APB Devices Clock Enable Control Register 0 :APB设备时钟启用控制寄存器0 outpw(REG_CLK_PCLKEN0, inpw(REG_CLK_PCLKEN0) | (1 << 4)); //REG_CLK_PCLKEN0的 SYS_GPB_M 阅读全文
posted @ 2019-06-10 21:12
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摘要：
先弄清楚定义，HZ是频率的单位，而s是周期的单位；而f=1/T。 故1hz=1s；5hz=1/5=0.02s; 占空比 占空比(Duty Ratio)在电信领域中有如下含义: 在一串理想的脉冲序列中(如方波)，正脉冲的持续时间与脉冲总周期的比值。 例如:脉冲宽度1μs，信号周期4μs的脉冲序列占空比 阅读全文
posted @ 2019-06-10 15:55
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