趁着最近有点时间，花几天时间把tensorflow教程整理出来(红色表示没有完成)High level apis：estimators是一个高级接口，极大简化了机器学习的编程，它能够实现：训练，评估，预测，export for serving两种使用方法：1：使用pre-made estimators，2：自己写(custom) estimators 都基于（tf.estimator.
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2024-05-27 14:47:53
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## Python生成对角阵
在线性代数中，对角阵（Diagonal Matrix）是一个主对角线上的元素都不为零且其余元素都为零的方阵。对角阵在矩阵计算、特征值计算和线性变换等领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何用Python生成对角阵，并提供相应的代码示例。
### 对角阵的定义
对角阵是一个具有以下形式的方阵：
```
D = | d1 0 0 ... 0 |
|
原创
2023-10-16 03:34:46
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前提：import numpy as npidentitynp.identity(4)
array([[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])eyenp.eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1.
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2023-06-29 15:45:32
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张量的一些数学操作一 、标量运算1 maximum 与 minimum2 幅值裁剪clip_by_value 与 clip_by_norm 二、 向量运算1 reduce_sum、mean、max、min2 reduce_prob 乘积3 reduce_all 与 reduce_any [逻辑符and or】4 foldr 实现匿名函数5 cum累计6 argmax 与 argmmin 极值索引
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2024-04-23 14:23:04
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# 如何在Python中生成对角矩阵
在数学中，对角矩阵是一个只在主对角线上有非零元素的方阵。在Python中，我们可以使用NumPy库来生成对角矩阵。本文将指导你如何一步一步完成这个任务，即使你是一个刚入行的小白。我们将使用流程表和代码示例来帮助你理解。
## 流程概述
首先，我们来了解生成对角矩阵的基本流程：
| 步骤编号 | 步骤描述
numpy的一些基础操作总结（1）numpy基础用法1 使用其他函数创建数组2 花式索引 利用嵌套列表进行索引3 数组形状的改变4 排序5 搜索6 字符串操作7 组合 numpy基础用法1 使用其他函数创建数组import numpy as np
np.arange(0, 10, 1)
np.linspace(1, 10, 10) # 等差数列
np.linspace(1, 10, 10, e
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2023-11-24 10:09:22
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# 使用numpy生成对角矩阵的步骤
## 1. 引言
在实际的数据分析和科学计算中，经常需要使用到矩阵操作。而numpy是一个强大的Python库，提供了丰富的矩阵计算功能。生成对角矩阵是矩阵操作中的一种常见需求，本文将介绍如何使用numpy生成对角矩阵，并详细解释每一步所需的代码。
## 2. 整体流程
生成对角矩阵的流程如下所示：
```mermaid
gantt
date
原创
2023-11-07 12:00:29
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## 如何使用 Python 和 NumPy 生成对角线矩阵
在本教程中，我们将学习如何使用 Python 的 NumPy 库生成对角线矩阵。对角线矩阵是一种特殊的矩阵，其中非对角线元素都是零，只有对角线上的元素是非零的。通过以下步骤，你将能够在 Python 中实现这一功能。
### 流程概述
以下是生成对角线矩阵的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:39:50
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GAN网络结构生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，
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2024-04-16 10:23:17
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对应论文：《Conditional Generative Adversarial Nets》Conditional GAN (CGAN，条件GAN)，是 Mehdi Mirza 于2014年11月份发表的一篇文章，也是 GAN 系列的早期经典模型之一，是目前许多GAN应用的前身。文章的想法是 希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不是单纯的随机生成图片。具体地，Conditional GAN 在生
# 利用 Python 生成对角矩阵的详细指南
## 1. 概述
在数据科学和机器学习中，矩阵运算经常被用到，而对角矩阵作为一种特殊的矩阵，在很多情况下都能简化计算。如果你想根据一个向量生成对角矩阵，本文将帮助你逐步实现这个目标。文章将介绍以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
|
原创
2024-09-25 05:23:45
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原理生成式对抗网络是一种无监督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN）GAN 中主要包括两个核心网络：1）生成器：通过学习，生成可以以假乱真的样本G2）判别器：对真实样本和生成的假样本进行判别D两个生成器进行博弈，相互进步，能力逐渐提高并收敛Gan的训练过程比较困难，需要注意很多细节，才可以生成高质量的图片：1）恰当使用BN，LeakyRelu2）使用stri
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2024-04-16 15:05:41
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# 如何用Python生成对角线有数的33矩阵
## 1. 引言
近年来，Python作为一种高效的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等多个领域。在诸多Python编程任务中，生成特定的矩阵是一个有趣且实用的操作。今天，我们要学习如何用Python创建一个33行33列的对角线矩阵，并在对角线上填充值。这篇文章将指导你完成这项任务，并为你提供每一部分代码的解析。
## 2. 整体流程
生
在CV方向得模型搭建中，我们常常需要对输入得图片进行数据增强，这将会减少模型对数据的过拟合从儿提升模型的性能。在实际工程中。如工业缺陷、医疗图像等场景，我们获得的数据毕竟有限，通过数据增强来提升模型的性能是非常有用的。此时只能够依靠图像增强的方法来建立训练所需要的数据集。目录一、监督的数据增强1.1、单样本数据增强1.1.1、 几何空间变换1.1.2、像素颜色变换类1.2、多样本合成类1
DCGAN网络的结构： 代码包括：数据：1 import tensorflow as tf
2 import multiprocessing
3
4
5 def make_anime_dataset(img_paths, batch_size, resize=64, drop_remainder=True, shuffle=True, repeat=1):
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2024-04-25 15:34:05
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## Python向量拉成对角矩阵的实现
### 引言
在Python中，向量是一种重要的数据结构，它由一组有序的数值组成。有时候，我们需要将一个向量拉成一个对角矩阵，以便进行一些特定的计算和操作。本文将介绍如何使用Python实现将向量拉成对角矩阵的过程。
### 流程概述
下面是该过程的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要
原创
2023-09-15 06:31:49
443阅读
# 用 Python 创建对角阵的完整指南
## 引言
在科学计算及数据分析中，矩阵的运用十分广泛。其中，对角阵是一种特殊类型的矩阵，其所有非对角线元素均为零。今天，我们将学习如何使用 Python 创建一个对角阵。整体的流程分为几个步骤，下面我们将详细介绍。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现对角阵的创建：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-03 05:57:27
48阅读
python_mmdt是一种基于敏感哈希的特征向量生成工具。核心算法使用C实现，提高程序执行效率。同时使用python进行封装，方便研究人员使用。
本篇幅主要介绍涉及的相关基本内容与使用，相关内容的详细说明，后续另开篇幅探讨。
概述python_mmdt是一种基于敏感哈希的特征向量生成工具。核心算法使用C实现，提高程序执行效率。同时使用python进行封
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2023-12-27 10:49:53
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生成对抗网络 (GAN)。通过学习图像训练数据集的隐分布（图像的“隐空间”），GAN 可以生成看起来极为真实的新图像。一个 GAN 由两部分组成：一个“生成器”模型（可将隐空间中的点映射到图像空间中的点）和一个“判别器”模型，后者是一个可以区分真实图像（来自训练数据集）与虚假图像（生成器网络的输出）之间差异的分类器。GAN 训练循环
原创
2023-01-17 01:46:05
205阅读
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 github地址下载TensorFlow Model模型库TensorFlow 模型库包含了很多开源的模型，包括图像分类、检测、自然语言处理NLP、视频预测、图像理解等等，我们要学习的对象检测ＡＰＩ也包括在这里面，可以用git checkout到本地，也可以直接在github下
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2024-08-13 23:09:12
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