这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典入门例子，数据都是已经处理过准备好了的，但是只到计算准确度概率那就停了，缺少拿实际图片运用的例子，初学者看完之后难免发蒙。于是，本文第二段用一些实际图片来验证我们的模型。文中例子基于 TensorFlow 1.0.0，看过官方文档的直接跳到后面吧。第一部分，介绍了一些处理数据的基本知识，然后采用一个简单的模型，用一堆准确的数据去训练它，训练完之
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原创
2018-09-21 20:37:00
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Tensorflow中一些常见的函数1.tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const')
创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。 如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。 如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后
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2024-10-28 16:49:24
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本文将从iris数据集创建一个线性分类器。如前所述，用花萼宽度和花萼长度的
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2022-07-08 13:00:20
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1.5 向量类VectorJava.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中。正如在一开始就提到过，是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针又确实可以大大提高程序的质量，比如在C、C++中所谓“动态数组”一般都由指针来实现。为了弥补这点缺陷，Java提供了丰富的类库来方便编程者使用，Vector类便是其中之一。事实上，灵活使用数组也
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2023-10-03 20:23:21
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在TensorFlow中，变量(Variable)是特殊的张量(Tensor)，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。
与其他张量不同，变量存在于单个 session.run 调用的上下文之外，也就是说，变量存储的是持久张量，当训练模型时，用变量来存储和更新参数。除此之外，在调用op之前，所有变量都应被显式地初始化过。
1.创建变量
最常见的创建变量方式是
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2024-04-21 17:08:21
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文章目录1.前言2.BERT模型2.1 下载预训练好的模型2.2 导入BERT模型2.3 数据下载和预
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2023-05-06 22:14:59
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Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
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2024-08-08 22:02:23
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例程：class_overlap_svm.hdev说明：这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类（由二维平面三个不同颜色的像素点集组成）。三类不同颜色的像素点作为样本，将那些样本代入支持向量机进行训练。选取像素在二维平面的坐标作为特征向量，使支持向量机对这个二维特征区域进行分类。在结果中我
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。本篇文章，我们将以向量 Embedding 场景中最重要的应用 “以图搜图” 为例，通过使用开源工具 Feder 来剖析相似性检索场景中的向量
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2024-01-29 12:05:13
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Tensorflow API: tf.data.Dataset使用Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用这种方法十分灵活，可以一下子将所有数据读入内存，然后分batch进行feed；也可以建立一个Python的generator，一个batch一个batch的将数据读入，并将其
目录1. 实验目的2. 实验内容3. 实验过程题目一：① 代码② 实验结果题目二：① 代码② 实验结果4. 实验小结&讨论题1. 实验目的①了解数字图像基本属性；②掌握Pillow图像处理库的基本操作。2. 实验内容①使用Pillow库对图像进行图像色彩模式转换、颜色通道的分离与合并、转化为数组、缩放、旋转、镜像和裁剪等操作；②将图像转化为多维数组；③下载MNIST数据
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2024-10-21 14:53:09
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一 、简介：TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。2015年11月
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2024-03-18 09:03:56
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谷歌开发技术推广工程师 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大会上进行了一段 42 分钟的演讲，主题是「What’s New with TensorFlow?」。本文作者 Cassie Kozyrkov 对该演讲进行了总结，概括出关于 TensorFlow 的九件事。机器之心对本文进行了编译介绍，希望对大家有所帮助。1：TensorFlow 是一个
# 使用tf.data加载图片
# 使用的数据集分布在图片文件夹中，一个文件夹含有一类图片
import tensorflow as tf
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
# 下载并检查数据集:花卉照片
# 检索图片：训练之前需要一组图片来教会网络想要训练的新类别。
import pathlib
data_root_orig = tf.ker
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2024-04-11 10:17:09
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1. 介绍与安装参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式：Docker compose方
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2023-11-27 20:56:55
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特征提取网络分析D:\tf2\Models\research\object_detection\meta_architectures\faster_rcnn_meta_arch.pydefine a new FasterRCNNFeatureExtractor and pass it to our FasterRCNNMetaArch constructor as input.
定义一个Faste
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2024-09-06 17:45:00
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2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的判断来看，TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段，大部分人对于TensorFlow还缺乏了解，社区也缺少帮助落地和使用的中文资料。I
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2024-10-24 08:39:31
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# 如何在Java中使用TensorFlow
## 概述
这篇文章将向您介绍如何在Java中使用TensorFlow。TensorFlow是一个用于机器学习的强大工具，它可以帮助您构建和训练各种深度学习模型。对于刚入行的开发者来说，学习如何在Java中使用TensorFlow可能会有一些挑战，但是只要按照下面的步骤进行操作，您就能轻松上手。
## 流程图
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2024-04-29 04:02:55
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1、博文介绍本篇博文将会介绍几本的位运算含义、位向量介绍、BitSet实现原理、Java位向量的应用、拓展介绍Bloom Filter等。 2、位运算介绍 1) 位运算符 java中位运算操作符主要包括：
&: 与
|: 或
^: 异或
~: 非
前三种可以和 = 结合使用，比如 &=、|=、^=；但是~是单目运算符，不能和=结合使用。
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2024-03-02 09:27:22
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