TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBeliefTensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究Tensorflow
一、如何在Ubuntu上编辑和运行TensorFlow包下的代码（1）使用vim编辑器编辑，终端运行代码 该方法首先需要打开Ubuntu的终端，然后输入以下代码进入Anaconda管理下安装了TensorFlow包的Python环境：zlt@zlt-virtual-machine:~/download/MyTfTest$ source activate tensorflow 成功运行后即可在前面看
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2024-05-01 20:53:48
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这篇博客主要的目的就是简单地跑一下实验，让下载的代码能用预训练的模型去测试单个视频，并对结果可视化，从视觉上感受一下这个跟踪算法的效果，至于如果要自己训练自己的模型该如何准备训练数据，如何设计自己的模型，如何训练自己的模型，以及如何评估自己的模型等，这些问题都将在后面的系列博客中慢慢道来。1： SiameseFC-TensorFlow环境配置可参考源码中的说明，这里将截图放在这里，大家自行准备可运
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2024-09-28 13:04:18
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# -*- coding:utf-8 -*-from __future__ import print_function'''HelloWorld example using TensorFlow library....
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2017-07-19 19:51:00
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安装前：请先安装ANACONDA，对于WINDOWS来说还是用ANACONDA来安装比较方便一些。安装好ANACONDA后，要添加环境：接下来开始安装TENSORFLOW。第一步，确定你的安装类型:1)支持GPU类型，还是2）CPU类型【一般如果做深度学习，最好安装GPU类型，因为运算速度更快】 第二步，如果是CPU类型，按照官网的说法一步一步来就行了。如果是GPU类型，首先
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2024-05-24 13:10:08
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事物管理A是原子性（atomicity）；B是一致性（consistency），事务执行前后涉及到的相关数据保持一致；C是隔离性（isolation），事务正确提交之前结果不应被其他事务所见；D是持久性（durability）在设计service层的时候，应该合理的抽象出方法包含的内容。然后将方法用@Trasactional注解注释，默认的话在抛出Exception.class异常的时候，就会触发
# Python简单测试代码
## 介绍
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，它广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。在开发过程中，我们经常需要对代码进行测试，以确保程序的正确性和稳定性。本文将介绍如何编写简单的测试代码，并通过代码示例来演示。
## 单元测试
在软件开发中，单元测试是一种重要的测试方法，用于验证代码的正确性。Python提供了`unittest`模块，可以
原创
2023-08-14 18:20:09
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# 如何实现Java简单测试代码
## 一、整体流程
以下是实现Java简单测试代码的整体流程：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 编写测试用例 --> 编写测试代码 --> 运行测试 --> 分析结果
```
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 理解需求
在开始编写测试代码之前，首先要清楚理解待测试的功能或模块的需求。
### 2. 编写测
原创
2024-02-24 07:34:09
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# Java简单测试代码
## 1. 引言
Java是一种广泛应用于软件开发的编程语言，它被设计成一种面向对象的语言，具有简洁、可靠和安全的特点。在Java中，测试代码是开发过程中不可或缺的一部分，它可以帮助开发人员验证程序的正确性和稳定性。本文将介绍一些Java中常用的简单测试代码，并通过示例来演示其用法。
## 2. 单元测试
单元测试是一种测试方法，用于验证程序中最小的可测试单元（通
原创
2023-08-05 08:31:37
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数据集：minist （我走的是本地读取）数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1o2faz60YLaba3q7hn_JWqg 提取码：yv3y 代码和数据集放在一个文件下目的：测试服务器是否安装成功cuda和cudnn环境:ubuntu16.04，python3.6,tensorflow-gpu1.10,cuda9.0,cudnn7.4...
原创
2021-11-16 15:17:29
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因为现在的 example 都比较复杂涉及东西比较多，抽出来一个极简版本。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tffr...
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2017-08-05 15:38:00
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TensorFlow 是一个
开源
软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的教程和
项目列表。
一、教程
TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用
TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google Tensor
Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
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2024-03-19 08:27:39
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一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)
sess.run(...)
# 关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放
sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在
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2024-04-16 19:55:33
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给代码写测试，通常是测试代码的最好方法。因为写出来的测试可以一遍又一遍地执行。当你修改了实现，你可以再次运行测试来检查一下你是否引入了任何bug。这种方法可以将你从调试中拯救出来，并引领你生产出具有更低错误倾向的代码。本文给出了具体的测试步骤和源代码，供大家参考！
写完代码后，你当然要测试它。有许多种方法来测试代码：你可以在你的代码中加些断点，或者观察实际发生的情况并和你预计的结果相比较
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精选
2011-04-07 12:04:57
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安装源码#include <GL/glut.h>static void display(){ glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glBegin(GL_POLYGON); glVertex2f(-0.5, -0.5); glVertex2f(-0.5, 0.5); glVertex2f( 0.5, 0.5); glVert
原创
2022-02-03 16:50:45
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TF 手写体识别简单实例： TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算，其中也包括实现和训练深度神经网络模型。下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分，同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别。 基本设置 在我们构建模型之前，我们首先加载MNIST数据集，
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2018-09-29 12:01:00
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得益于令人难以置信的多元化社区，TensorFlow 已成长为世界上最受喜爱和广泛采用的 ML 平台之一。该社区包括：研究人员（例如，预测地震余震和检测乳腺癌）。开发人员（例如，构建应用程序来识别患病植物并帮助人们减肥）。公司（例如，通过eBay、Dropbox和AirBnB来改善他们的客户体验）。 还有许多其他人。11 月，2019年TensorFlow庆祝了它的 3 岁生日，回顾了这些年来添加
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2024-04-16 15:02:42
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1 创建1.1 constant()方法Int [1]: import tensorflow as tf
Int [2]: tf.constant(1) # 创建一个整型张量
Out [2]: <tf.Tensor: id=0, shape=(), dtype=int32, numpy=1>
Int [3]: tf.constant(1.) # 创建一个浮点型张量
Out
mapreduce WordCount 简单测试代码
原创
2022-12-28 15:30:09
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