strtoupper(string) ：将字符里面的字母全部转换为大写，在验证码输入的时候常使用。
trim(string)：去除字符串首尾两边的空格。搜索，提交用户名等地方常使用。
md5(string,raw)：计算字符串的MD5散列，使用RSA数据安全，包括MD5报文摘译算法。成功，返回MD5散列，失败，返回false。
hash('md5','string')与md5('string
原创
2009-09-07 17:46:10
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首先，我想先大概介绍一下tensorflow，下面的介绍来自百度百科。TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系
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2024-03-01 10:51:09
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TensorFlow用于进行深度学习的训练，比较常用。我们大多数TF是用于python'的，但是TF的编程过程和普通的python不一样，这个要适应一下才行。TF是基于之前的深度学习基础的，所以要理解里面的内容，基础还是要学扎实，出门左转，见前面十篇讲解。掌握基础后，建议先了解一下基本的TF概念，然后按照每个经典的模型进行学习（比如：神经网络，CNN，RNN）。因为每个模型其实代码都差不多，调整一
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2024-07-31 19:48:09
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文章目录前言：Redis MakefileCopyright (C) 2009 Salvatore Sanfilippo This file is released under the BSD license, see the COPYING filemakefile回来继续最后再总结一下前言：先附上人家的版权：Redis MakefileCopyright © 2009 Salvatore Sanfilippo This file is released under the BSD lice.
原创
2021-05-12 18:08:51
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《redis源码学习》系列，你值得拥有！
原创
2021-05-12 18:08:48
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在机器学习领域，面对各类复杂多变的业务问题，构建灵活易调整的模型是高阶机器学习工程师必备的工作能力。然而，许多工程师还是有一个想架就能走遍天下了...
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2023-08-14 20:36:48
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Tensorflow机器学习记录tensorflow处理结构计算图纸张量（Tensor):例1Session会话控制Variable 变量Placeholder 传入值激励函数 (Activation Function)非线性方程激励函数常用选择添加层 def add_layer()定义 add_layer()建造神经网络导入数据搭建网络训练matplotlib 可视化加速神经网络训练 (Spe
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2023-11-10 21:26:17
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1. Tensorflow学习笔记*学习Tensorflow实战个人笔记,共大家学习交流,欢迎拍砖 *import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入
y_data = np.d
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2024-02-21 21:10:50
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作者：Ayoosh Kathuria编译：ronghuaiyang 导读 与大多数机器学习库一样，TensorFlow是“概念密集型和代码精简型”的。语法并不难学。但是理解它的概念是非常重要的。与大多数机器学习库一样，TensorFlow是“概念密集型和代码精简型”的。语法并不难学。但是理解它的概念是非常重要的。Tensor是什么?根据维基百科，“张量是一个几何对象，它以多线性的方式将几何向量
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2024-07-09 11:08:23
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TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5] ，如二阶张量表示矩阵，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。 1、编辑器 编写tensorflow代码，实际上就是编写py文件，最好找一个好用的编辑器，如果你用vim或gedit比较顺手，那也可以的啦。我们
一、Tensor介绍
在介绍之前，首先要记住一个结论：TensorFlow使用Tensor来表示数据
接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。其中也给出了一个定义：
张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。
不知道你们看完这句话有啥感受，反正我当时就看不懂，啥是”张量“？。于是
原创
2021-07-12 13:48:08
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·神经元网络适合处理float构建模型-优化和损失函数-准备训练数据-训练模型-评估数据loss越来越小，说明实验靠谱keras强大简单的API，将神经元网络模型定义为一组Sequential层from tensorflow import keras
import numpy as np
#构建模型
model=keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=
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2023-06-05 13:49:07
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旅行商问题
在开始介绍优化算法前，需要介绍大名鼎鼎的旅行商问题（Traveling
Salesman Problem，TSP），该问题可能是最经典的离散优化问题。
经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。
旅行商问题容易理解的定义如下：
原创
2021-11-19 19:58:34
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网络处理（anet部分）-- redis源码慢慢学，慢慢看【redis6.0.6】一篇高潮迭起的网络通信教程
原创
2021-05-12 18:08:46
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最近在学习TensorFlow的相关知识，了解了TensorFlow一些基础的知识，现在周末有空了，就写写一些笔记，记录一下自己的成长~
总的来说，TensorFlow还是一个比较新的技术，有兴趣的同学不妨跟着我的笔记，一起学学呗(反正没坏处)~
前面回顾：
外行人都能看得懂的机器学习，错过了血亏！
这是我看过最好的「机器学习」科普文章了
神经网络浅讲：从神经元到深度学习
知识背景：
原创
2021-07-12 13:47:43
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# TensorFlow 与 PyTorch：选择学习哪个？
对于刚入行的小白来说，选择学习 TensorFlow 还是 PyTorch 是一个重要的决策。两者都是流行的深度学习框架，各有优缺点。在这篇文章中，我将帮助你理清思路，找出适合自己的学习路径。
## 学习流程概述
我们可以将学习的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
# 动手学深度学习 TensorFlow
## 引言
深度学习是一种机器学习的分支，它试图通过模仿人脑的工作方式来实现一种智能系统。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一个强大的工具集，可以帮助开发者实现复杂的深度学习模型。本文将介绍如何使用TensorFlow来学习深度学习，并给出一些简单的代码示例。
## 深度学习的基础
深度学习的基础是神经网络。神经网络是一种模
原创
2023-09-11 09:26:27
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# 动手学深度学习与TensorFlow
深度学习是机器学习的一个重要分支，它基于人工神经网络模仿人类的学习方式。TensorFlow是Google开发的开源深度学习框架，提供了强大的工具和库，使得构建和训练深度学习模型变得更加高效和便捷。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用TensorFlow进行深度学习，并通过流程图和甘特图以便于理解。
## 深度学习的基本流程
在进行深度学习之前，我
知识点总结 [\2] 建立一个手写数字识别神经网络步骤： 1、加载MNIST数据集 2、定义激活函数（激活函数有很多，ep:sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数） 3、定义损失函数、选择优化器 4、迭代训练 5、模型评估 特征量：即一个物体的特征数据化的总和
x = ( a, b, c, d) 其中，x是一个向量。 a,b,c,d是指事物 x 的某些特征数值。e
要学习redis的架构，摆在眼前的，就是空间配置器，所以，第一篇学习，我就先把这座山挪开！！！一定是可以实现的！！！
原创
2022-03-30 17:15:01
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