基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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‘在讲述在TensorFlow上的数据读取方式之前，有必要了解一下TensorFlow的系统架构，如下图所示：TensorFlow的系统架构分为两个部分：前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。在处理数据的过程当中，由于现在的硬件性能的极大提升，数值计算过程可以通过加强硬件的方式来改善，因此数据读取（即IO)往往会成为系统运行性能的瓶颈。在TensorFl
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2024-06-17 04:22:49
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在Matlab中使用tensorflow （1） - 知乎在Matlab中使用tensorflow （2） - 知乎
原创
2022-06-10 01:45:59
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XML文件关于这个文件格式，其实我接触并不多。 具体介绍见XML文件结构和基本语法 类似的有YAML。为什么要写XML文件最近头疼依然是在做数据集标记，因为原始LableImage工具生成的是XML文件，因为装不上这个工具，所以用Matlab标记了，需要将数据写进XML，和那个工具生成一样的格式。 从同事那里拿来工具生成的标准XML文件，开始有点懵。 标准文件是这个样子：椭圆画出部分是当前图片的基
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2024-03-19 17:26:31
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1、安装anaconda32、安装Python虚拟环境tensorflow21新建带有tensorflow的python环境，避免与原有python环境混乱。1)Python创建虚拟环境conda create -n tensorflow21 python=3.7.02)查看当前存在哪些虚拟环境conda env list
conda info -e3)激活虚拟环境activate tensor
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2024-01-28 05:33:06
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在深度网络中，卷积计算应用非常广泛。在图像处理中，卷积计算也就是图像像素矩阵与卷积核之间的点对点相乘在累加的运算，但是在不同的深度学习框架或者平台中，卷积实现的方式有一定的差异，所以我参考一些博客并根据个人的理解整理了Caffe，Tensorflow及Matlab中的卷积实现。首先，三者对于图像卷积的基本原理是相同的，不同的只是在矩阵变换的实现上，先回顾下卷积前后图像矩阵大小的变化。以二维图像矩阵
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2024-09-03 17:57:42
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介绍本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow在开始之前, 先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共
文章目录一、状态1.状态的层次结构2.状态的横向结构3.状态标签1）状态名2）状态动作4.迁移二、数据与事件 一、状态1.状态的层次结构分为父状态和子状态每一个状态都有父状态，最外围的状态其父状态是它本身外部的state叫父状态，内部的状态叫子状态2.状态的横向结构状态图的顶层或某一父状态下，通常并存多个状态，他们之间的关系分为互斥和并行互斥状态 互斥状态的矩形框边缘显示为实线，同一级的互斥状态
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2024-10-01 11:53:22
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1、MATLAB外部接口主要包括3部分内容：(1)、MEX文件：外部程序调用接口；MEX文件是MATLAB解释器可以自动加载和运行的动态链接过程，MATLAB可以像调用内部函数一样调用它们。用户通过MEX文件可以完成以下功能：可以在MATLAB系统中像调用MATLAB的内建函数一样调用已经存在的用C语言和Fortran语言编写完成的算法，而无需将这些程序重新编写为MATLAB的M文件，从而使资源得
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2023-12-15 19:56:48
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TensorFlow 的 C++ API 提供了用于构建和执行数据流图的机制。该 API 旨在实现简洁性：它使用 “函数式” 构造样式清晰表达图操作(包括轻松指定名称、设备放置等)，可以高效地运行生成的图，并用几行代码提取所需结果。本指南介绍了使用 C++ 开始构建和执行 TensorFlow 图需要了解的基本概念和数据结构。C++ API 仅适用于 TensorFlow bazel build。
作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用，运算符重载等等。
在开始之前，首先看一下最终成型的代码：1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen）2. 仅支持标量的分支（https://github.c
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2024-07-18 20:08:18
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之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflow的C++接口，接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflow的C++接口。先说一下我的电脑配置，首先是Ubuntu16.04，anaconda用的是3.4.2，CUDA用的是9.0的，cudnn用的是7.0.5的。因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7的，但是这次要编译C++的接口，所以
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2024-06-12 21:20:51
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目录一、函数文件的基本结构二、函数的调用1.函数调用的格式2.函数的递归调用将特定的算法写成函数的形式，可以提高程序的可重复性和程序设计的效率。并且函数文件定义了输出参数和输入参数的对应关系，方便外部调用。事实上，MATLAB提供的标准函数都是由函数文件定义的。一、函数文件的基本结构 函数文件由function语句引导，其基本结构如下：function 输出参数表=函数名(输入参数表)函
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2023-08-28 15:33:10
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定义接口超类接口 类定义的属性和方法构成接口，该接口决定类用户如何与类的对象交互。创建一组相关类时，接口定义所有这些类的公共接口。接口的实际实现可能因类而异。 以一组设计用于表示各种图形类型的类为例。所有类都必须
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2023-11-19 10:09:44
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# MySQL与MATLAB接口的科普文章
在现代的数据分析和科学研究中，MATLAB与数据库的结合越来越受到重视。MySQL作为一种流行的关系数据库管理系统，与MATLAB的接口可以帮助用户更高效地管理和分析数据。本文将探讨如何在MATLAB中使用MySQL接口，带你一步一步完成数据的存取，并进行可视化展示。
## MySQL的简介
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于网
P24 MATLAB导入数据最常用的就是导入excel表格数据，主页选项卡-导入数据-选择excel文件。导入的范围导入数据的范围默认是从第二行开始的，第一行一般是标题行。如果不想导入所有数据，可以按住ctrl键，选择想导入的内容，例如某行、某列。“变量名称行”也就是导入之后，matlab里表格最上方会显示变量，一般默认选择原文件第一行。但是只能识别英文，如果是汉字则变成“VerName”。&nb
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2024-09-03 22:44:36
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一、软件中的基本概念 1 函数 matlab之所以强大，就是因为提供大量的函数，你也可以建立自定义函数，方法是：Home->New->function。自定义函数一般保存在工作路径下。函数文件的特征是：扩展名m，内容的第一行以function开头，后续内容是“输出变量=函数名(输入变量)”。且函数名和文件名相同。 每个函数在Command Window中运行，用来完成特定的计算任务，运
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2023-09-23 09:17:14
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这个demo效果还是不错的，比单纯的使用opencv判断效率要高。 该blog完整参考 http://tumumu.cn/2017/05/02/deep-learning-face/01 基本环境win10 Tensorflow_gpu1.2.1 python3.5.3 dlib opencv 源码：https://github.com/5455945/tensorflow_demo/tree
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2024-08-05 11:57:38
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为什么spyder中import tensorflow as tf会出现下图所示的错误（Anaconda Prompt中已经成功的安装tensorflow环境） @
还是要看你的应用场景和领域更适合使用什么语言，两个语言各有优势。下面的图表说明了Python和Matlab之间的主要区别。Python是一种编程语言，除了编程语言和解释器，Python还包含各种标准库和扩展库。这些库的目的是包含特定于操作系统的模块，线程，网络，数据库等。总体来说，Python编程的灵活性和可应用场合还是多一些的，同时跨平台的性能也要好于MATLAB。Python的主要有一下几个方
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2023-08-05 13:29:29
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