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。    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
‘在讲述在TensorFlow数据读取方式之前,有必要了解一下TensorFlow系统架构,如下图所示:TensorFlow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。在处理数据过程当中,由于现在硬件性能极大提升,数值计算过程可以通过加强硬件方式来改善,因此数据读取(即IO)往往会成为系统运行性能瓶颈。在TensorFl
转载 2024-06-17 04:22:49
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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格式。 从同事那里拿来工具生成标准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
转载 2024-03-19 17:26:31
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之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflowC++接口,接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflowC++接口。先说一下我电脑配置,首先是Ubuntu16.04,anaconda用是3.4.2,CUDA用是9.0,cudnn用是7.0.5。因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7,但是这次要编译C++接口,所以
转载 2024-06-12 21:20:51
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作者简单用 TensorFlow计算图解释了机器学习背后原理,然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 好处,如线性代数库使用,运算符重载等等。 在开始之前,首先看一下最终成型代码:1. 分支与特征后端(https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen)2. 仅支持标量分支(https://github.c
转载 2024-07-18 20:08:18
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1、安装anaconda32、安装Python虚拟环境tensorflow21新建带有tensorflowpython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
转载 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点对点相乘在累加运算,但是在不同深度学习框架或者平台中,卷积实现方式有一定差异,所以我参考一些博客并根据个人理解整理了Caffe,TensorflowMatlab卷积实现。首先,三者对于图像卷积基本原理是相同,不同只是在矩阵变换实现上,先回顾下卷积前后图像矩阵大小变化。以二维图像矩阵
转载 2024-09-03 17:57:42
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介绍本章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 TensorFlow 示例代码, 对将要学习内容有初步印象.这段很短 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.状态层次结构2.状态横向结构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,最外围状态其父状态是它本身外部state叫父状态,内部状态叫子状态2.状态横向结构状态图顶层或某一父状态下,通常并存多个状态,他们之间关系分为互斥和并行互斥状态 互斥状态矩形框边缘显示为实线,同一级互斥状态
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还是要看你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。这些库目的是包含特定于操作系统模块,线程,网络,数据库等。总体来说,Python编程灵活性和可应用场合还是多一些,同时跨平台性能也要好于MATLAB。Python主要有一下几个方
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内建函数一样调用已经存在用C语言和Fortran语言编写完成算法,而无需将这些程序重新编写为MATLABM文件,从而使资源得
转载 2023-12-15 19:56:48
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1. tf.nn.softmax tf.nn.softmax(logits, dim=-1, name=None) w*x+b ⇒ logits softmax 函数执行操作:exp(logits)/reduce_sum(exp(logits), dim)
转载 2017-03-20 12:11:00
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TensorFlow C++ API 提供了用于构建和执行数据流图机制。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 图需要了解基本概念和数据结构。C++ API 仅适用于 TensorFlow bazel build。
​​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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目录一、函数文件基本结构二、函数调用1.函数调用格式2.函数递归调用将特定算法写成函数形式,可以提高程序可重复性和程序设计效率。并且函数文件定义了输出参数和输入参数对应关系,方便外部调用。事实上,MATLAB提供标准函数都是由函数文件定义。一、函数文件基本结构 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
转载 2023-08-28 15:33:10
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定义接口超类接口        类定义属性和方法构成接口,该接口决定类用户如何与类对象交互。创建一组相关类时,接口定义所有这些类公共接口接口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类为例。所有类都必须
Python - Matlab目录Python-Matlab 引擎Python-Matlab 数组Python-Matlab 基本操作Python-Matlab 调用 m 文件 Matlab官方文档中介绍了Matlab与其余编程语言之间引擎接口,其中包括对于Python开放引擎API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间数据类型
与 原文 过程有些不同,根据具体环境自行配置即可!转自于:http://blog.csdn.net/left_la/article/details/8206645我计算机环境是win7 64位系统,VS2010,matlab R2010b。一、工程配置:1.C/C+...
转载 2013-09-05 20:38:00
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# Python与MATLAB接口实现指南 在现代计算中,Python和MATLAB都是非常流行编程语言。Python在数据处理和机器学习领域表现得尤为出色,而MATLAB在工程和科学计算中拥有强大功能。为了将这两种语言优势结合起来,我们可以实现“Python到MATLAB接口”。在这篇文章中,我们将详细介绍实现这一接口步骤、代码示例以及状态图和序列图可视化。 ## 整体流程
原创 11月前
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# MySQL与MATLAB接口科普文章 在现代数据分析和科学研究中,MATLAB与数据库结合越来越受到重视。MySQL作为一种流行关系数据库管理系统,与MATLAB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存取,并进行可视化展示。 ## MySQL简介 MySQL是一种开源关系型数据库管理系统,广泛应用于网
原创 9月前
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