记录自己入门tensorflow框架，搭建模型过程中踩到的坑，方便以后查看学习。 以下代码绝大部分来源于<Hands-on Machine learning with Scikit-lean, keras & tensorflow> 代码经过部分修改后应该是可以直接运行的 环境：tensorflow 2.x， python 3.8.x#使用tensorflow进行数据集加载和预
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2024-05-15 06:36:23
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跨域请求有多种方案，就说说比较简单的几种方案吧解决方案1：也是比较简单直白的一种方式：利用Google Chrome浏览器来实现JavaScript跨域请求，降低安全级，window方式如下：。操作方法：找到Google Chrome浏览器图标，右击找到 “属性”中的“快捷方式”中的“目标路径地址”。加入到链接后面 –allow-file-access-from-files –disable-we
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2024-04-30 14:38:51
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# Android Hook H5网络请求
在Android开发中，有时我们需要对H5页面中的网络请求进行拦截和修改，以实现一些特定的需求。本文将介绍如何使用Android的Hook技术来拦截和修改H5页面中的网络请求。
## 什么是Hook技术？
Hook技术是指通过修改或替换已有的代码，来实现对某个功能的控制或修改。在Android开发中，我们可以通过Hook技术来拦截和修改H5页面中的
原创
2023-07-19 14:02:41
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文章目录1. 拦截器1.1 拦截器的作用1.2 拦截器和过滤器的区别1.3 拦截器快速入门1.3.0 准备工作1.3.1 编写2个拦截器（待会演示配置文件顺便配置多个拦截器）1.3.2 配置拦截器1.3.3 逻辑说明1.4 运行结果1.5 拦截器实现登录拦截核心代码 1. 拦截器1.1 拦截器的作用1.2 拦截器和过滤器的区别过滤器可以过滤静态资源（HTML，JS，img…)，而拦截器只会拦截控
一、h5触发安卓调用函数：JavaScriptHandler.onActionResult(type)1、JavascriptHandler是安卓定义的中间对象。2、onActionResult为共同约定的方法名；type参数可传可不传（最好是传一下，IOS中不传的话不能触发）；二、h5接收安卓返回的参数window.reTvInfo = function(res){
//监听到方法返回
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2023-05-24 16:29:45
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一、TensorFlow常规模型加载方法checkpoint文件会记录保存信息，通过它可以定位最新保存的模型： ckpt = tf.train.get_checkpoint_state( './model/' )
print (ckpt.model_checkpoin
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2024-05-23 08:17:12
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1.添加权限<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />2.布局文件<WebView
android:id="@+id/webView"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
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2023-10-11 09:42:19
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均属于笔记，仅供个人参考，有问题欢迎指正一，java调用JavaScript1，初始化WebView并且加载网络页面private voidinitWebView() {
webView= newWebView(this);
WebSettings webSettings =webView.getSettings();
//设置支持javaScript脚步语言
webSettings.setJav
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2023-09-11 23:57:59
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在文章NLP（三十四）使用keras-bert实现序列标注任务中，我们使用Keras和Keras-bert进行模型训练、模型评估和模型预测。我们对人民日报实体数据集进行模型训练，保存后的模型文件为example.h5，h5是Keras保存模型的一种文件格式。 在文章Keras入门（七）使用Flask+Keras-bert构建模型预测服务，我们也介绍了如何使用Flask和example.h5
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2024-06-03 15:29:29
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移动端H5预加载方案最近对移动端预加载方案进行了一些调研整理此文备忘分享prefetchprefetch是一种浏览器机制，其利用浏览器空闲时间来下载或预取用户在不久的将来可能访问的文档。网页向浏览器提供一组预取提示，并在浏览器完成当前页面的加载后开始静默地拉取指定的文档并将其存储在缓存中。当用户访问其中一个预取文档时，便可以快速的从浏览器缓存中得到。<link rel="prefetch"
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2023-12-23 19:24:31
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数据集DNN 依赖于大量的数据。可以收集或生成数据，也可以使用可用的标准数据集。TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成。该数据集存放在 Yann LeCun 的主页（http://yann.lecun
## PyTorch加载H5文件
在深度学习中，模型的训练通常需要大量数据集。这些数据集可以以不同的格式保存，其中一种常用的格式是HDF5（Hierarchical Data Format，分层数据格式）。HDF5是一种用于存储和组织大规模科学数据的开放文件格式，它支持高效的数据压缩和并行I/O操作，使得数据的读写更加方便和快速。
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了各种功能和工具
原创
2023-09-30 11:41:29
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Android 架构设计专题第二弹简单工厂和工厂模式。工厂模式在我们的 Android 源码中应用的非常的广泛，比如我们经常使用的 BitmapFactory 就是使用了工厂模式。我们只需要传入我们对应的参数并不需要具体的知道应该如何创建相应的 Bitmap 对象。BitmapFactory 源码解析BitmapFactory 源码非常的复杂，我们这里只针对工厂模式的具体点进行一些剖析。第一步Bi
HELLO，大家好。 由于业务繁忙，很久没在论坛发技术相关的贴子了。 今天想和大家一起讨论一下当下最重点的问题。《H5加载速度》 我们把幼麟麻将进行了一次优化，地址如下：http://h5.babykylin.com/h5/100z192 本以为可以轻松发版本，但在H5这个版本制作的期间也面临了许多问题， 列表如下。 1、引擎首加。 目前已经处理，引擎模块裁剪后是900KB+， 但s
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2024-05-17 05:07:31
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目标：youtubeNet通过训练tensorflow2时设置不同的激活函数，训练和预测采用不同的分支，然后可以在训练和测试时，把模型进行分离，得到训练和预测时，某些层的参数不同。可以通过类似迁移学习的办法实现。 第二，获取训练模型的参数。获取模型参数： 比较简单，就是调用model.get_weights()。也可以用精确定位到某层，得到 w_dense4 =model.get_layer(
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2024-03-29 08:14:23
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HTML5里，出现了一个新的用来优化网站速度的新功能：页面资源预加载/预读取(Link prefetch)。 页面资源预加载/预读取(Link prefetch)是什么？来自MDN的解释: 页面资源预加载(Link prefetch)是浏览器提供的一个技巧，目的是让浏览器在空闲时间下载或预读取一些文档资源，用户在将来将会访问这些资源。一个Web页面可以对浏览器设置一系列的预加载指示，当浏览器加载完
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2023-12-14 21:56:06
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android 原生使用WebView嵌入H5页面 Hybrid开发一、性能问题android webview 里H5加载速度慢网络流量大1、H5页面加载速度慢渲染速度慢js解析效率js本身的解析过程复杂、解析速度不快，前端页面设计较多的js代码文件手机硬件设备的性能机型多，硬件性能不一资源加载慢H5页面的资源多网络请求数量多 H5页面所有资源都需要从网络请求二、解决方案webView组件本身的缓
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2023-10-03 20:15:46
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我的github主页：https://github.com/dashnowords示例代码托管在：http://www.github.com/dashnowords/blogs
目录
一. 上手TensorFlow.js二. 使用TensorFlow.js构建卷积神经网络卷积神经网络搭建LeNet-5模型三. 基于迁移学习的语音指令识别推荐课程 TensorFl
目标：Html -掌握20个标签 CSS -掌握颜色位置HTML 1、一套规则，浏览器认识的规则。 2、开发者： 学习Html规则 开发后台程序： - 写Html文件（充当模板的作用） ****** - 数据库获取数据，然后替换到html文件的指定位置（Web框架） 3、本地测试 - 找到文件路径，直接浏览器打开 - pycharm打开测试 4、编写Html文
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2024-04-19 22:37:37
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# #作者：韦访 1、概述我们之前讲的都是基于MNIST数据集，而TensorFlow又封装了读取这个数据集的方法，所以我们虽然调用起来非常爽，但是，这也导致了我们还没掌握自己读取数据集数据来训练模型的能力，接下来我将用几讲来专门说这个。首先来看队列。环境配置：操作系统：Win10 64位显卡：GTX 1080tiPython：Python3.7TensorFlow：1.15.02、队列概念目前我
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2024-03-06 03:13:47
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