第4章 TensorFlow基础知识 设备层和网络层gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)，RDMA(Remote Direct Memory Access)数据操作层：卷积函数，激活函数。图计算层API层应用层命令式编程Imperative Style Programming，即通常意义上的程序。t=8+9; pr...
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2022-02-05 15:46:35
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第4章 TensorFlow基础知识 设备层和网络层gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)，RDMA(Remote Direct Memory Access)数据操作层：卷积函数，激活函数。图计算层API层应用层命令式编程Imperative Style Programming，即通常意义上的程序。t=8+9; pr...
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2021-08-07 15:05:40
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第1章 人工只能概述 机器是如何实现人类的智力呢？训练，模型（参数）。深度学习+神经网络。 深度学习前身是Artificial Neural Network。Input Layer, Hidden Layout, Output Layer。 前向传播（Forward Propagation） 最后层给出结论，概率向量。 ANN，层与层之间有大量链接，层内的神经元...
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2021-08-07 16:00:01
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静态服务软件：apache老大哥，市场占有率最高，但成下降趋势。nginxlighttpd很好，但没发展起来，百度的贴吧在用。比nginx发展早。tengine：淘宝在用，nginx发展过来的。动态服务软件：tomcat服务于java程序（jps、do）resin服务于大型java程序，resin推广不好，但不如tamcat火（jps、do）php（fcgi）服务于php程序，配合apche不是采
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2017-09-19 07:52:20
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第1章 人工只能概述 机器是如何实现人类的智力呢？训练，模型（参数）。深度学习+神经网络。 深度学习前身是Artificial Neural Network。Input Layer, Hidden Layout, Output Layer。 前向传播（Forward Propagation） 最后层给出结论，概率向量。 ANN，层与层之间有大量链接，层内的神经元...
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2022-02-04 11:49:22
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1 tf.data模块基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入， tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式 以及复杂的转换。1.1 tf.data API 最重要的概念：tf.data.Dataset 表示一些列元素中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对 表示图片数据和标签的张量。1.1.1 两种不同的方式来创建tf.data.Dataset直接从 Tensor 创建 Data
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2021-11-12 09:53:17
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1 tf.data模块基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入， tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式 以及复杂的转换。1.1 tf.data API 最重要的概念：tf.data.Dataset 表示一些列元素中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对 表示图片数据和标签的张量。1.1.1 两种不同的方式来创建tf.data.Dataset直接从 Tensor 创建 Data
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2022-01-24 14:05:29
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1 前言：我们学会使用了keras提供的api实现神经网络，可是由于他封装的太好了，对于自定义的循环与自定义的训练是不友好的我们可以使用Eage，再循环中使用Eager2 简介：TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。Eager与图运算模式：简单的说：图运算就相当于把每一步的绘制出来，Eager则可以直接得出结果2.1 Eager模式方便学习以及模型调试Eager模式极大的方便我们使用TensorFlo
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2021-11-12 09:53:17
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图像定位的理论知识图像和位置数据的解析和可视化我们选用的数据集有猫的图片以及头像的位置（xml）图片缩放与目标值的规范因为这个红框的位置和我们的图片大小有关
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2021-11-12 10:23:12
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图像定位的理论知识图像和位置数据的解析和可视化我们选用的数据集有猫的图片以及头像的位置（xml）图片缩放与目标值的规范因为这个红框的位置和我们的图片大小有关
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2022-01-24 14:05:28
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1 前言：我们学会使用了keras提供的api实现神经网络，可是由于他封装的太好了，对于自定义的循环与自定义的训练是不友好的我们可以使用Eage，再循环中使用Eager2 简介：TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。Eager与图运算模式：简单的说：图运算就相当于把每一步的绘制出来，Eager则可以直接得出结果2.1 Eager模式方便学习以及模型调试Eager模式极大的方便我们使用TensorFlo
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2022-01-24 14:05:28
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gevent库中使用的最核心的是Greenlet-一种用C写的轻量级python模块。在任意时间，系统只能允许一个Greenlet处于运行状态。那怎么让程序高并发，从而实现程序高效运行呢？这就是我们常说的异步，在网络请求中，可以用下面的图清晰的看出异步的效率串行和异步高并发的核心是让一个大的任务分成一批子任务，并且子任务会被被系统高效率的调度，实现同步或者异步。在两个子任务之间切换，也就是经常说到
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2021-01-03 20:34:30
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CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。
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2023-03-21 10:39:54
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tensorflow入门(1)关于 TensorFlowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。Te
1 预训练网络（迁移学习）基础知识1.1迁移学习预训练网络又称为迁移学习，预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集（大规模图像分类任务）上训练好的卷积神经网络如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征 的模型。即使新问题和新任务与原始任务完全不同学习到的特征在不同问题之间是可移植的，这也是深度学习与浅层学习方法的一个重要优势。它使得深度学习对于小数据问题非常的有效。1.2 Keras内置预训练网络 Keras库中包
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2021-11-12 09:53:16
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1 预训练网络（迁移学习）基础知识1.1迁移学习预训练网络又称为迁移学习，预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集（大规模图像分类任务）上训练好的卷积神经网络如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征 的模型。即使新问题和新任务与原始任务完全不同学习到的特征在不同问题之间是可移植的，这也是深度学习与浅层学习方法的一个重要优势。它使得深度学习对于小数据问题非常的有效。1.2 Keras内置预训练网络 Keras库中包
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2022-01-24 14:05:28
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NginxLNMP(linux nginx mysql php)也叫LEMP(linux engin x nginx mysql php)3w并发， 10线程，只需150m内存。。。。稍有点夸张，也说明优秀。 nginx的一下功能：a.www web服务b.负载均衡(反向代理)c.web cache（web缓存） nginx的优点：0、配置简单、灵活。1
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2017-09-20 22:42:04
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作者：大邓 大邓带你玩pythongevent库中使用的最核心的是Greenlet-一种用C写的轻量级python模块。在任意时间，系统只能允许一个Greenlet处于运行状态。那怎么让程序高并发，从而实现程序高效运行呢？这就是我们常说的异步，在网络请求中，可以用下面的图清晰的看出异步的效率串行和异步高并发的核心是让一个大的任务分成一批子任务，并且子任务会被被系统高效率的调度，实现同步或
图像语义分割上图为语义分割的一个实例，其目标是预测出图像中每一个像素的类标签图像语义分割是图像处理和是计算机视觉技术中关于图像理解的重要一环语义分割对图像中每一个像素点我们只对类别进行分割，不对实体进行分割应用场景：1、自动驾驶起床2、医学图像诊断3、无人机着陆点判断...
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2021-11-12 09:53:16
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利用回调函数使用Tensortboard启动和界面含义的介绍自定义变量的Tensorboard可视化自定义训练中的Tensorboard可视化此时查看：
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2022-01-24 14:05:29
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