参考官方文档TensorFlow.js 微信小程序插件介绍及部署TensorFlow.js是谷歌开发的机器学习开源项目，致力于为javascript提供具有硬件加速的机器学习模型训练和部署。 TensorFlow.js 微信小程序插件封装了TensorFlow.js库，用于提供给第三方小程序调用。添加插件在使用插件前，首先要在小程序管理后台的 “设置-第三方服务-插件管理” 中添加插件。开发者可登
在原生小程序中使用VUE写法并支持（一）前言在之前我使用了defineProperty来构建了一个简单的vue-watch-like式监听属性，但是defineProperty的缺点也是显而易见的，它无法深度监听数组的变化，当数组长度被修改时或其他意外行为时，defineProperty无法准确监听到数据变化。 这一章我利用ES6中的proxy来从新写一个监听属性，并且不止于此，我打算构建成一个小
目录一，这次分享如何使用微信小程序，制作出自己想要的页面，首先介绍常用的内置组件：1，在页面的模板xxx.wxml里写入内容，首先是文本标签，介绍两个最常用的2，按钮3，文本标签4，图片标签 5，开关选择器6，日期选择器 7，图标8，元素水平滚动9，垂直滚动，只是把scroll-view的scroll-x变成scroll-y=true即可 10，幻灯片组件二，基础语法
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2024-06-26 17:53:26
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逐步更新中，根据微信公众平台官方提供的开发文档、开发工具、设计指南和小程序体验DEMO，从零开始一步一步陪大家一起入门。目录1、小程序开发总体流程2、开发小程序2.1、代码结构2.2、代码版本管理3、提交审核和发布4、项目实战4.1、项目需求4.2、项目实现1、小程序开发总体流程如官网图所示，四步即达简单易懂。1.1、点击前往注册，即可注册微信小程序并与个人微信进行绑定。1.2、填写相关信息。1.
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2024-03-08 14:38:57
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文章目录1. TensorFlow Serving安装1.1. 拉取镜像1.2. 下载官方代码1.3. 运行TF Serving1.4. 客户端验证2. 将ckpt模型转换为pb模型3. 模型部署4. 多模型部署4.1 多(单)用户单模型4.2 多(单)用户多模型4.3. 接口请求5. 新增模型6. 可能出现的错误错误1错误2错误3错误4错误5错误6错误7错误8 TensorFlow Serv
概述这两天有个需求，要微信小程序跟QQ小程序通过阿里的OSS储存，存放静态资源，遇到了挺多问题，记录一下~~~服务器签名其实这个是被误导了，也怪自己没有仔细看文档，不该有这一步，但是做了就记录一下，正好多了解nodejs环境与浏览器环境 API的差别。服务器直传里面的方法，失败了：浏览器环境没有Buffer 对象 一下是OSS中的DEMO：BUG1：浏览器环境没有Buffer对象只能找方法生成//
TensorFlow概念介绍-Graph TensorFlow：Google开源的基于数据流图的科学计算库，适用于机器学习、深度学习等人工智能领域。 TensorFlow的源码是开源的，可以在github上进行下载。 安装可以直接通过pip直接安装，也可以把源码下载到本地自己进行编译。 然后TF中提 ...
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2021-08-02 19:28:00
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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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文章目录1.轮播图1.1、swiper1.1.1 indicator-dots1.1.2 indicator-color1.1.3 indicator-active-color1.1.4 autoplay1.1.5 interval1.2 swiper-item容器1.2.1 image2.加载图片2.1class3.页面跳转3.1 navigateTo跳转3.1.1 url3.1.2 open
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2024-02-23 11:07:00
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一、是什么小程序启动会常常遇到如下图场景：这是因为，小程序首次启动前，微信会在小程序启动前为小程序准备好通用的运行环境，如运行中的线程和一些基础库的初始化然后才开始进入启动状态，展示一个固定的启动界面，界面内包含小程序的图标、名称和加载提示图标。此时，微信会在背后完成几项工作：下载小程序代码包加载小程序代码包初始化小程序首页下载到的小程序代码包不是小程序的源代码，而是编译、压缩、打包之后的代码包整
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2024-07-01 12:00:40
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文 | Google 工具和基础架构软件工程师 Shanqing Cai我们怀着激动的心情与大家分享 TensorFlow 调试程序 (tfdbg)，这个工具可以简化 TensorFlow 中对机器学习 (ML) 模型的调试。TensorFlow 是 Google 的开源 ML 内容库，基于数据流图表。一个典型的 TensorFlow ML 程序包括两个独立的阶段：利用内容库的 Python AP
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2024-03-23 20:12:52
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导入tensorflow，这将导入 TensorFlow 库，并允许使用其精彩的功能：
import tensorflow as if由于要打印的信息是一个常量字符串，因此使用 tf.constant：
message = tf.constant('Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!')为了执行计算图，利用 with 语句定
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2023-06-30 18:32:45
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how-do-i-select-rows-from-a-dataframe-based-on-column-values To select rows whose column value equals a scalar, some_value, use ==: df.loc[df['column_ ...
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2021-07-29 10:20:00
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1.tensorflow的运行流程tensorflow的运行流程主要有2步，分别是构造模型和训练。在构造模型阶段，我们需要构建一个图
原创
2022-11-10 10:14:49
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问题描述
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后，怎么调用自己的模型呢？又需要做哪些处理呢？
解决方案
1)安装好python和tensorflow
2)安装tensorflowjs : pip install tensorflowjs
注：如果你的tensorflow版本是2.0的，在下载tfjs时可能会被更新为1.15版本的。可以考虑新建个python环境。
3)准备已经
原创
2021-07-12 13:42:08
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综述 TensorFlow是一个编程系统，用图来表示计算任务，描述了计算过程图中结点表示为op(operation),一个op获得0或多个tersortensor是一个多维数组，在图中表示边图必须在会话Session里启动变量需初始化tf.global_variables_initializer()TensorFlow程序可以看做独立的两部分：构建计算图 与 运行计算
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2024-03-15 09:38:20
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第一个TensorFlow程序TensorFlow的运行方式分为如下4步： （1）加载数据及定义超参数 （2）构建网络 （3）训练模型 （4）评估模型和进行预测import tensorflow as tf
import numpy as np
#构造满足一元二次方程的函数
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.n
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2024-04-10 11:45:46
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首先，检查版本！ 打开cmd 输入 conda --version // 检查版本python --version // 检查版本p
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2024-07-11 20:57:58
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import tensorflow as tfimport osckpt_dir = "./model/"if os.path.exists(ckpt_dir): epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False)else: epoch = tf.Variable(1, name='epoch', trainable=False)
原创
2022-07-19 12:08:46
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1）创建camera对象和canvas对象
用小程序实现人物的姿态检测功能
Camera对象实时获取图像，传送给后台模型处理，处理完的结果在canvas对象内显示
1.添加camera
2.调整camera为全屏
3.在<camera>…</camera>中添加canvas对象
进入下图目录，如果<view>内有默认填充的代码可以清理掉
创建camer
原创
2021-07-12 13:44:14
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