TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算，内存空间和速度优化。精简模型，节省内存空间，加快计算速度。加快框架执行速度，优化模型复杂度和每步计算
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2024-05-27 21:44:28
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写在篇前 本篇介绍如何使用Tensorflow Serving组件导出训练好的Tensorflow模型，并使用标准tensorflow model server来部署深度学习模型预测服务。tensorflow model server主要负责管理新的导出模型并运行gRPC服务以方便终端用户调用。下面的代码都可以在我的实战项目github CaptchaIdentifier或者jefferyUst
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2024-05-14 18:58:43
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nginx的安装 1.首先安装nginx依赖环境: 在虚拟机中依次输入下列依赖下载命令:1. yum install -y gcc-c++
2. yum install -y pcre pcre-devel
3. yum install -y zlib zlib-devel
4. yum install -y openssl openssl-devel2.将nginx安装包放到指定路径并进行解压:
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2024-05-30 09:13:34
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this.setContentPane(mainpanel);//意思是给窗体加个panethis.setUndecorated(true);//没有任何边框和标题栏的窗口显示在界面上了。但是这里需要注意的是，setUndecroated方法必须在setVisible之前被执行,去掉关闭，最小化，最大化。等窗口。this.setTitle("用户登录"); this.setSize(400, 56
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2024-10-28 09:32:49
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Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。
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2020-05-07 20:00:00
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Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。
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2020-06-26 15:22:00
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1. 随机梯度下降法SGD：tf.train.GradientDescentOptimizer 收敛速度不如其他优化算法2. Adadelta：tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta我们甚至不需要设置一个默认学习率，在Adadelta不需要使用学习率也可以达 到一个非常好的效果。3. Adagradtf.train.AdagradOptimizer 它是基于SG
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2024-03-03 21:21:46
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tensorflow一、梯度下降法（steepest descent (gradient descent) 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组
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2024-03-20 22:05:29
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MySQL体系结构： 1、MySQL安装必需的体系结构组件：MySQL服务器，客户机程序以及MySQL非客户机程序；中央程序充当服务器，客户机程序连接到该服务器以发出数据请求。 2、MySQL客户机/服务器通信并不仅限于所有计算机都运行同一操作系统的环境。 客户机程序可以连接到在相同主机或不同主机上运行的服务器 客户机/服务器通信可以发生在计算机运行不同操作系统的环境中客户机程序： 1、mysql
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2024-09-05 14:25:45
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1、RMSprop 算法是一种自适应学习率的优化算法，其核心思想是通过统计相似梯度的平均值的方式来自动地调整学习率。一般来讲，我们会在梯度算法中引入一个衰减系数，使每一次衰减都有一定的比例。在TensorFlow 中，一般使用tf.train.RMSPropOptimizer()方法来创建一个优化器。2、Momentum 算法也是神经网络的常用优化算法之一，并且也属于梯度下降的变形算法。Momen
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2024-04-02 20:21:56
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根据不同的transformation操作，RDD的依赖可以分为窄依赖 （Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency，在代码中为ShuffleDependency）两种类型。 窄依赖指的是生成的RDD中每个partition只依赖于父RDD(s)固定的partition。 宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s)所有pa
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2023-12-12 17:09:48
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# 如何实现"redisson依赖哪些包"教程
## 概述
在使用redisson时，我们需要导入相应的依赖包才能正常使用。下面将介绍如何实现"redisson依赖哪些包"的步骤和代码示例。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A(创建项目) --> B(添加redisson依赖)
B --> C(编写代码)
C --> D(运行程序)
```
原创
2024-04-24 06:11:25
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tensorflow离线安装下载安装包tensorflow官方下载地址坑点1：网站非常卡，经常无法连接，在线安装耗时长或无法成功安装。坑点2：下载速度非常慢，耐心等待。坑点3：依赖包非常多，推荐在线pip安装依赖包，否则只能一一下载。找到python脚本安装路径一般查看桌面图标的属性可知开始安装步骤cmd打开终端界面cd 到python脚本安装路径使用如下命令开始离线安装tensorflow包，其
Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制)相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两
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2024-05-29 11:31:40
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模型保存和加载（一）TensorFlow的模型格式有很多种，针对不同场景可以使用不同的格式。格式简介Checkpoint用于保存模型的权重，主要用于模型训练过程中参数的备份和模型训练热启动。GraphDef用于保存模型的Graph，不包含模型权重，加上checkpoint后就有模型上线的全部信息。SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
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2024-05-31 20:10:39
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反向传播算法和梯度下降算法梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，反向传播算法则以一种高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法若用θ表示神经网络的参数，J(θ)表示整个网络的损失函数，那优化过程就是找到一个参数θ使得J(θ)最小。梯度下降法以迭代的方式沿着梯度的反方向(也即是让参数朝着总损失更小的方向)更新参数θ θn+1=θn−α∂J(θn)∂θn其中
α为学习率，定义了每次参数更新的幅度
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2024-08-26 22:20:27
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下载软件包等# 创建目录
[root@mysql001 packages]# mkdir -p /opt/packages/mysql-community
# 切换目录
[root@mysql001 packages]# cd /opt/packages
# 下载MySQL
[root@mysql001 packages]# wget -c https://dev.mysql.com/get/
项目管理软件中的依赖管理有什么作用？没有项目任务是孤立存在的。除了第一个项目任务之外，每个任务或活动都以某种方式依赖于其他活动。无论是等待另一个任务的输出还是要释放资源，您都需要在任何项目中管理许多依赖项。依赖管理是管理所有这些相互关联的任务和资源的过程，以确保您的整个项目成功、按时、按预算完成。当项目之间存在需要管理的依赖关系时，称为项目相互依赖关系管理。 一、为什么说依赖管理很重要
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2023-12-25 08:05:38
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本博文主要是为了增加记忆同时促进大家共同学习，如在发现中有理解错误请帮忙留言改正，不胜感激。 本次主要是mysql-5.5.54 的安装基础环境为： centos 6.8&nb
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2023-11-04 08:47:09
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1.1 概要TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口，也是执行机器学习算法的框架。除了执行深度学习，还可以实现许多其他算法，比如线性回归、逻辑回归、随机森林等。主要技术特性：编程模型：数据流模型语言：Python、C++、Java部署：一次编写，各处运行计算资源：CPU、GPU、TPU（Tensor Processing Unit，google专门为深度学习计算定制的芯片）实现方式：单机
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2024-07-28 22:47:59
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