公司后台查询数据时,如果选择的时间段过长,就会遇到"请求超时"的的问题。造成这一问题的原因大概有以下几点:1,Asp.net请求超时  2,Webservice请求超时  3,IIS请求超时  4,数据库连接超时  知道原因后,就可以解决问题了。Asp.net中关于超时的设置:在web.config 里<system.web>节点            
                
         
            
            
            
            以下代码实现了使用TensorFlow搭建神经网络解决MNIST手写体数字识别问题,此神经网络使用了激活函数去线性化,本身为三层全连接结构,带有指数衰减的学习率以及L2正则化损失函数,同时使用滑动平均模型进行优化。import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
INPUT_NOD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-19 14:39:50
                            
                                50阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
              上一篇讲到了如何安装pycharm和anaconda,同时也讲了一下怎么debug,这篇主要讲解pycharm安装tensorflow和gpu版本的tensorflow。  Pycharm可以很轻易地装各种第三方库和深度学习框架。  在File->Setting->Project->Project Interpreter中,点击画红圈的地方“+”,  &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-06 23:39:54
                            
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            写在前面这个系列博客会具体讲讲怎么用tensorflow去搭建网络,其中一些细节例如如何加载数据集、需要哪些包可以参考我的其他博客。以此,来增加自己的编程能力。也会解读一些keras源码等一、神经网络中有哪些层点我从连接方式来说:全连接Dense、Conv2D、Conv2DTranspose、RNN等主要的功能层:BN层,激活函数层、Input层,Lambda层、Dropout层、Flatten层            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-11 20:21:17
                            
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            使用前面两节已介绍的相关TensorFlow相关知识点,实现以下三个功能(变量更新)实现一个累加器,并且每一步均输出累加器的结果值。编写一段代码,实现动态的更新变量的维度数目实现一个求解阶乘的代码TensorFlow案例一TensorFlow控制依赖我们可以通过Variable和assign完成变量的定义和更新,但是如果在更新变量之前需要更新其它变量,那么会导致一个比较严重的问题:也就是需要多次调            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-17 13:40:28
                            
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            步骤:数据处理:将数据喂给网络搭建网络模型Loss训练模型测试第一步 数据处理将数据集处理成FTRecord的标准格式(也可以是其它格式,详见下面的参考链接)将数据传给TensorFlowTensorFlow 读取自己的数据集数据存储形式如下:Train_TFRecords_00123
Train_TFRecords_00017
......数据存储地址TFRecordPath;用os.listd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-28 14:18:16
                            
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            目录一、基础理论1、单词感知器介绍 2、单词感知器学习规则前向传递(得到输出y) 反向传递(更新权重w)二、实现单层感知器1、初始参数设置 2、正向传播(得到输出y)3、 反向传播(更新权重参数)总代码一、基础理论1、单词感知器介绍 感知器:模拟生物神经网络的人工神经网络结构。w:权值,可以调节神经信号输入值的大小。b:偏置,相当于神经元内部自带的信号。&n            
                
         
            
            
            
            作者 | 高开远,上海交通大学,自然语言处理研究方向最近在工作上处理的都是中文语料,也尝试了一些最近放出来的预训练模型(ERNIE,BERT-CHINESE,WWM-BERT-CHINESE),比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好,而且使用十分方便,所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~1、A Glance at ERNIE  
    
  关于ERNIE模型本            
                
         
            
            
            
            # PyTorch调用TensorFlow
在深度学习领域,PyTorch和TensorFlow都是最为流行的深度学习框架之一。PyTorch是一个基于Torch的Python库,它提供了用于创建和训练神经网络的高级API和工具。而TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,它提供了一个灵活的生态系统和丰富的工具,可以在不同的硬件上进行大规模的机器学习训练和推理。
虽然Py            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-20 05:23:46
                            
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            tensorflow2调用huggingface transformer预训练模型一点废话huggingface简介传送门pipline加载模型设定训练参数数据预处理训练模型结语 一点废话好久没有更新过内容了,开工以来就是在不停地配环境,如今调通模型后,对整个流程做一个简单的总结(水一篇)。现在的NLP行业几乎都逃不过fune-tuning预训练的bert或者transformer这一关,按照传            
                
         
            
            
            
            一、运行样例原始代码如下import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from utils import label_map_util
from utils import visualization_utils as vi            
                
         
            
            
            
            本篇介绍函数包括:
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool  
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant  
tf.placeholder  
tf.nn.bias_add  
tf.reduce_mean  
tf.squared_d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            快速运行TensorFlow的6种方式TensorFlow(http://tensorflow.org)是一个深度学习计算引擎,自然是可以直接安装运行的,而且能得到最佳的性能。但是,考虑到机器学习需要安装大量的软件,之间必然会带来软件管理和版本兼容性问题,而且在集群中运行更为复杂,因此不推荐这种方式。在Linux上安装TensorFlow,https://www.tensorflow.o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-27 19:30:35
                            
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            Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。有时候我们在使用keras设计好模型后,需要在其他平台进行运行,这时候我们就需要将keras h5 model转换为TensorFlow pb model,因为keras只是一个Python的高级库,而TensorF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            AS WE ALL KNOW,学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学,适用于数据量不大的场景(这里就别计较“不大”具体指标是啥了,哈哈)数据量大了,就需要用到其他技术了,如:spark, tensorflow,当然也有其他技术,此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧(WINDOWS环境):pycharm(python开发环境), pyspark.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 测试通过的环境名称版本Windowswin10_64位IDEEclipse 2018-12Tensorflow1.6.0JDK1.8 (Eclipse 2018-12自带)2. JAVA版本的Tensorflow测试代码测试代码项目文件百度网盘下载传送门
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import or            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录安装tensorflow运行代码 安装tensorflow先添加清华的镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac            
                
         
            
            
            
            TensorFlow版本MTCNN解析整体架构样本生成部分三个模型的训练部分推理部分在训练时候为什么用小图片,而不用全图?会不会遗漏掉某些人脸? 整体架构针对这篇文章的读者,默认为是已经对MTCNN有了基本了解的,若对MTCNN还未了解的,可自行了解。 分为几个部分:样本生成部分三个模型的训练部分推理测试部分样本生成部分PNet的样本生成 根据GT数据,生成正样本,已经中间样本;随机生成负样本;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先先介绍一下knn的基本原理:KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。整体的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN算法要解决的核心问题是K值选择,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在安装好了TensorFlow后,就是使用TensorFlow了。       TensorFlow需要在python的IDE中使用,本人使用的是PyCharm,因为PyCharm的功能比较友好,缺少的包只需要点击一下就可以安装。因此演示在PyCharm中进行,但在其它的IDE中,操作过程应该也相似。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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