我想坚持早睡早起，我想读书、写作，通过写作变现，我想系统学习育儿知识，我想学习如何讲绘本

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用），而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现，作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构，本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示：以下是本篇文章正

我的受众是上班族（工薪族）1.普通的有稳定收入的上班族2.忙碌，高收入的上班族痛点：理财意识不足，没系统学习就去投资了，投资亏损需求：怎样简单有效的去理财，投资赚钱？

类模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.4注意事项3.模板的分离编译3.1什么是分离编译3.2模板的分离编译3.3解决方案4.模板总结所属专栏：C“嘎嘎"系统学习

任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。TensorFlow只能利用Mac上的CPU，因为GPU加速训练需要Nvidia芯片组。

11月18日，谷歌联合DeepMind对外开源TensorFlowGNN工具，助力流量预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模、物理模拟等领域的基础研究。

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正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

cs224d-Day6:快速入门Tensorflow本文是学习这个视频课程系列的笔记，课程链接是youtube上的，讲的很好，浅显易懂，入门首选，而且在github有代码，想看视频的也可以去他的优酷里的频道找

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博客目录Python的安装请见Python的安装-CSDN博客问题原因解决办法1.使用国内源2.配置国内镜像源（推荐）3.离线安装问题正常安装命令是：pipinstall包名(比如pipinstalltensorflow

作者：木汐2020年一开年，我就开启了生活新模式——参加了弘丹写作成长学院的“21天零基础系统学习写作课程”。之后一直坚持读书和写作练习，今天恰好40天，这是一种怎样的心境和体验呢？

今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容，利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子，现在挣钱真容易。

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13bDr0RunkvOZB8Uupj3nAQ提取码:8m3t

分类目录：《系统学习Python》总目录文章《系统学习Python——装饰器：函数装饰器-[对调用计时：装饰器与每次调用计时]》中的脚本是如何使用其force设置来使它在Python2.X和Python3

选择合适的AI库:选择一个适合C语言的AI库，如OpenCV（计算机视觉）、TensorFlow（深度学习）、Dlib（机器

实战章节：在Linux上部署各类软件前言为什么学习各类软件在Linux上的部署在前面，我们学习了许多的Linux命令和高级技巧，这些知识点比较零散，进行练习虽然可以基础掌握这些命令和技巧的使用，但是并没有一些具体的实操能够串联起来这些知识点。所以，现在我们设计了各类软件在Linux上部署安装的实战章节，可以让同学们：对前面学习的各类操作命令进行复习和练习，从而深度掌握它们本章节中演示部署的软件，包

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

包括当下非常流行的PyTorch、transformers、TensorFlow等AI库，以及Numpy、Pandas、Scikit等科学计算库，还可以使用PyQt、wxPython等图形界面库。

为什么用tensorflow训练网络，出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。

指定安装源为阿里的地址时，安装报错，提示如下：(testPython)C:\Users\yangs\testPython\Scripts>pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-ihttp

TensorFlow安装问题解决查看安装版本信息TensorFlow与cuda对应关系cudnn和cuda版本对应创建Anconda环境自己创建的环境配置如下：环境名称Python版本tensorflow-gpu

TF张量类型和运算TensorFlow有一些基础的数据类型和对数据的运算，我们来进行简单介绍本节目录TF数据类型TF数学运算数据类型TF的数据基础是张量，零维的张量是一个标量(Scalar)，二维张量是一个向量

今天要学习的内容是填充之自定义序列填充图片发自App要自定义填充的序列，在文件——选项——高级中下拉栏的菜单的“编辑自定义列表”里图片发自App自定义的方式有两种，一种是录入法，一种是引用法图片发自App录入法即在新序列里输入要填充的序列，然后每一项用英语的逗号隔开，最后点击“确定”便可定义好图片发自App回到表格中来，输入“上旬”，向下拖动，便可自动填充图片发自App引用法即引用表格中的序列，进

翻译|suisui出品|人工智能头条（AI_Thinker）本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow

寄语：1.保持锻炼身体2.保持阅读的好习惯3.系统学习测试相关知识4.多参与团队活动，竞赛等5.尽量多陪陪女儿，有质量的陪伴期语：1.希望家人和朋友都身体安康2.希望女儿健康快乐成长3.希望自己能继续保持对工作的热情和对求知的欲望

tensorflow与pytorch都是机器学习常用的工具，本文用anaconda为tensorflow与pytorch创建两个环境0.准备首先需要有安装过anaconda，并且会使用anaconda，

2计算机视觉与其他学科的关系认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的，如果能把人类视觉系统学习得更好，可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。算法、系统、框架、机器学习等是计算机视觉的工具。

1.概述Dynamo以很简单的键值方式存储数据，不支持复杂的查询。Dynamo中存储的是数据值的原始形式，不解析数据的具体内容。Dynamo主要用于Amazon购物车和S3云存储服务。Dynamo通过组合P2P的各种技术打造了线上可运行的分布式键值系统，下表列出了Dynamo设计时面临的问题及最终采取的解决方案：2.数据分布Dynamo采用一致性哈希将数据分布到多个存储节点中(博文：一天不学习我浑

个人主页:Aileen_0v0热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”applicableto适用于文章目录`函数``字符串函数``常见的字符串函数

1月23日昨日回顾1、自选基金一支定投2、把家里锅盖清洗的焕然一新3、练太极和瑜伽感觉在老师指导下进步了一点点4、坚持日更5、看千聊学习群但未系统学习6、坚持早起瑜伽冥想5分钟今日1、坚持练太极和自己练瑜伽

如今嵌入式系统已经广泛应用于工控、消费电子、汽车电子、医疗设备等多个领域。越来越多的IT工程师选择进入嵌入式系统行业。那么作为新手,如何系统地学习嵌入式知识,从入门到精通呢?本文将为大家提供一份简单的自学路线。（个人观点，仅供参考）先建立编程基础嵌入式系统开发需要掌握C语言和汇编语言,这是入门的第一步。C语言可以看作所有编程语言的“祖宗”,需要深入理解指针、结构体、位操作等概念。汇编语言则可以帮助

昨天真正“系统学习”德扑，我觉得每一次决策都与心理状态、外界刺激、现有条件有着紧密的联系。心理状态可能会根据情况瞬息万变，及时的自我调整就变得格外重要。不要被已成定局的事情干扰，而继续犯错。

结构对等分析实战》，经过系统学习后，我们明白了什么是对等类别，在对等类别下如何判断两个行动者的对等，即通过结构对等的类型来判断两个行动者的可替代性。本次专栏聚焦自同构对等。

参考新建环境并安装tensorflow修改镜像源pip安装工具补充：如果等不了境外下载速度，可以果断切换为清华园镜像。（真

Ubuntu17.04(16.04)+NvidiaGT640LE+CUDA9.0+cuDNN7.05+Tensorflow1.5(GPU)+Anaconda5.01(python3.6)配置安装注：官方已经不支持

tf.nn.conv2d()函数参数介绍：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：输入参数，具有这样的shape[batch,in_height,in_width,in_channels]，分别是[batch张图片,每张图片高度为in_height,每张图片宽度为in_width

这篇文章里咱们演绎TensorFLow的数据可视化工具：TensorBoard。在机器学习中，要改进模型的某些参数，您通常需要对其进行衡量。

上期我们讲到LoaRunner性能测试Apache调优，这期我们讲LoaRunner性能测试编译时的配置。编译时的配置编译时的配置主要涉及到的设置有：MPM配置、模块、原子操作、mod_status多socket性况下串行accept单socket性况下串行accept延迟关闭Scoreboard文件DYNAMIC_MODULE_LIMIT。1)MPM配置关于MPM的配置调优将在下文中进行详细的介

1.1stack的介绍1.2stack的使用1.3queue的介绍1.4queue的使用2.stack，queue的模拟实现2.1stack的模拟是实现2.2queue的模拟实现3.总结所属专栏：C“嘎嘎"系统学习

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孔刘和李栋旭也太帅了吧[喝奶茶R]双门洞的友情、爱情和亲情故事也好感人[哭惹R]感觉韩剧看太久了，也会说不少基本的话了，可是毕竟没有系统学习过。

anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书一基础数据科学工具和库jupyterPandasSciPyNumpy二机器学习Tensorflow和KerasPytorchScikit-learn

火热的青春需要坚定的理想信念，在如火如荼的新时代新征程上，需不断加强政治理论学习，以“学习强国”“共产党员网”等媒体平台为载体，全面深入系统学习习近平新时代中国特色社会主义思想，用党的创新理论武装头脑、

CS入门-系统学习-计划任务一：完成MIT6.00.1x任务二：完成HarvardCS50x任务三：完成廖雪峰-Python教程任务四：完成Udemy-WebDevelopmentBootcamp参考博主

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目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明  由于有如此多不同的Transformer架构，为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性

文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中，我们经常需要查看某层权重的变化过程，这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示，我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络，然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl

文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时，我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析，主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC，它们的计