TensorFlow源码分析第15页

Nacos服务注册源码解析

目录一、Nacos服务架构二、Nacos服务注册流程图（源码级别）1.注册中心核心工作流程三、Nacos服务注册源码解析1.服务注册1.1客户端服务注册1.1.1添加依赖1.1.2源码分析1.1.2.1NacosAutoServiceRegistration1.1.2.1NacosServiceRe

Hyatt1024·2024-01-30 23:39

关于CNN

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

御风之星·2024-01-30 22:42

TFRecord实践

在工作中，需要在训练模型的过程中，读入大规模稀疏矩阵，因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标

钢镚儿_e134·2024-01-30 20:32

Spring源码深度解析：十三、JdbcTemplate 的源码分析

一、前言文章目录：Spring源码深度解析：文章目录二、JdbcTemplateJdbcTemplate是SpringTemplate设置模式中的一员。类似的还有TransactionTemplate、MongoTemplate等。通过JdbcTemplate我们可以使得Spring访问数据库的过程简单化。在JdbcTemplate中执行SQL语句的方法大致分为3类：execute：可以执行所有S

代码的知行者·2024-01-30 20:57

spring的JdbcTemplate源码分析

JdbcTemplate是spring对jdbc的封装，提供了操作数据库的模板。以前只是知道怎么用，今天有时间就去看了源码，加深自己的理解和阅读源码的能力。首先JdbcTemplate是org.springframework.jdbc.core的一个类，在spring-jdbc-4.1.3.RELEASE.jar包中。springAPI中介绍的第一句话就说**Thisisthecentralcla

yiwuxia23·2024-01-30 20:57

Spring源码分析七：JdbcTemplate连接数据库原理

文章目录（一）Spring连接数据库程序1、创建数据库表2、创建实体PO3、创建mapper映射4、创建业务接口5、创建业务接口实现类6、Spring配置文件7、测试类（二）JdbcTemplate核心原理1、update方法（执行DML语句）2、execute底层方法（底层核心，DDL）（1）获取数据库连接（2）用户查询参数设置（3）执行回调方法（4）告警处理（5）资源释放3、query方法（执

进击的猫·2024-01-30 20:56

Spring源码分析九：JdbcTemplate 的源码分析

文章目录一、前言二、JdbcTemplate二、核心方法-execute1.获取数据库连接2.应用用户设定的数据参数3.告警处理4.资源释放三、execute的回调1.Update中的回调函数2.query功能的实现四、其他一、前言本文是笔者阅读Spring源码的记录文章，由于本人技术水平有限，在文章中难免出现错误，如有发现，感谢各位指正。在阅读过程中也创建了一些衍生文章，衍生文章的意义是因为自己

猫吻鱼·2024-01-30 20:26

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data

FredricZhu·2024-01-30 20:13

Spring：JDBCTemplate 的源码分析

一：JdbcTemplate的简介JdbcTemplate是SpringTemplate设置模式中的一员。类似的还有TransactionTemplate、MongoTemplate等。通过JdbcTemplate我们可以使得Spring访问数据库的过程简单化。二：执行SQL语句的方法1：在JdbcTemplate中执行SQL语句的方法大致分为3类execute：可以执行所有SQL语句，但是没有返

*共清欢*·2024-01-30 20:24

【windows10卸载并重新安装CUDA、cuDNN】，【TensorFlow-CUDA-cuDNN-GPU版本对应】，【cuDNN系统环境变量设置】

目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配

谢广广·2024-01-30 20:24

YOLOv5复现各种环境版本匹配史上最全版本（涉及显卡\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等）

序言本文目标：本文所总结的版本适配涉及显卡版本\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等，这些模块之间互相都有联系，最好先用小本本记下来

爱学习的代码晴·2024-01-30 20:22

【3-2】实验——安装TensorFlow

1.下载指令指定-ignore-installed渠道condainstall--upgrade--ignore-installedtensorflowcondainstall--upgrade--ignore-installedtensorflow-gpu

铁盒薄荷糖·2024-01-30 17:33

tensorflow2.0---笔记2 tensor高阶操作

文章目录tensor的合并与分割合并分割数据统计tf.norm(范数)reduce_min/max/meantf.argmax、tf.argmintf.equal(a,b)tf.unique(a)张量排序tf.sort(a,axis=-1,direction="")、tf.argsort(a,direction="")tf.math.top_k(a,k)填充与复制tf.pad(a,[[行维度上，下

weixin_43543210·2024-01-30 17:00

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

TensorFlowCore不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用TensorFlow。请试用GoogleColab中的教程

玛丽莲茼蒿·2024-01-30 17:29

Tensorflow2.0基础-笔记-图像识别-猫狗数据集

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1

二流子学程序·2024-01-30 17:58

Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作

importtensorflowastfimportnumpyasnptf.

亦枫Leonlew·2024-01-30 17:27

tensorflow中的placeholder()

tensorflow中在运行时动态设置某个变量的值，先使用placeholder占位。运行时动态给占位符“喂”数据。

forsch·2024-01-30 16:37

详细剖析Linux和RTOS（RT-Thread）的时钟和定时器的使用

Linux发烧友1.RTOS篇1.1RT-Thread简介1.2时钟管理1.2.1时钟节拍1.3获取系统节拍1.4定时器分类1.5定时器源码分析1.6定时器相关函数1.61动态创建一个定时器和删除定时器

魔动山霸·2024-01-30 16:45

跑模型GPU加速没搞定？没关系，只要你量不太大，试试CPU加速也不错！

Tensorflow>=2.10版的CPU加速尝试Tensorflow我在Tensorflow上遇到的问题版本和Bug让我痛不欲生（1周）决定就用CPU了CPU也是可以加速的结语补充Tensorflow

Mike_Leigh·2024-01-30 14:25

基于WSL2搭建Tensorflow GPU深度学习环境以及JupyterLab

由于在Windows上tensorflow在2.10之后的版本不再支持GPU运算，只能使用Linux，所以需要基于WSL2搭建环境（WSL2的环境搭建教程，点击此处查看）必要的软件安装：1、下载Firefoxsudoaptinstallfirefox

爆炸奶糖·2024-01-30 14:53

通过WSL2来实现Windows10/11的深度学习模型GPU加速，TensorFlow项，Jupyter及其插件安装，CQF心得，金融量化

加速为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装WSL2安装Miniconda3安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow

Mike_Leigh·2024-01-30 14:20

ArrayList数据结构数组

以下是对ArrayList的源码分析和使用示例。基本数据结构ArrayList的内部数据结构基本上是一个数组。

辞暮尔尔-烟火年年·2024-01-30 13:05

java集合框架----Set 源码分析

Set简述Set是一个不包含重复元素的集合。它继承于Collection接口。它有以下特点：Set与List不同，JavaSet不是有序集合，它的元素没有特定的顺序Set不提供对插入元素的位置的控制Set不能通过索引访问元素，但是可以搜索列表中的元素Set允许最多仅添加一个null元素Set接口在Java8中有一个默认方法：spliteratorSet类图Set接口继承了Collection接口。

胖胖的小菜鸡·2024-01-30 11:59

Java常用集合ArrayList源码分析

ArrayList作为日常开发工作中使用的高频集合，虽然自己已经熟练使用了该集合的某些API，但总是感觉欠点火候，近期静下心来，结合各方资料，自己阅读了一遍源码，记录一下自己的想法。ArrayList源码相比于其他集合来说，比较简单，我从上往下阅读，争取一行一行解析。源码主体第一行表明：Arraylist是一个具体的实现类，实现了List,RandomAccess,Cloneable,java.i

爪哇通用技术·2024-01-30 11:21

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置

用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:26

guava中EventBus(事件总线)源码分析与使用

1.EventBus:事件发布-订阅消息总线,简化应用程序内各组件间、进行模块间通信、解耦。允许对象通过观察者模式相互通信。2.EventBus实现框架：greenrobot的EventBusguava中EventBus3.EventBus的工作模式Publisher（发布者）通过post（）方法，把Event事件发布出去，Subscriber（订阅者）在onEvent（）方法中接收事件。发布者：

mask哥·2024-01-30 11:50

「连载」边缘计算（十）01-29：边缘部分源码（源码分析篇）

（接上篇）组件中模块的共用框架和功能分析KubeEdge组件中各个功能模块之间是通过Beehive来组织和管理的。Beehive是一个基于go-channels的消息框架。但本文的重点不是Beehive，所以只会分析KubeEdge中用到的Beehive的相关功能。下面深入CloudCore、EdgeCore、edgemesh和edgesite组件，探究组件内部各功能模块的共用框架。在《深入理解边

十越科技·2024-01-30 10:58

「连载」边缘计算（九）01-26：边缘部分源码（源码分析篇）

（接上篇）Cloudcore源码入口Cloudcore源码入口为KubeEdge/cloud/CloudCore/CloudCore.go。CloudCore源码入口函数具体如下所示。funcmain(){command:=app.NewCloudCoreCommand()//此函数是对cobra调用的封装...}进入app.NewCloudCoreCommand()函数内部，也就是KubeEdg

十越科技·2024-01-30 10:57

fastjson源码分析之序列化

fastJson是很常用的序列化工具，用了这么久一直想底层看一下它的设计，探究一下它序列化和反序列化效率高的秘密。现在从最基础的用法开始，一点点揭开fastJson神秘的面纱。(版本：1.2.50)实际工程里，最常用的就是序列化和反序列化：ResultDOresultDO=newResultDO();StringjsonStr=JSON.toJSONString(resultDO);ResultD

weixin_30725467·2024-01-30 09:51

自然语言处理领域论文整理(持续更新)

代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理https://github.com/tensorflow

零戚·2024-01-30 09:46

Tensorflow2.0笔记 - tensor的padding和tile

本笔记记录tensor的填充和tile操作，对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.

亦枫Leonlew·2024-01-30 08:55

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

CH395Q之CH395Q驱动库移植与驱动库分析（二）

本节主要介绍以下内容：一、CH395Q驱动库移植二、源码分析一、CH395Q驱动库移植驱动库移植主要有两个途径，一个是南京沁恒官方网址，一个是通过正点原子官方，原子官方对沁横官方提供的驱动库进行了完善与修改

I am Supreme·2024-01-30 07:55

微服务-微服务Alibaba-Nacos 源码分析（上）

Nacos&Ribbon&Feign核心微服务架构图架构原理1、微服务系统在启动时将自己注册到服务注册中心，同时外发布Http接口供其它系统调用(一般都是基于SpringMVC)2、服务消费者基于Feign调用服务提供者对外发布的接口，先对调用的本地接口加上注解@FeignClient，Feign会针对加了该注解的接口生成动态代理，服务消费者针对Feign生成的动态代理去调用方法时，会在底层生成H

长情知热爱·2024-01-30 06:53

如何系统地自学 Python？

的步骤指南：1.理解Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow

终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

Pandora Bootstrap源码分析

@SpringBootApplicationpublicclassHSFProviderApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){//启动PandoraBoot用于加载Pandora容器PandoraBootstrap.run(args);SpringApplication.run(HSFProviderApplication.class,arg

黄云斌huangyunbin·2024-01-30 05:41

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。torch.save(model,'model.pth')调用整个模型，可以使用torch.load函数。model=torch.load('model.pth')2.保存模型的参数你可以选择只保存模型的参数，而不包括模型的架构。torch.save(mo

luyanpingya·2024-01-30 04:45

Ucos总结

Ucos源码分析1.Ucos源码分析------任务控制块与任务调度2.Ucos源码分析------事件控制块与事件控制3.Ucos源码分析------信号量4.Ucos源码分析------邮箱与队列5

一如既往_·2024-01-30 01:43

Ucos源码分析------内存管理

Ucos源码分析1.Ucos源码分析------任务控制块与任务调度2.Ucos源码分析------事件控制块与事件控制3.Ucos源码分析------信号量4.Ucos源码分析------邮箱与队列5

一如既往_·2024-01-30 01:13

anaconda虚拟环境添加第三方的库tensorbordX,torchvision,tqdm,opencv-python,pillow,tensorflow,keras

安装torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface的transformers库anaconda虚拟环境添加第三方的库系列文章目录前言一、torchvision的安装二、tensorflow

LinlyZhai·2024-01-29 18:00

搭建pytorch

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch

xiewangzhenyan_·2024-01-29 16:13

Chromium源码分析：ContentShell启动流程

http://mogoweb.net/archives/417ContentShell是基于ContentAPI的一个简单的浏览器外壳，下面我将分析chromiumforandroid中的ContentShell程序的启动流程。由于android程序的特殊性（一部分Java代码，一部分c++代码），所以看似简单的启动流程，在android版本的ContentShell却七拐八弯的，难以理清脉络。在

dzhjsofo·2024-01-29 15:28

Docker光速搞定深度学习环境配置！

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G

AAI机器之心·2024-01-29 15:46

Anaconda中安装包下载超时

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，

gaoenyang760525·2024-01-29 14:06

AppTask.moveToFront()源码分析

ActivityManager.AppTask.moveToFront()执行后，导致其他AppTask退到了后台，点击返回直接回到了桌面（HomeScreen），没有回到上一个AppTask。下面分析一下源码看看为什么其他AppTask退到了后台，如何解决该问题。@SystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)publicclassActivityManager{

ShawnRacine·2024-01-29 12:58

【Spring】Spring&WEB整合原理及源码分析

原文：https://blog.csdn.net/reliveit/article/details/47256559

laosijikaichele·2024-01-29 12:18

STL源码分析：shared_ptr 和 weak_ptr

1.shared_ptr虽然早就对shared_ptr的原理烂熟于心，手撕也没少做过，但有时候总感觉对其还是很陌生；在看《Linux多线程服务端编程》时，作者提到一个析构动作在创建时被捕获又彻底把我搞懵了，终于下定决心要研究下GCC9.4中tr1下的源码；1.1基本架构shared_ptrsp(newTp1)，之后假设Tp和Tp1是相容的（可简单认为Tp是Tp1的基类），并且假设Tp1位于堆区；下

十一很迷茫·2024-01-29 12:01

使用 TensorFlow、Keras-OCR 和 OpenCV 从技术图纸中获取信息

简单介绍输入是技术绘图图像。对象检测模型获取图像后对其进行分类，找到边界框，分配维度，计算属性。示例图像（输入）分类后，找到“IPN”部分。之后，它计算属性，例如惯性矩。它适用于不同类型的部分（IPN、UPN、相等或不相等的支路、组合）。结果（输出）你可以从这里查看相关的github存储库：https://github.com/ramazanaydinli/Steel-AI/tree/main/f

woshicver·2024-01-29 09:41

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练

机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

TensorFlow2实战-系列教程8：TFRecords数据源制作1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、TFRecords在训练过程中，基本都是使用