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sin函数#-*coding:utf-8-*-importnumpyasnpimporttensorflowastf#importmatplotlibasmplfrommatplotlibimportpyplotaspltHIDDEN_SIZE

我们经常在代码中使用到List、Set、Map,也粗略看过一些实现类的源码解析。现在去看下抽象类集合中的方法与具体实现类有哪些不同。

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深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

本次所调用的CNN模型有：VGG16VGG19ResNetDensenet模型1.导入库importtensorflowastfimportnumpyasnpimportm

spring前述：spring源码环境搭建以及源码下载在文章后方有链接，可自行参考搭建，这里只是对加载过程做一个解析，spring全家桶远不止这些东东，感兴趣的小伙伴可以去官网看一下，本文将以源码加注释的方式进行过程解析，带你了解spring中bean到底是如何一步步加载完成了解重点：bean的生命周期、加载过程最终目的：学习spring源码短期内不对对你的技术有太大提升，可能只是了解到漂亮的代码

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1简言ReentrantLock：重入锁，是指一个线程获取锁之后再尝试获取锁时会自动获取锁。ReentrantLock实现了Lock接口，Lock接口定义的方法：//获取锁voidlock();//获取锁(可中断)voidlockInterruptibly()throwsInterruptedException;//尝试获取锁,如果没获取到锁,就返回falsebooleantryLock();//

前期准备：python3.8，numpy1.21.5,两种方法，个人推荐第2种方法，更加强~~~方法一：1.配置tensorflow环境(1)anacondaprompt打开输入命令：condacreate-ntensorflowpython

1.打开anacondaprompt,在命令行里输入：condaactivatetensorflow2.之后继续在命令行输入：jupyternotebook之后就会打开jupternotebook网页

它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、MXNet、Tensorflow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。

在日常Android开发中，最经常使用的RecyclerView控件是大家都绕不开的，而编写其Adapter时更离不开LayoutInflater的调用。当然，如果你做这一行有些时日了，相信你对其使用一定是炉火纯青了。即使如此，我觉得LayoutInflater仍旧有值得分析的地方，相信你看完之后有更多的认识。Android系统中有许多包括ActivityManagerService在内的系统级服

本文实现Contractfuzzer源码解析，在本地复现运行Contractfuzzer一、前期准备下载Contractfuzzer的源代码二、代码修改和部署Contractfuzzer的源代码分为三个部分

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首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行:根据不同模型设计不同并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。

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前言前面我们写了几篇很长的文章去介绍babel源码、preset-env、runtime，babel源码解析一babel源码解析之（@babel/preset-env）babel源码解析之（@babel

前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理。实现方法：在with语句下加载模型时，调用图（tf.Graph）与会话(tf.Session)的as_default()方法，将当前图与会话设置为默认图与默认会话，以保证在with语句外也可

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

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一、简介retrofit是square开发的一个网络加载库，主要用于Android和Java。Retrofit对OKHttp进行了封装，加入了各种设计模式，注解，反射，使用起来更加方便。二、使用方法retrofit的使用大致分为三个部分：定义网络接口、创建retrofit对象、创建网络接口的动态代理、调用网络接口2.1定义网络接口publicinterfaceGitHubService{@GET(

文章目录安装Anaconda/Miniconda安装NividaGPU驱动安装cudatoolkit和cudnn设置环境变量安装Tensorflow测试GPU是否开启成功AppleM1/M2安装GPU支持

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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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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

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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

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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。

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