TensorFlow2入门指南第20页

电商爬虫API快速入门指南

这份快速入门指南解释了电子商务爬虫API的运作方式。我们还将介绍如何无忧地开始使用这个数据收集工具。您能够通过电商爬虫API获得什么?

爱吃猫的菜菜·2023-10-15 10:12

Python字符串格式化入门指南

字符串格式化是在Python中对字符串进行操作和修改的重要技巧。通过格式化，我们可以将变量、表达式或者其他数据插入到字符串中，以便在输出或打印时展示出所需的格式。本文将详细介绍Python字符串格式化的基本概念和用法，并提供相应的源代码示例。使用百分号（%）进行字符串格式化Python中最常用的字符串格式化方法是使用百分号（%）进行格式化。这种方法也被称为"旧式字符串格式化"。下面是一个简单的示例

代码艺术巧匠·2023-10-15 09:37

Tensorflow2 model.compile()理解

在TensorFLow2中进行神经网络模型的训练主要包括以下几个主要的步骤：导入相关模块import准备数据，拆分训练集train、测试集test搭建神经网络模型model(两种方法：Sequential

Just Jump·2023-10-15 08:11

Tensorflow2 中对模型进行编译，不同loss函数的选择下输入数据格式需求变化

一、tf2中常用的损失函数介绍在TensorFlow2中，编译模型时可以选择不同的损失函数来定义模型的目标函数。不同的损失函数适用于不同的问题类型和模型架构。

空中旋转篮球·2023-10-15 08:06

【TensorFlow2 之013】TensorFlow-Lite

一、说明在这篇文章中，我们将展示如何构建计算机视觉模型并准备将其部署在移动和嵌入式设备上。有了这些知识，您就可以真正将脚本部署到日常使用或移动应用程序中。教程概述：介绍在TensorFlow中构建模型将模型转换为TensorFlowLite训练后量化二、前提知识上次，我们展示了如何使用迁移学习来提高模型性能。但是，当我们可以在智能手机或其他嵌入式设备上使用我们的模型时，为什么我们只使用我们的模型来

无水先生·2023-10-15 07:06

【Power BI】Power BI 入门指南：版本、下载和报表创建的步骤

文章目录一、前言二、了解PowerBI版本三、下载PowerBIDesktop四、如何开始使用PowerBIDesktop五、在PowerBIDesktop中创建报表六、文末总结一、前言PowerBI是微软于2013年推出的产品，为一款商业智能与数据可视化工具。它通过引人注目的视觉效果，帮助我们深入理解数据所传递的信息。然而，PowerBI不仅仅局限于数据可视化，我们还可以利用其进行数据转化、操作

bluetata·2023-10-15 04:13

百度地图JavaScript API 学习入门指南

前提因为最近分配的任务中包含了别人写的有关百度地图API的代码，加上自己从未接触过这方面的知识，所以为了能在短时间内熟悉和消化别人写的代码，于是就花了一整天的时间，专门学习了一下百度地图JavaScriptAPI。虽然说是从零开始学起，但是在官方提供的开发指南、示例DEMO、以及JavaScriptAPIv2.0类参考的帮助下，还是收获了不少东西。百度地图开放平台|百度地图APISDK|地图开发J

monkeyfly007·2023-10-15 01:22

TensorFlow2代码解读(1)

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'(x,y),(x_val,y_val)=datasets.mnist.load_data()x=tf.conver

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow2代码解读(2)

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k,28,28]#y:[60k,10](x,y),_=keras.datasets.mnist.load_data()#x:[0~255]->[0~1.]x=tf.convert_to_tensor

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

tensorflow1迁移到tensorflow2

早期的tf1代码在3090上跑不了了，因此复现基于tensorflow1的代码只能1.创建一个还在维护的tf1.x环境2.将tf1.x代码迁移到tf2上。第一种方法：condacreate-ntf115python==3.6.9pipinstallnvidia-pyindex==1.0.5pipinstallnvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.10pipinstallto

kushr·2023-10-14 02:34

tensorflow1迁移2尝试

最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例》，学习着里面的代码，但是遇到了问题，那就是发现里面很多是tensorflow1的代码，而我用的是tensorflow2

finhaz·2023-10-14 02:31

【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习

#012TensorFlow2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。

无水先生·2023-10-14 02:58

C++入门指南:类和对象总结友元类笔记（下）

C++入门指南:类和对象总结友元类笔记（下）一、深度剖析构造函数1.1构造函数体赋值1.2初始化列表1.3explicit关键字二、static成员2.1概念2.2特性三、友元3.1友元函数3.2友元类四

小宇成长录·2023-10-14 00:28

GraphQL入门指南

微服务架构下，原来一个完整的应用可能被拆分成若干个功能独立的服务，在PaaS的支撑下各自运行在独立的容器中。服务之间的同步调用以REST请求为主，这里不讨论异步调用中的事件的发布订阅。对于访问服务的调用者，首先要装配并发出HTTP请求，然后得到服务的响应后，还需要解析数据转换为内部数据对象。这个过程与业务逻辑无关，而且繁琐难以扩展。尤其是在微服务的架构中，涉及对多个服务的调用，聚合多个服务或一个服

易生一世·2023-10-13 20:24

【TensorFlow2 之011】TF 如何使用数据增强提高模型性能？

一、说明亮点：在这篇文章中，我们将展示数据增强技术作为提高模型性能的一种方式的好处。当我们没有足够的数据可供使用时，这种方法将非常有益。教程概述：无需数据增强的训练什么是数据增强？使用数据增强进行训练可视化二、没有数据增强的训练一个熟悉的问题是“我们为什么要使用数据增强？所以，让我们看看答案。为了证明这一点，我们将在TensorFlow中创建一个卷积神经网络，并在Cats-vs-Dog数据集上对其

无水先生·2023-10-13 20:08

Flutter开发踩坑记录一：Flutter混合开发入门指南

文章适合人群：有androidapp开发基础系列文章目录1.Flutter混合开发入门指南目录一、三端分离模式二、创建Fluttermodule的步骤1.AS创建2.命令行创建三、原生项目中引入flutter

阿根vs·2023-10-13 15:29

摘抄罗伯特麦基的《故事：材质、结构、风格和银幕剧作的原理》

图片发自App图片发自App图片发自App这本书可以说是编剧的入门指南，非常的神，非常的好，对于提高人的移情能力，也是非常好的作品。

雅各布666·2023-10-13 14:40

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用tensorflow2.0

xping_zhou·2023-10-13 10:01

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６

小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

【tensorflow2.0】23.tf2.0实现LeNet

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示：下边我们通过代码来实现LeNet，给出代码的同时，也会计算参数数量和维度变化。#这里我们通过顺序模型来实现，相当于

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

TensorFlow2.0之LeNet-5实战

TensorFlow2.0之LeNet-5实战fromtensorflow.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimporttensorflowastfdefmain

xingS1992·2023-10-13 09:54

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

LeNet简介LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下

佐倉·2023-10-13 09:20

tensorflow2.0 （1）使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类

参考内容北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境Python3.7tensorflow2.6训练数据集：cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构

向往的地中海·2023-10-13 09:41

【大数据】HBase入门指南

原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接文章目录HBase特性Hadoop的限制基本概念NameSpaceTableRowKeyColumnTimeStampCell存储结构HBase数据访问形式架构体系HBase组件HBase读写流程读流程写流程MemStoreFlush参数说明StoreFileCompaction参数说明触发过程RegionSplit预分区HBase优化查询优化设置Sc

码农BookSea·2023-10-13 09:07

【TensorFlow2 之014】在 TF 2.0 中实现 LeNet-5

数据黑客变种rs深度学习机器学习TensorFlow2020年2月29日|01.1教程概述：理论重述在TensorFlow中的实现1.理论重述\(LeNet-5\)的目标是识别手写数字。

无水先生·2023-10-13 09:07

Lingo求解规划优化问题

Lingo入门指南-知乎Lingo使用教程-哔哩哔哩Lingo编程步骤：确保模型准确（需要清楚每个变量、下标、系数等）；确定指标集（也就是系数）；确定决策变量；根据式子转化成Lingo代码01简单示例max

苗半里·2023-10-13 08:30

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏

Zjhao666·2023-10-13 04:10

分布式事务入门指南

本文来自作者大闲人柴毛毛在GitChat上分享「分布式事务入门指南」，「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑|哈比众所周知，数据库能实现本地事务。

软件供应链安全·2023-10-13 03:12

【minio】How to secure access to MinIO server with TLS?

MinIO快速入门指南https://docs.min.io/cn/minio-quickstart-guideEnterprise-GradeCloudStoragewithNGINXPlusandMiniohttps

Bogon·2023-10-13 01:29

【tensorflow2.0】13.常用评估函数及自定义评估函数

今天是自定义的最后一部分内容：自定义评估函数。#先介绍一下常用的评估函数tf.keras.metrics.MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse）•tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae)•tf.keras.metrics.MeanAbsolutePe

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 00:14

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近5年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-13 00:40

【tensorflow2.0】11.自定义层

今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法importtensorflowastf#自定义全连接层classLinear(tf.keras.layers.Layer):#在__init__中进行所有与输入无关的初始化

一只很菜很菜的tfer·2023-10-12 23:52

【使用 TensorFlow 2】01/3 中创建和训练自定义层

之前我们已经看到了如何创建自定义损失函数接下来，我写了关于使用Lambda层创建自定义激活函数的文章一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有

无水先生·2023-10-12 23:18

dirsearch Web目录扫描器使用手册-新手入门指南

声明：该系列文章首发于公众号：Y1X1n安全，转载请注明出处！本公众号所分享内容仅用于每一个爱好者之间的技术讨论及教育目的，所有渗透及工具的使用都需获取授权，禁止用于违法途径，否则需自行承担，本公众号及作者不承担相应的后果。文章目录常用命令Tips详细参数详细用法示例-e限定扫描后缀，如php\html\jsp等-r递归，如果找到/admin会递归爆破/admin/*--max-recursion

Y1X1n安全·2023-10-12 22:22

tensorflow 入门笔记

2019年10月tensorflow2.0正式版发布，新版

luckriver·2023-10-12 18:15

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

目录（注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。

无水先生·2023-10-12 16:36

单片机小白学步系列（十）单片机程序下载相关知识

注：本篇在写《单片机入门指南系列》之前就已经写过，现在发现这篇比较合理的位置，应该是放在《单片机入门指南系列（六）单片机最小系统——麻雀虽小，五脏俱全》之后的，但是由于之前考虑不周，所以只好放在这里了，

jzj1993·2023-10-12 08:22

Hazelcast入门指南第1部分

介绍我将在Hazelcast上做一个系列。我从Twitter了解了该产品。他们决定跟随我，经过对他们所做工作的研究后，我决定跟随他们。我在推特上说，Hazelcast将是分布式密码破解者的重要Struts。这引起了一些兴趣，我决定加入一个。Hazelcast的副总裁开始与我联系，我们认为虽然饼干是一个好项目，但社区（和我）将从为初学者准备的一系列职位中受益。在www.hazelcast.com上找

dnc8371·2023-10-12 03:10

hazelcast_Hazelcast入门指南第1部分

hazelcast介绍我将在Hazelcast上做一个系列。我从Twitter了解了该产品。他们决定跟随我，经过对他们所做工作的研究后，我决定跟随他们。我在推特上说，Hazelcast将是分布式密码破解者的重要Struts。这引起了一些兴趣，我决定加入一个。Hazelcast的副总裁开始与我联系，我们认为虽然饼干是一个好项目，但社区(和我)将从为初学者准备的一系列职位中受益。在www.hazelc

cunfen3485·2023-10-12 03:39

基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归与分类

1写在前面本文为基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里：https://blog.csdn.net

疯狂学习GIS·2023-10-12 00:06

Tensorflow2.0快速入门必了解函数

TensorFlow基本概念:程序=数据结构+算法TensorFlow程序=张量数据结构+计算图计算语言张量和计算图是TensorFlow的核心概念。TensorFlow的基本数据结构是张量tensor,张量即多维数组,类似于numpy中的array常量:contant变量:Variable常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。不同类型的数据可以用不同

帅殿天下·2023-10-12 00:48

从零开始学习 Java：简单易懂的入门指南之多线程（三十四）

多线程1.实现多线程1.1简单了解多线程1.2并发和并行1.3进程和线程1.4实现多线程方式一：继承Thread类【应用】1.5实现多线程方式二：实现Runnable接口【应用】1.6实现多线程方式三:实现Callable接口【应用】1.7设置和获取线程名称【应用】1.8线程休眠【应用】1.9线程优先级【应用】1.10守护线程【应用】1.实现多线程1.1简单了解多线程是指从软件或者硬件上实现多个线

失重外太空.·2023-10-11 18:17

从零开始学习 Java：简单易懂的入门指南之IO序列化、打印流、压缩流（三十三）

序列化、打印流、压缩流、工具包1.序列化1.1概述1.2ObjectOutputStream类构造方法序列化操作1.3ObjectInputStream类构造方法反序列化操作1反序列化操作21.4练习：序列化集合案例分析案例实现2.打印流2.1概述2.2PrintStream类构造方法改变打印流向3.压缩流和解压缩流4.工具包（Commons-io）5.工具包（hutool）1.序列化1.1概述J

失重外太空.·2023-10-11 18:11

MAC电脑安装TensorFlow2.X，并在pycharm中配置TensorFlow解释器

写在前面：python和TensorFlow的版本都在刷新，大家可以将本文中的python3.7和TensorFlow2.1替换成更高的版本，只要满足系统要求就可以。

Just Jump·2023-10-11 11:55

Tensorflow 1.x 迁移到2.x 遇到的问题记录

点击查看原文背景介绍最近从tensorflow1.x迁移到tensorflow2.x，在迁移过程中遇到了很多坑，最终也顺利迁移。

ioiogoo·2023-10-11 10:50

如何在线查看Android源码自带学习文档

如何在线查看Android源码自带学习文档docsAndroid源码编译系列博客:Android.bp你真的了解吗Android.bp入门指南之Android.mk转换成Android.bpAndroid.bp

IT先森·2023-10-11 06:44

Go 语言快速入门指南：变量和常量

1.变量1.1变量的来历程序运行过程中的数据都是保存在内存中，我们想要在代码中操作某个数据时就需要去内存上找到这个变量，但是如果我们直接在代码中通过内存地址去操作变量的话，代码的可读性会非常差而且还容易出错，所以我们就利用变量将这个数据的内存地址保存起来，以后直接通过这个变量就能找到内存上对应的数据了。1.2变量类型变量（Variable）的功能是存储数据。不同的变量保存的数据类型可能会不一样。经

码一行·2023-10-11 03:48

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