tensorflow深度 环境 笔记

from pixiv 层和块 为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 从编程的角度来看，块由类（class）表示。 它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 于是我们有 ......

题目链接 一眼题，但这个 $k$ 迷惑了我很久。 由于我初始的思路没考虑 $x<0$，所以我们先默认 $x>0$。 考虑任意一个是最优答案的最大子段和，如果它的长度 $<k$ 那么它的每个元素一定都加上了 $x$，如果它的长度 $>k$，那么它的 $k$ 个元素一定加上了 $x$，剩余的一定减去了 ......

%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......

3.任务管理 如何为每个任务分配处理时间，如何选择在任何给定时间执行何种任务，任务优先级，任务状态。 3.2 任务功能 每个任务必须返回void，并接受一个void类型指针。这些任务一般会写成一个无限循环，由内核来调度，完成任务安排，创建和删除。 3.3 顶层任务状态 由于一般单片机处理器为单核单线 ......

简介 本文将详细介绍如何使用Docker搭建一个完整的自动化测试环境，其中包括Jenkins作为持续集成和持续交付工具，Python作为测试脚本编写语言，以及Allure作为测试报告生成工具。通过使用Docker容器，您可以轻松地设置和管理这些工具，提高测试效率和质量。 安装docker 安装doc ......

一、介绍 花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片，识别其名称。 二、效果图片展示 三、演示 ......

2023_10_11_MYSQL_DAY_03_笔记_下 #截断表的作用是把原来的表摧毁，重新创建一个结构和原来一模一样的新表，语法如下： TRUNCATE TABLE table; #TRUNCATE和DELETE区别 #1、TRUNCATE是DDL命令，使用ROLLBACK不可以回滚。而DELE ......

前置知识 \(1.\) 艾佛森括号： \([P]=\begin{cases}1 & \mathtt{(if\ P\ is \ true)}\\0 & \mathtt{(otherwise)}\end{cases}\) \(2.\) \(a\mid b\) 表示 \(a\) 是 \(b\) 的因子 \ ......

1.安装JDK https://www.cnblogs.com/whiteY/p/13332708.html 2.安装hadoop2.7 下载hadoop2.7.1安装包 链接: https://pan.baidu.com/s/1saGhaKbcvwrE4P3F5_UhZQ 提取码: 1234 解压 ......

#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 100010; const int M = N * 2;//可能多次节点重复，所以开大 int n; int e[M], ne[M], h[N], idx ......

https://blog.51cto.com/u_16099321/7207620 每个项目的python版本也会不一样，并且有时必须使用特定的版本才不会报错，使用pycharm创建的虚拟环境虽然可以隔离项目的依赖，但是无法解决python版本问题，总不能每弄一个项目我就在电脑上又安装一个版本的py ......

《深入理解计算机系统》 这不仅是一本介绍计算机系统的教材，更是一本引领读者探索未知世界，理解计算机本质的指南。在阅读这本书的过程中，我深感计算机系统的复杂性和奇妙性，同时也领悟到技术背后的哲学思想。 首先，这本书让我明白了计算机系统的各个层次和组件是如何协同工作的。从程序设计语言到操作系统，从内存管 ......

生成实体类 declare @TableName sysname = 'ViewQualityInfo' declare @TableNameL sysname = 'viewQualityInfo' declare @Result varchar(max) = ' /// <summary> // ......

图论——树上问题 学习笔记 目录 树的直径 树的重心 树的中心 经典问题１：最小化最大距离 树的直径 定义 树上任意两节点之间最长的简单路径即为树的直径。 显然，一棵树可以有多条直径，他们的长度相等。 性质 若树上所有边边权均为正，则树的所有直径有交，且中点重合； 有树的直径 \((p,q)\)，则 ......

C#语言的基础知识。在学习练习C#入门知识之后，对C#语言基础的知识进行学习练习！ 涉及到语言的基础---一些复杂的数据类型，以及类和结构体。走出简单的小程序代码片段， 开始逐步走向抽象的数据世界。加油！ ......

一、需求： 1、微信浏览器环境H5使用扫一扫功能=>方案：引入wxjssdk，然后获取公众号的签名信息；再在config中配置；配置好了就能使用扫一扫api了 2、短信链接内部实现扫一扫功能=>方案：使用input accpet=“image/*”，读取图片区识别，识别二维码数据后发送给后台 |-- ......

前提： 本实验为一台ubuntu22操作系统云主机 脚本适用于安装平台：CentOS、Debian、Ubuntu FRP项目地址：https://github.com/fatedier/frp FRP一键脚本地址：https://github.com/MvsCode/frps-onekey 1、FR ......

场景 设计模式-观察者模式在Java中的使用示例： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/127664928 上面讲的观察者模式的一个示例，下面记录摘自软件设计师案例分析的一个示例-环境监测系统。 观察者模式定义对象间的一 ......

#### 笔记风格的三条建议： 1. 结构清晰、细化（看着舒服便于查找） 2. typota风格设置，善用引用、序号、点（看着美观） 3. 多放图片，大小合适和大小一致（看着美观） #### 笔记内容的三条建议： 1. 保证内容正确性，多测试（集百家之言并有自己理解） - （1）看懂 - （2）善用 ......

WebAssembly 开发环境搭建 简介 WebAssembly 是一种新的编码方式，可以在现代的网络浏览器中运行 － 它是一种低级的类汇编语言，具有紧凑的二进制格式，可以接近原生的性能运行，并为诸如C/C++等语言提供一个编译目标，以便它们可以在 Web 上运行。它也被设计为可以与 JavaSc ......

# 强连通分量学习笔记 ## 一.定义 在有向图G中,如果两个顶点u,v间有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从ｖ到ｕ的有向路径,则称两个顶点强连通,如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图,有向非强连通图的极大强连通子图,称为强连通分量. ## 二.taojian算法 (时间复杂度为 ......

前言 瑞数就不过多介绍了，算是国内 2 线产品中的天花板了。4 代其实难度不高，但要弄出来 确实挺费时间和耐心的。今天就简单来讲讲如何用补环境轻松的过瑞数。 本文首发链接为: https://mp.weixin.qq.com/s/WnScMVv3kmdlrFLjr-m3Pg 前言 本文章中所有内容仅 ......

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......

数组初始化简单基本分析： 1 package array; 2 3 public class array02 { 4 public static void main(String[] args) { 5 //静态初始化; 6 int[] num1 = {1,2,3,4,5,6}; 7 //动态初始化 ......

直接以文本文件的方式写入固然也可以，但是如果遇到数据量大的情况，会占用比较多的磁盘空间。这里收集汇总了一下将结构体数据写入二进制文件以及后续读取为结构体的办法。 写入二进制文件的话，成员变量就可以直接以例如 int、float、double 这样的形式存储到磁盘，而不是转换成字符串，这样不仅节省磁盘 ......

1.JDBC 简介：JDBC就是使用Java语言操作关系型数据库的一套API //注册驱动 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); //获得连接对象 String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//?useS ......

1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......

1.查看docker版本 docker -v 2.卸载docker安装包 rpm -qa |grep -i dockeryum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ ......

所用计算节点： 中科曙光 异构节点-4D1-2 单节点： 每个节点是32核 128G 4张dcu卡，dcu卡显存每张16G 作业调度系统： slrum requirements.txt: 自动安装 使用 pip install -r requirements.txt 报错，遂尝试手动安装所有包 手动 ......

2023_10_11_MYSQL_DAY_03_笔记_上 10章 作业题01答案 INSERT INTO class(classid,cname) VALUES(1,'Java1班'); INSERT INTO class(cname,classid) VALUES('Java2班',2); INS ......