文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear

TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，Mac Os等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框架（2.1.0版本） 安装步骤 1.常用IDE安装 2.CUDA安装 3.cuDNN神经网络加速库安装 4.TensorFlow框架安装 常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本（Python3.7）的解释器。（Python官网）Python解释器可以让用户利用Python语言编写的代码可以被执行。目前有许多优秀的集成开发环境（IDE

SensorTag加速度计 连接到TI CC2650 SensorTag进行加速度测量的Android应用。 确实 实时显示所有三个轴上的加速度测量值 在一定时间范围内记录加速度数据 显示最大经验组合加速度 线图显示所有三个轴的值以及组合的加速度 将原始数据导出为CSV 在运行固件1.32的TI SensorTag CC2650STK上进行了测试。 图书馆 该项目使用以下库 Android AppCompat和支持库

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低剂量CT（LDCT）扫描是减少人群中X射线辐射的一种潜在方法。 有必要提高低剂量CT图像的质量。 在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于利用剪切波变换去除LDCT图像中的量子噪声。 因为可以通过泊松过程来模拟量子噪声，所以我们首先使用安斯科姆方差稳定变换（VST）对量子噪声进行变换，从而产生具有单位方差的近似高斯噪声。 其次，通过在小波域中的自适应硬阈值处理获得无噪声的小波系数。 第三，我们使用逆剪切波变换来重建去噪图像。 最后，将anscombe逆变换应用于降噪后的图像，从而可以产生改进的图像。 主要贡献是将anscombe VST与Slicelet变换相结合。 通过这种方式，可以有效地将边缘系数和噪声系数与高频子带分离。 使用所提出的方法对一些LDCT图像进行了许多实验。 定量和视觉结果均表明，该方法可以有效地减少量子噪声，同时增强细微的细节。 在临床应用中具有一定的价值。

提出了两种新型的准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）的代数构造 代码。 这两种构造是在乘法和乘法上实现的。 两个指定基本矩阵的加性矩阵分散，其中 是基于乘法的 和循环基团。 另外，代码构造中的制作技术可以 也适用于两种构造。 仿真结果表明 本文生成的代码在迭代中表现良好 在AWGN频道上解码。 该代码具有优于 Maykay代码在代码性能的某些方面。 同时， 本文构建的代码在迭代中收敛非常快 解码，这是高吞吐量的重要属性 通讯系统。

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