一 实现思路 1. 加载 MNIST 数据集，得到训练集与测试集 2. 将训练集与测试集转换为DataSet对象 3. 将数据顺序打散 避免每次读取数据顺序相同，使得模型记住训练集的一些特点，降低模型泛化能力。 4. 设置批训练 从训练集总数中随机抽取batchsize个样本，来进行模型训练，相比于使用所用样本构建模型，批训练花费的时间更少，计算效率更高。每训练一个次，就叫一个step，当经历若干个step使得把训练集所有样本训练过以后，那叫一个epoch 5. 数据预处理 图片像素值进行标准化，使得处于0到1的区间 图片的类别转化成one-hot编码 图片的标签是数字0到数字10，是属于多分

tif转原始Matlab代码通过线扫描进行血流分析 该代码旨在分析重复的线扫描以提取血流。 它分两步进行。 在Matlab中，从原始.tif线扫描文件中提取流，并将速度保存到.txt文件中。 在Python中，可分析任意数量的分析文件中.txt文件中的合成速度测量结果。 演算法 使用来自这两个参考的算法和代码： 要求 Matlab 2016b。 也可以与其他版本一起使用。 Kim等人的算法需要使用xxx和yyy工具箱。 Chhatbar和Kara算法需要zzz工具箱。 源行扫描文件需要为.tif 我们需要从每个.tif文件中读取两个采集参数，即行扫描的x体素大小（delx，um / pixel）和每次行扫描的速度（delt，ms / scan）。 Matlab代码假定您已使用斐济脚本'bFolder2MapManager.v0.2_.py'完成此操作。 运行分析 在运行matlab代码之前，请确保斐济脚本的输出.txt文件全部包含在带有原始.tif文件的文件夹内名为oir_headers的文件夹中。 在Matlab提示符下，您需要使用以下代码将cd插入文件夹，例如 cd /Users/

Ptankar的Numerical heat transfer and fluid flow英文原版，比CSDN上的那个中文版清晰，可以对照着看

MLFlow Docker设置 如果您想使用单线启动mlflow项目-此存储库适合您。 唯一的要求是将docker安装在您的系统上，我们将在linux / windows上使用Bash。 特征 通过一个文件（.env）进行设置 生产就绪的Docker卷 单独的工件和数据容器 准备好bash脚本来复制和粘贴，以供同事使用您的服务器！ 简单的安装指南 配置.env文件供您选择。 您可以在其中放置任何您喜欢的东西，它将用于配置您的服务 通过这一行来运行基础结构： $ docker-compose up -d Creating network " mlflow-basis_A " with driver " bridge " Creating mlflow_db ... done Creating tracker_mlflow ... done Creating aws-s3

FLOW-3D-应用实例.pdf

Pro Spring MVC_With Web Flow-Apress(2012) Pro Spring MVC_With Web Flow-Apress(2012)

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，网络上一些小伙伴写的一些关于Android版OpenCV的博客，大部分都模糊不清，基本就复制粘贴的，有些甚至没有实践就直接贴上去了，这样不仅误导初学的一些小伙伴，而且被其他小伙伴转载或者复制之后，会造成更大的影响和后果。正所谓”徒错错一个，师错错一窝。为人师者慎下笔“，故此，本专栏亲自研究，实践，将调试过程中所遭所遇进行详细讲解，注意事项进行一一列举，希望能够帮助到各位初学OpenCV的小伙伴，避免走弯路，费时费力。 需opencv官网下载OpenCV-android-sdk将其中的sdk覆盖工程中的sdk，由于sdk文件太大，这里就没有上传，是个空目录。

关键帧缓入缓出曲线调节AE脚本 Flow v1.4.1，安装下载脚本即可使用，一键调节关键帧曲线

加深对springMVC的认识

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