文章目录TensorFlow2 学习——图像分类导包原始数据数据作图数据划分与标准化构建模型并训练模型评估与预测其他：回调Callback的使用 TensorFlow2 学习——图像分类 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 sklearn.model_selection import train_test_split 原始数据

该文档包括ppt和pdf文件，ppt是NS-3的简介，pdf为NS-3的用户手册

在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白，我在这篇博客记录了四种处理的方法。 首先导入包： import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：) print('大小：{}'.forma

Ns3三份帮助文档，帮助您解决程序开发中遇到的各类问题！

DenseNet结构在16年由Huang Gao和Liu Zhuang等人提出，并且在CVRP2017中被评为最佳论文。网络的核心结构为如下所示的Dense块，在每一个Dense块中，存在多个Dense层，即下图所示的H1～H4。各Dense层之间彼此均相互连接，即H1的输入为x0，输出为x1，H2的输入即为[x0, x1]，输出为x2，依次类推。最终Dense块的输出即为[x0, x1, x2, x3, x4]。这种结构个人感觉非常类似生物学里边的神经元连接方式，应该能够比较有效的提高了网络中特征信息的利用效率。 DenseNet的其他结构就非常类似一般的卷积神经网络结构了，可以参考论文中

试过N多个版本的安装手册，在windows系统下安装NS-2都没成功，这个是本人亲手试过并成功的一个安装手册，希望对大家有所帮助。文档中提供了cygwin和NS-2的下载链接。其中cygwin下载包中已经包含库文件，点开后选择本地安装即可。

聚类概念 聚类是把相似的东西分到一组，它是一个无监督问题，没有标签使用 难点： 对于有标签的有监督学习问题，标签可以便于我们来评估模型，无监督学习问题在评估上比较难一点 对于不同的参数组合，得到的学习结果，因为比较难对模型做评估，所以不能通过一个精确度的好坏来选择参数组合 K-MEANS算法 K-MEANS算法是聚类问题中，最简单，也是最实用的一个算法 基本概念 一个数据放进来，需要指定K值，来声明要得到簇的个数 质心：一个簇的数据均值，即向量各维取平均即可（迭代时使用） 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（数据需先标准化） 优化目标 通过目标函数进行不断地优化、求解 min∑i=1K∑

GoogLeNet卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 epoch = 10 acc = 83.98% loss和acc曲线 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers i

鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类 实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder 参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲 1、鸢尾花分类问题描述 根据鸢尾花的花萼、花瓣的长度和宽度可以将鸢尾花分成三个品种 我们可以使用以下代码读取鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().data y_data = load_iris().target 该数据集含有150个样本，每个样本由四个特征和一个标签组成，四个特征分别为：

文件 说明 wireless-3node.tcl 无线Ad hoc网络的NS-2模拟脚本 命令格式：$ ns wireless-3node.tcl statistic.sh throughput.sh throughput.awk FTP业务平均吞吐量统计脚本 命令格式：$ sh statistic.sh | sh throughput.sh cbr.awk CBR数据包的发送、接收和丢弃情况统计脚本 命令格式：$ awk –f cbr.awk wireless-3node.tr nrlensorsim/ 该子目录中是NRL对NS-2的WSN扩展模块 上述各命令均在安装有NS-2的Linux或Windwos+Cygwin环境下运行。