凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像(MNIST)的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在,我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下: 张量流(1.5.0) 凯拉斯(2.1.4) 烧瓶(0.12.2) h5py(2.7.1) 您可以使用以下命令同时安装所有这些: pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中,卷积神经网络(CNN,或ConvNet)是一类深层的前馈人工神经网络,已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络,它明确假设输入是图像,这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型:卷积层,池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构
2024-03-17 19:58:10 4.32MB JupyterNotebook
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leetcode走方格起点到终点 前言 从山顶到谷底,我也仅仅用了不到3年的时间,由于研一的退学和研二的培训结构经历的失败,导致了我缺乏时间管理意识,研三阶段已经开始放飞自我,两年里囫囵吞枣的学了很多的东西,但是都以失败告终,这导致了我实习失败,论文失败,毕业失败,心态崩溃,成为了一个loseer! 从小到大一路走来,我都是给人以好学生的姿态,至少在此之前从来都不接受自己变得不优秀的事实,但是研一和研二的两次决定都验证了:我,不优秀且蠢。我想这发生一切都应该不是偶然,肯定是自己自卑加社恐的性格弱点在作怪,要说之前没有显现出来是因为我按部就班,没有给他可乘之机。都说大学是个小社会,读研更甚,那么这方面的劣势就导致了不可挽回的。 分析下导致我失败的研究生阶段的原因: 主观原因: 自卑、社恐的心理。不自信使得我错过了一些原本争取到的机会,如牛逼的导师,不错的实习机会。而社恐使得我在与导师的交流过程中信息的不对称,我一年换了三个科研方向。 缺乏自律。我喜欢去做计划,但是在计划执行中总是被外界影响,比如实习期间我竟然选择了去参加培训,而培训的结果并不理想。 客观原因: 首先就是疫情影响直接导致了
2024-03-17 11:20:06 156KB 系统开源
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一个新的打印预览,可以试试,针式打印机的连续走纸,和自定义纸张的问题,适用于爱普生系列打印机成功!!!请设置纸张为自动送纸,否则无法自动连续打印,写的比较乱 注意定义实例变量 uo_printer uo_1
2024-03-16 13:55:26 143KB
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很简单的一个 一键图片加水印小工具 python3写的 有exe和源码 只有60行代码 python 初级项目 python脚本 脚本学习 初级项目开发 python库使用学习 python3 学习 脚本学习 windows开发 后端开发 图片加水印小工具 源码学习 watermarker学习使用 PIL库学习 python界面开发
2024-03-14 16:23:28 35.75MB python 源码软件 开发语言
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圣经-詹姆士国王版 包含旧约和新约的全部66本书 每本书作为JSON对象位于一个单独的JSON文件中 Books.json包含所有66个书名作为JSON数组
2024-03-12 19:18:26 1.34MB
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基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人
2024-03-11 20:12:55 398KB python
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剧情布拉泽 该库将众所周知的图表库到可以在Blazor项目中使用的Razor组件中。 该包装器的优点是,可使用图方式本身来生成类。 因此,您可以在生成器的帮助下自动更新到最新的plotly.js版本。 入门 先决条件 若要创建Blazor Server Apps,请安装带有ASP.NET和Web开发工作负载的最新版本的Visual Studio 2019。 对于Blazor WebAssembly,您至少需要Visual Studio 2019 16.6+。 另一种选择是使用Visual Studio代码。 单击了解更多信息。 正在安装 创建Blazor项目后,需要执行以下步骤: 安装最新的NuGet软件包 使用包管理器 Install-Package Plotly.Blazor 使用.NET CLI dotnet add package Plotly.Blazor 将以下行添加到blazor.webassembly.js下方或上方的index.html或_Host.cshtml中 信息:这些文件已包含在NuGet软件包中! <!-- Import the plotly.js
2024-03-09 21:39:03 4.49MB visualization microsoft chart charts
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PacketFence 什么是PacketFence? PacketFence是一个完全受支持的,受信任的,免费和开源的网络访问控制(NAC)系统。 具有令人印象深刻的功能集,包括用于注册和补救的强制门户,集中的有线和无线管理,802.1X支持,有问题的设备的第2层隔离,与IDS解决方案和漏洞扫描程序的集成; PacketFence可用于有效保护网络-从小型到大型异构网络。 您想知道谁在您的网络上吗? 您想根据谁在连接来为您的网络提供不同的访问权限? PacketFence为您服务! 安装 请遵循《提供的说明。 更多信息 自上次发行以来的重大变化请参见。 升级吗? 请参阅《 。 有关更多详细信息和开发人员可见的更改,请参见的。 支持 加入或寻求。 贡献 为了创建最佳的开源NAC解决方案,PacketFence付出了巨大的努力。 您可以通过多种方式为项目做出贡献。 您是网络供应商
2024-03-08 17:39:43 47.48MB network Perl
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一个考虑土壤水侧向运动的分布式墒情模型,李丽,郝振纯,墒情预报在现代农业中十分重要,针对现有墒情模型在空间描述、蒸发蒸腾量预测和土壤水侧向运动方面的不足,建立了一个分布式墒情
2024-03-03 21:01:06 500KB 首发论文
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本小demo是集成于springboot和spring新提出的webflux模式,前端采用了freemarker模板,数据存储在mongodb中
2024-03-03 15:59:51 15KB 一个小demo
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