MESH Sensor Model 实现 MESH Spec规定的 Sensor Model 标准传感器状态传感器描述传感器参数设置传感器cadence传感器数据传感器可发送和接收的消息Sensor Server /Client ModelsSensor Server ModelsSensor Client ModelsSensor Server /Client Models 在nrf52832上的实现Sensor（温湿度计） model 消息实现 转发请注明出处。 MESH Spec规定的 Sensor Model 标准 MESH Spec定义了传感器接口的标准方法。 这样一来，任何设备都

1.Anaconda环境配置 ①pytorch 1.4 ②tensorflow（2.0版本及对应的tensorboard） ③tensorboardX（采用pytorch自带的，可能不需要再安装） 2.SummaryWriter写出需要的log信息 ①采用torch.utils.tensorboard下的SummaryWriter ②示例代码如下： ③程序运行后在程序所在文件夹上生成runs文件夹 3.执行tensorboard命令 采用Anaconda Prompt执行 采用pycharm执行   4.查看，在浏览器中输入对应网址：http://localhost:6006/ 5

代码实现及说明 # python 3.6 # TensorFlow实现简单的鸢尾花分类器 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import datasets sess = tf.Session() #导入数据 iris = datasets.load_iris() # 是否是山鸢尾 0/1 binary_target = np.array([1. if x == 0 else 0. for x in

内外积代数运算及python,tensorflow,matlab语句的实现 在进行数学运算的时候经常会碰到向量以及矩阵的乘法，如果对符号和概念没有搞清楚的话经常会出现错误，尤其是将数学表达式代码化的时候，如果搞不清数据的维度以及做的是哪种乘法的话也会出现一些无法避免的错误，轻则代码量较小，代码跑几秒提示错误，然后改正。重则成百上千行的代码反复尝试多次不知道错在哪里，浪费大量不必要的时间，我也是经常遇到向量以及矩阵的运算，一次搞清楚事后不复习又忘记，然后再查再忘，今天就索性自己写一篇博客，将常见的内积和外积的代数运算做一下梳理，如果能给碰到同样问题的朋友提供一些参考那就再好不过了。因为matla

减少过拟合方法： 交叉验证 normalization 学习率调整， learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验： 正则化： 更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复 杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀） 添加正则化相当于参数的解空间添加了约束，限制了模型的复杂度 L1正则化的形式是添加参数的绝对值之和作为结构风险项，L2正则化的形式添加参数的平方和作为结构风险项 L1正则化鼓励产生稀疏的权重，即使得一部分权重为0，用于特征选择；L2鼓励产生小而分散的权重，鼓励让模型做决策的时候考虑更多的特征，而不是仅仅依赖强依赖某几个特

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca

迁移学习在深度学习中是经常被使用的方法，指的是在一个任务中预训练的模型被用于另一个任务的模型训练，以加快模型训练，减少资源消耗。 然而网络搜索相关的话题，基本上只涉及加载预训练模型的特定变量值的方法，即不涉及预训练模型某个变量与当前任务网络对应变量shape改变的处理。 在具体的语音合成多说话人模型迁移学习得到单说话人模型的任务中，就涉及到了迁移变量改变shape的情况，将解决方法如下列出。 文章目录一. 问题来源二. 相关接口三. 解决方法 一. 问题来源        语音合成多说话人模型迁移学习得到单说话人模型的任务中，涉及了迁移变量改变shape的情况。        一个不可避免的是

tensorflow官方提供了3种方法来读取数据： 预加载数据(preloaded data)：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据，适用于数据量不太大的情况。填充数据(feeding)：通过Python产生数据，然后再把数据填充到后端。 从文件读取数据(reading from file)：从文件中直接读取，然后通过队列管理器从文件中读取数据。 本文主要介绍第三种方法，通过tfrecord文件来保存和读取数据，对于前两种读取数据的方式也会进行一个简单的介绍。 项目下载github地址：https://github.com/steelOneself/tensorflow_l

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。 1. 构建简单的TensorBoard日志输出 import tensorflow as tf input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name=input1) input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], name=input2)) output = tf.add_n([input1, input2], nam

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7 介绍 关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by dilated convoluti