tensorflow版本：2.1.0 需要Python库：Numpy,Matplotlib 使用的数据集：Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors，当图形运行时，它将保持nn维数组；图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算；它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将定义一个或多个表示计算图输入的 “占位符”（placeholder）对象。 多次运行计算图。每次运

vue-flowy   翻译来源：https://gitee.com/yunwisdoms/vue-flowy   基于Vue的智能流程图创建。 适用于Vue 2。   安装 通过NPM安装 $ npm install vue-flowy -save 通过纱安装 $ yarn add vue-flowy 注册为组件 import {VueFlowy} from 'vue-flowy' export default { name: 'App', components: { VueFlowy } } 注册为插件 import Vue from 'vue' import

Serial Flash Discoverable Parameters，This standard was prepared by the JEDEC SFDP Task Group authorized by the JC-42.4 Committee Chairman. It was derived from prior work done by Intel on their ‘Serial Flash Discoverable Parameters Guidelines’ document

超酷中国风全flash网站源码(包含前后台，直接可用) 超酷中国风全flash网站源码(包含前后台，直接可用)

1.写作背景 Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用： pip install tensorflow 进行安装，在安装成功后使用import进行验证时: import tensorflow as tf 出现了如下所示报错： E tensorflow/core/platform/hadoop/hadoop_file_system.cc:132] HadoopFileSystem load error: libhdfs.so: cannot open shared object file: No such file or dir

一、CIFAR-10简介 CIFAR-10数据集包含10个类别，共计60000张 32×32 3通道彩色图像。其中每个类别包含6000张图像：训练图像50000张，测试图像10000张。 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次。每个测试批次有10000张图像，为每个类别各随机挑出1000张构成；训练批次为随机打乱的剩余图像。某些训练批次可能出现一个类型的图像多于另一个类型的情况，但总体而言，训练批次包含每个类型恰好5000张。 二、说明 图片原格式为32*32 3通道 第一次卷积：卷积核大小为3*3，输出32*32 32通道 第一次池化：最大值池化，输出为16*16 32通道 第二次卷积：卷

import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np import sklearn import time import sys import os # 加载数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print

1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 1.2 神经网络运作过程 其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。 因此，神经网络的运作过程如下。 确定输入和输出 找到一种或多种算法，可以从输入得到

本文实例讲述了flask框架视图函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： flask框架 视图函数当中 各种实用情况简单配置 1 建立连接 2 路由参数 3 返回网络状态码 4 自定义错误页面 5 重定向 6 正则url限制 和 url 优化 7 设置和获取cookie #coding:utf8 # 导入flask from flask import Flask,abort,redirect,make_response,request from werkzeug.routing import BaseConverter # Flask 接受一个参数__name__ 作用是指明应用的位置 a

前言 前面的博客描述了如何读写flash，可能还对读写flash思路还是不是那么的清晰，首先我们用的是外置的flash，就要模拟跟外部硬件通讯的时序，这样外部硬件才能识别主控侧发出的信号是什么！ SPI是全双工，同步的时钟总线！ 目的 通过SPI的方式，实现对外部flash(W25Q128)的读与写，写入的内容读出后在TFTLCD上显示出来。SPI方式可以控制FLASH,EEPROM,虽然前面的博客时使用IIC来控制EEPROM(24c02)，其实是一个结果，用不同的方式实现功能。 原理 我们来简单看一下内部的构造图： 从内部简明图可以看出，主机smart和从机slave都有一个串行移位寄存