一、背景说明 1.1 面临问题 最近一份产品检测报告建议使用基于pki的认证方式，由于产品已实现https，商量之下认为其意思是使用双向认证以处理中间人形式攻击。 《信息安全工程》中接触过双向认证，但有两个问题。 第一个是当时最终的课程设计客户端是浏览器，服务端是tomcat双向认证只需要对两者进行配置并不需要自己真的实现代码。 第二个是虽然课程也有接近双向认证的实现代码，但当时是Java+JCE环境现在要用C+++OpenSSL环境，总体意思确实还是差不多但具体函数和参数差别还是不少。 所以眼下有的是：证书生成的思想+双向认证实现的思想。对读者而言，即要假定已对证书、SSL/TSL、sock

基于国家标准 GB/T 7714-2015 《文后参考文献著录规则》编制的 EndNote 输出样式模板。

问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数，所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensorflow的建模一般步骤 数据准备： 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建 1.

文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本（欺诈）和负样本（未欺诈）的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’，’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比：有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初

Endnote 文后参考文献 的国标GB/T 7714-2005的style文件，方便endnote与office word的交互。

问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。 BUG1 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 看指向的路径，感觉是在安装路径的site-packages中已经存在tensorflow文件夹了，但是执行 pip uninstall tensorflow 却提示没有安装，于是手动删除该文件夹，重新安装，此bug修复。 BUG2 ImportError: DLL load failed:找不到指定模块 网上找的很多答案都

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow

在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立tensor的结构形状信息，并没有执行数据的操作。 一 class tf.Session  运行tensorflow操作的类，其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过，在定义好所有的数据

先放出最终成功版本：win10 + python3.6 + tensorflow1.6.0 + keras2.2.4 *背景：*因为想在电脑上跑LSTM，于是开始了这场漫长的tensorflow环境配置之旅，话不多说，开启正文： 尝试1： 像大多数人一样，按照网上教程（比如这篇博客）安装Anaconda，然后安装tensorflow。但是我一步步乖乖安装后，在Anaconda中import tensorflow 却一直提示：ImportError: No module named ‘tensorflow’。Pycharm中运行程序提示：DLL load failed: 找不到指定的模块。 搜了

Keras保存为可部署的pb格式 加载已训练好的.h5格式的keras模型 传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import tensorflow as tf from tensorflow.python.util import compat from keras import backend as K def export_savedmodel(model): ''' 传入keras model会自动保存为pb格式 ''' model_path = model/ # 模型保存的路径 mod