JQ8X00伴随Arduino开发相关控制实例（串口控制四线，单线控制三线），还有语音合成转MP3，WAV格式

高通量实时荧光定量PCR方法筛选FL细胞对低剂量微囊藻毒素LR暴露的应答基因，王秀敏，徐立红，应用高通量实时荧光定量PCR技术检测低浓度微囊藻毒素LR暴露后FL细胞基因mRNA表达的变化，筛选特异的应答基因。用0.2μmol/L的微囊藻毒素

在整个安装的过程中也遇到了很多的坑，故此做个记录，争取下次不再犯！ 我的整个基本配置如下： 电脑环境如下：win10(64位)+CPU:E5-2603 +GPU:GTX 1070 需要安装的软件如下：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64(python 3.5.2) + tensorflow-gpu 1.8 + CUDA 9.0 + cuDNN v7.1 for CUDA9.0 若你想在自己的windows上安装tensorflow-gpu，一般化也可以遵循如下的步骤。 1.首先确定自己电脑的gpu是否支持cuda 能否支持tensorflow-gpu版本，这里主要是Nv

文章目录问题记录问题一：修改jupyter默认打开目录问题二：anaconda中jupyter无法import已安装的pandas模块问题问题三：在tensorflow中找不到to_categorical问题四：ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers’C盘爆满解决办法 问题记录 这串代码是在参加疫情识别情绪大赛的时候看的网上大佬们的代码，AI小白在刚运行程序之初就遇到了很多问题，主要是导入一些包的问题，之前也遇到过很多类似问题，也就挨个百度解决一下，现在整理一下问题和解决方法。 import os import sys sys.pa

一、在Windows上搭建Flutter开发环境 系统要求 要安装和运行Flutter，您的开发环境必须满足以下最低要求： 操作系统Windows 7 SP1或更高版本(64位) 磁盘空间：：400 MB(不包括IDE/Tools的磁盘空间)。 工具颤振取决于您的环境中可用的这些工具。 Windows PowerShell 5.0或者更新(这是与Windows 10一起预装的) Git for Windows2.x，与从Windows命令提示符中使用Git选择。 如果GitforWindows已经安装，请确保可以运行git命令提示符或PowerShell中的命令。 获取Flutt

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解： #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w

强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果： tf.Tensor([1. 2. 3

在flex创建的项目中导入该swc文件后，就可以在项目使用fl.*中的所以类。

说在前头 本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别，实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN（卷积神经网络），下一篇可能会写。 Tensorflow是个什么东西 Tensorflow是一个采用 数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor）。 数据流图用“结点”和“线”的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点/输出的终点，或者是读取/写入持久变量的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) – y_true 真实值， y_pred 预测值 – from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,   如果预测结果未经过softmax就设为`True`. pred = tf.c