发现有价值的观点，记录自己的思考。
image_size = 224 images = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size, image_size, image_size, 3], dtype=tf.float32, stddev=1e-1)) parameters = [] # conv1 with tf.name_scope('conv1') as scope: kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([11, 11, 3, 64], dtype=t...
import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries import model as ts_model class _LSTMModel(ts_model.SequentialTimeSeriesModel): def __init__(self, num_units, num_features, dtype=tf.float32): """Initialize/configure the model ob...
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 23:00:01 2019 @author: VincentWei """ from __future__ import division from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow as tf import gym # gym环境 env = gym.make('CartPole-v0') # 超参数 ...
为什么要训练速度，如果你对一个事物，掌握的程度越高，你的速度就越快，训练速度，就是不断的加深理解！ 以下代码，大概花了10+分钟，比比谁快！！！ 写神经网络，无非就是写wx+b，注意SIZE要对!!! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 18:34:05 2019 @author: VincentWei """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnis...
15年毕业伊始到16年，大数据还是如火如荼，Hadoop生态圈百花齐放，基于HDFS的分布式文件系统之上，以批处理见长的MapReduce和兼顾流处理（微批处理）和批处理的内存计算Spark等引擎引擎为支撑，构建大数据应用成常态。在采集端，flume，logstash，Fluentd主要对日志数据进行监控采集，衍生出ELK的各种架构形态，还有传统的kettle，DI工具，虽说效率极差，但是基于作业项和转换项的可插拔式设计，在关系型数据库中曾经占领一席之地，sqoop1/2全量或增量HIVE，HDFS和No...
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