240 發(fā)簡信
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    2018-05-27 第八周

    LycorisNet之并行計算的實現(xiàn) 毫無疑問LycorisNet是需要實現(xiàn)多核計算的怕品,上學期又恰好選修了一門“多核并行計算”的課吃溅,這一次不禁也想應該會輕松一些旭绒。主流的并行計...

  • 2018-05-18 第七周

    使用Go寫后端架構(二) 上一周的學習中蜓洪,已經(jīng)將一個簡易的后端demo寫完揩瞪,現(xiàn)在需要進一步完善拱撵。 網(wǎng)頁分為1個主頁和5個子頁面 通過編寫不同的頁面跳轉函數(shù)來實現(xiàn)后端的內(nèi)部結構...

  • 2018-05-10 第六周

    使用Go寫后端架構(一) 首先, go語言的編譯器包含了所有素需要的包诅愚,因此十分方便寫后臺寒锚,甚至不需要使用框架,就可以輕松搭建。在學習Go語言有一個很好的起點刹前,Go語言官方文...

  • 2018-05-02 第五周

    CNN模型搭建(二) 繼續(xù)上周未完成的工作: # 為400維的輸入向量占位泳赋,在CNN中為20 * 20的矩陣xs = tf.placeholder(tf.float32, [...

  • 2018-04-24 第四周

    制作數(shù)據(jù)集及CNN搭建(1) 因為CNN是根據(jù)卷積核來掃描矩陣,而卷積核的選取通常為3*3喇喉,因此我的數(shù)據(jù)集選取與別人的數(shù)據(jù)集不同祖今,對數(shù)據(jù)源的格式要求比較多,因此我選取256*...

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    2018-04-17 第三周

    Mnist數(shù)據(jù)集測試demo 參考tensorflow官網(wǎng)中的demo:mnist 分析mnist的數(shù)據(jù)集的格式: 28*28的矩陣格式拣技,1表示該像素點為黑衅鹿,0代表該像素點為...

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    2018-04-09 第二周

    CNN層次分析 簡介cnn: 典型的深度學習模型就是很深層的神經(jīng)網(wǎng)絡,包含多個隱含層过咬,多隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡很難直接使用BP算法進行直接訓練,因為反向傳播誤差時往往會發(fā)散制妄,很難收斂...

  • 2018-04-02 第一周

    環(huán)境配置和基本使用 python3.6下tensorflow安裝 TensorFlow即可以支持CPU掸绞,也可以支持CPU+GPU。前者的環(huán)境需求簡單耕捞,后者需要額外的支持衔掸。Te...

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