TensorFlow训练MNIST数据集(3) —— 卷积神经网络

前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层)。其中卷积层和池化层各有两层。在整个模型中,输入层负责数据输入;卷积层负责提取图片的特征;池化层采用最大池化的方式,突出主要特征...

数字人轻松学习Blender系列之八:建模-2

令菜单就能找到几乎所有建模命令,但是这些命令并不是常常都能用到。这一篇我们研究一下常用的建模命令和快捷键,其他的命令,通过以后建模案例再进行学习。   【学习】 我个人认为:多边形建模最基本操作就是对模型元素点、线、面的旋转、移动和缩放操作,除此之外最常用的命令和快捷键如下: 一、挤出 Extrude: 第一种方法:快捷键为E 挤压工具复制顶点,同时保持与原始顶点连接的新几何图形。顶点会变成边,边会形...

SpringMvc.md

SpringMVC 介绍​解析 :Spring mvc 是Spring框架的一部分,基于mvc 的表现层框架 , 用于web项目开发 1.1 mvc 设计模式​简单来说就是 m(model) 模型- v(view) 视图 - c(controller) 控制器 , 三次架构设计模式 。 主要用于前端页面的展示和后端业务数据处理逻辑分离​模式优点:分层设计 , 实现我们业务系统各个组件之间的...

Future 异步回调 大起底之 Java Future 与 Guava Future

里,尼恩就想到了在中学8年级的语文课。在课本中,有一篇华罗庚的课文——《统筹方法》,课文介绍的是统筹方法,该方法的主要目的是合理安排工作流程中的各道工序。里边举了一个泡茶的例子。列出了三种泡茶的工序模型。在文中的三种工序流程中,有多重排列组合的模式。工序模型一:顺序模式洗好水壶,灌上凉水,放在火上;等水开,洗茶壶、洗茶杯;洗完茶杯后,泡茶喝。工序模型二:并发模式洗好水壶,灌上凉水,放在火...

看完这篇文章:分布式事务十拿九稳

oAbort请求。一旦参与者接收到任何一种请求消息, 它将根据该请求放弃或者提交事务。如果请求是提交事务,那么他还要向协调者发送一个haveCommitted 来确认事务已经提交 3、分布式事务的故障模型 在分布式事务中执行的过程中,可能出现磁盘故障,进程崩溃以及消息的丢失,超时等。 两阶段提交是一种达成共识的协议,在该系统中,如果进程崩溃,那么是不可能达成共识的。但是,两阶段提交却是在这些条件下达成...

最大似然估计

性估计。1.1 在传统概率学派中假定的是:概率分布的参数固定,样本随机。1.2 待解决问题:我们如何通过样本去确定 这个概率分布的参数呐?1.3 解决方法:似然估计:样本出现后(Xi已知),反推模型参数值,而该参数值有很多种可能性。我们就需要通过似然估计算法来的到使样本发生可能性最大的参数。 2、最大(极大)似然估计(maximum likelihood estimate ),简称(MLE):最...

八、Kafka总结

和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性。 1.2 Kafka内部实现原理   (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此。 (2)发布...

Mask RCNN 源码阅读

缘起:        曾经尝试自己实现Mask RCNN,但由于原文文献过多及个人经验有限等原因,实现         的版本有问题。故找了一个开源的Mask RCNN的代码誊抄模型构建部分相关代码加强理解,故本文站在纯实现的观点尝试叙述Mask RCNN的结构。   实现工程地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN         整个过程围绕工程中 mr...

MaxCompute全套攻略

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2018 java 初级笔试面试题 offer 拿到

关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节。抽象包括两个方面,一是过程抽象,二是数据抽象。 2)继承:继承是一种联结类的层次模型,并且允许和鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生,这个过程称为类继承。新类继承了原始类的特性,新类称为原始类的派生类(子类),而原始类称为新类的基类(父类)...
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