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tensorflow入门-mnist手写数字识别(一,网络搭建)

这篇文章是整个 tensorflow入门-mnist手写数字识别系列的第一篇,主要介绍了如何从0开始用tensorflow搭建最简单的网络进行训练。 **本系列文章链接:** - [tensorflow入门-mnist手写数字识别(一,网络搭建)](https://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-simplest.html) - [tensorflow

tensorflow入门-mnist手写数字识别(二,模型保存加载)

上一篇文章[tensorflow入门-mnist手写数字识别(一,网络搭建)](http://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-simplest.html)介绍了 神经网络输入 、 输出 、 独热编码 、 损失函数 等最基本的知识,并且演示了如何用最简单的模型实现mnist手写数字识别91%的正确率。但是遗留的问题是,模型保存在内存中,每次都得重新开始训练。

tensorflow入门-mnist手写数字识别(三,可视化训练)

在第一篇文章中,我们通过每10步打印出loss值的方式,来观察loss值的变化。但是这样做并不直观,有没有什么方式能够让整个训练的过程更加一目了然呢?tensorflow提供了tensorboard,专门来实现训练过程的可视化。 **本系列文章链接:** - [tensorflow入门-mnist手写数字识别(一,网络搭建)](https://geektutu.com/post/tenso

tensorflow入门-mnist手写数字识别(四,h5py制作训练集)

在之前的几篇文章中,我们都是通过 tensorflow.examples.tutorials.mnist 来使用mnist训练集集,制作训练集主要有2个目的,一是加快训练时读取的速度,而是支持随机批读取。假如,每次训练时,都是直接读取图片,再将图片转为矩阵进行训练,那这样效率无疑是非常低下的。 这篇文章将使用numpy 和 h5py(HDF5文件格式)2种方式来制作训练集,并对这两种方式

机器学习面试题-如何处理特征向量的缺失值

> - **持续整理有温度、有难度、有热度的机器学习面试笔试题。** > - [机器学习面试笔试题 - Github](https://github.com/geekcircle/machine-learning-interview-qa/) > - [机器学习面试笔试题 - Gitbook](https://geekcircle.org/machine-learning-interview-

机器学习面试题-数据的属性类别

> - **持续整理有温度、有难度、有热度的机器学习面试笔试题。** > - [机器学习面试笔试题 - Github](https://github.com/geekcircle/machine-learning-interview-qa/) > - [机器学习面试笔试题 - Gitbook](https://geekcircle.org/machine-learning-interview-

机器学习面试题-余弦相似与欧氏距离的区别和联系

> - **持续整理有温度、有难度、有热度的机器学习面试笔试题。** > - [机器学习面试笔试题 - Github](https://github.com/geekcircle/machine-learning-interview-qa/) > - [机器学习面试笔试题 - Gitbook](https://geekcircle.org/machine-learning-interview-

机器学习面试题-支持向量机(SVM)中的支持向量

> - **持续整理有温度、有难度、有热度的机器学习面试笔试题。** > - [机器学习面试笔试题 - Github](https://github.com/geekcircle/machine-learning-interview-qa/) > - [机器学习面试笔试题 - Gitbook](https://geekcircle.org/machine-learning-interview-

机器学习面试题-数据挖掘中如何判断关联规则有效性

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机器学习面试题-朴素贝叶斯分类某个类别概率为0怎么办

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Pandas数据处理-DataFrame与Series

本文示例基于 Version 0.21.0 DataFrame和Series是pandas中最常见的2种数据结构。DataFrame可以理解为Excel中的一张表,Series可以理解为一张Excel表的一行或一列数据。 一、Series Series可以理解为一维数组,它和一维数组的区别,在于Series具有索引。 1. 创建Series - 默认索引 pyt

Pandas数据处理-筛选数据

使用 demo.csv 举几个栗子~ 编号,日期,单价,数量 T001,2018-03-02 12:34:05,100,3 T002,2018-03-02 13:04:05,200,3 T003,2018-03-03 18:12:31,30,10 T004,2018-03-04 20:34:05,400,2 T005,2018-03-02 20:34:05,500,1

一张图看明白Git的四个区五种状态

五种状态间的顺序操作 四个区 - 1) 工作区(Working Area) - 2) 暂存区(Stage) - 3) 本地仓库(Local Repository) - 4) 远程仓库(Remote Repository) 五种状态 - 1) 未修改(Origin) - 2) 已修改(Modified)&未追踪(Untracked) - 3) 已暂存(Staged) -

99%的时间在使用的Git命令

Git是目前最流行的分布式版本控制系统,它是Linus献给软件行业的两件礼物之一,另外一件礼物是目前最大的服务器系统软件Linux。 Git出现之前,linux的源代码使用BitMover公司的BitKeeper进行版本控制。这是一个商业的版本控制系统,一开始授权Linux社区免费使用,后来由于某种原因,BitMover公司打算收回了Linux社区的免费使用权。这个时候,Linus花了两周时

深入理解Python-1.什么是元类(metaclass)

> - 本文整理自[Stackoverflow - 什么是元类,我们用它来干什么?](https://stackoverflow.com/questions/100003/what-are-metaclasses-in-python) > - 更多请关注[Github - StackOverflow上票数最高的100个Python问题](https://geekcircle.org/stack

深入理解Python-2.什么是装饰器(decorators)

> - 本文整理自[Stackoverflow - 如何实现链式调用的装饰器?](https://stackoverflow.com/questions/739654/how-to-make-a-chain-of-function-decorators) > - 可查看[官方文档在这里 -装饰器的使用](https://docs.python.org/3/reference/compound_

深入理解Python-3.__str__ 和 __repr__的区别

> - 本文整理自[Stackoverflow - \_\_str\_\_ 和 \_\_repr\_\_的区别](https://stackoverflow.com/questions/1436703/difference-between-str-and-repr) > - 更多请关注[Github - StackOverflow上票数最高的100个Python问题](https://geek

Python专题-让你的代码更Pythonic

Python是一门非常灵活的语言,很多语法是其他语言不具备的,特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说,很容易按照C、Java等语言的写法来写Python,对于初学者来说,如果对Python语言的理解不够透彻,就会写出很冗余的代码来。 这篇文章,主要介绍几个简单技巧,让你在写**Python**代码,更**Pythonic**。 变量交换 - Pythonic写法

Python模块-多线程与多进程

前置知识 操作系统 任务调度 - 时间片 > 大部分操作系统的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片 - 运行状态 > 任务正在执行时的状态叫运行状态 - 就绪状态 > 任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的

Python模块-BeautifulSoup(bs4)解析HTML

前置知识 Chrome调试 - elements - network HTML基础知识 - [标签](http://www.w3school.com.cn/tags/index.asp) - 闭合标签 div, p, label, body, head - 自闭合标签 input, br, hr, meta, img - [属性](http://www.

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