背景：MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standardsand Technology (NIST).数据集由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局(the Census Bureau)的工作人员其中，训练集55000验证集5000 测试集10000。MNIST 数据集可在 http://y
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2023-12-24 10:08:38
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本节开始学习使用tensorflow教程，当然从最简单的MNIST开始。这怎么说呢，就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。在此节，我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。 开始先普及一下基础知识，我们所说的图片是通过像素来定义的，即每个像素点的颜色不同，其对应的颜色值不同，例如黑白图片的颜色值为0到255，手写体字符，白色的地方为0，黑色为1，如下图。
（1）第一层为输入层，输入层的图片大小
原创
2021-09-08 11:51:47
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基于tensorflow2 最简单的keras demo，做一个备份，以后有需要直接复制 模型结构 代码 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers from tensorflow.ke
原创
2021-05-25 22:58:56
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# 使用Java实现Mnist
## 1. 简介
本文将教会你如何使用Java实现Mnist任务。Mnist是一个经典的手写数字识别任务，通过训练一个深度学习模型，我们可以实现对手写数字的自动识别。
## 2. 整体流程
下面是完成Mnist任务的整体流程，我们将以表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 下载并预处理Mnist
原创
2023-08-15 08:46:13
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交代一下背景： 1. 由于机器过保，需要进行机器的置换，所以就有了这么个事情; 2. namenode是普通的ha模式，没有配置federation; 3. 需要尽最大的可能不影响生产环境中Hadoop集群的服务 4. 我们的集群都是通过hostname进行的配置，不是通过具体的ip进行的配置。推荐使用hostname进行配置 下面开始记录一下本次的工作: 这里
基于pytorch框架，采用神经网络和CNN网络实现Mnist数据集，该示例训练，相当于语言编程界的“hello world”入门程序。 文章目录前言一、Mnist数据模型简介二数据集的下载2.1网址下载2.2 基于pytorch框架自带模块加载2.3基于tensorflow自带框架加载（CNN） 前言基于pytorch框架实现Mnist数据集，掌握机器学习中第一个“hello world”程序一
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2023-10-08 11:33:22
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一、下载推荐网盘下载，不用代码下载。不然太慢。MNIST数据集包含四个压缩包，后两个是用于训练（分为images和labels），前两个用于测试（同样分为images和labels）。其中内容是不可读的：如。其中，训练样本总共有60000个，包括55000用于训练，5000用于验证。对应得，有60000个标签（0-9）；测试样本有10000个。二、读取数据集的像素值1、使用python读取二进制文
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2023-10-18 19:42:21
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实验（二）代码段：# 实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64
import os
# os.environ['DEVICE_ID'] = '0'
import mindspore as ms
import mindspore.context as context
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
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2023-12-07 13:31:37
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pytorch实现两层神经网络1.神经网络结构图(出发点)2.pytorch代码3.程序结果4.pytorch程序改进（自动求梯度）5.pytorch程序再改进（创建model）6.参考文章 之前的版本使用的是numpy实现的两层神经网络，里边的一些方法难免和pytorch中的方法有些不一样，下面我们先列出torch中会用到的一些运算： # pytorch中
## 内积
# tensor.mm
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 * 28）55000 张训练图像
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_
MNIST数据集是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数据库中的图像集是NIST（National Institute of Standards and Technology）的两个数据库的组合：专用数据库1和特殊数据库3。数据集是有250人手写数字组成，50%是高中学生，50%是美国人口普查局。 MNIST数据集分为60,00
[java] view plaincopy1. package ThumbnaillatorTest;
2.
3. import java.awt.image.BufferedImage;
4. import java.io.File;
5. import java.io.FileOutputStream;
6. import java.io.IOException
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2023-07-23 19:24:31
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文章目录BigInteger类构造方法常用方法代码演示BigDecimal类构造方法常用方法舍入模式代码演示 BigInteger类在Java的整数类型里面，byte为8位，short为16位，int为32位，long为64位。正因为这些数值的二进制位数已经固定，所以它们能表示的数值大小就有一定的范围限制。因此，Java中提供BigInteger类来处理更大的数字。构造方法BigInteger(
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2023-11-07 06:47:24
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最近在跟coursera上斯坦福大学的算法专项课，其中开篇提到了两个整数相乘的问题，其中最简单的方法就是模拟我们小学的整数乘法，可想而知这不是比较好的算法，这门课可以说非常棒，带领我们不断探索更优的算法，然后介绍可以通过使用分而治之的思想来解决这个问题。下面对该问题的方法以及实现进行介绍。问题定义输入：2个n位的整数x和y 输出：x * y如求: 1234567891011121314151617
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2023-12-20 00:57:36
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MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集. 我们可以下载数据集,下载后会得到这样四个文件 得到一个数据集后的首要任务是将数据可视化,从感官上了解数据的具体情况
原创
2022-02-24 09:44:44
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0. 转到caffe源码根目录 1.获取数据 2.解压数据 修改脚本： 3.计算均值 计算训练集均值： 4.训练数据 修改.\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt文件 训练数据集： 5.测试 6.使用模型识别自己的字符图片 构造数据集：.\examples
原创
2021-05-27 14:59:41
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MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集.我们可以下载数据集,下载后会得到这样四个文件得到一个数据集后的首要任务是将数据可视化,从感官上了解数据的具体情况.这个数据集中包...
原创
2021-06-18 16:08:11
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1 RequirementPython 3.5TensorFlow 1.4.02 Source code2.1 layers.pyimport tensorflow as tfdef weight_vari
原创
2022-09-09 00:22:55
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基础概念one-hot：独热编码 。将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。这个向量只有一
原创
2022-09-09 10:25:54
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