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daojin
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//总体过程 1. 预处理data,分别伟traindata和testdata 2.建立模型,编译模型 3.训练模型 fit 4.评估模型 evaluate 5.验证模型 predict + plot (60000, 28, 28) 6000 张图,28*28 进行训练。 标签是一个数字 train_labels array([9, 0, 0, ..., 3, 0, 5], dtype=uint8) try:   # %tensorflow_version only exists in Colab.   %tensorflow_version 2.x except Exceptio ...
https://stackoverflow.com/questions/40092376/its-possible-to-do-object-detection-one-class-in-images-retraining-inception https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 https://www.jianshu.com/p/86894ccaa407/
#定义一个函数,进行变换 import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) f = lambda x: x ** 2 squares = f(x) #用vectorize 进行变换 import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) squarer = lambda t: t ** 2 vfunc = np.vectorize(squarer) vfunc(x) #用tensorflow的map函数 elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6 ...
Rxjava: https://www.jianshu.com/p/7474950af2df 基本使用方式 创建Request Request request = new Request.Builder().url().get().build(); 创建OkHttpClient OkHttpClient client = new OkHttpClient(); public final OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder() .addInterceptor(new HttpLoggingInterce ...
上篇对glViewPort的实现可见一斑。但是并没有提及其中的思路所在。本篇主要是简短地介绍一下WGL的实现思路。 由于OpenGL是一个状态机,既然是状态机,那么肯定有一系列的状态需要保存。OpenGL的状态对应的是功能的实现。我们这个简单的OpenGL不需要大而全的功能,那么需要哪些功能呢? 1.绘制一个立方体或者长方体。 2.长方体或者立方体可以旋转 3.用上面的长方体代表太阳,地球,月亮。模拟其运行周期。 好吧,就上面三个功能。那么说我们上面的三个功能需要保存哪些状态呢?其实就以下三个状态就够了: 1. 矩阵管理 2. 颜色管理 3. 绘制线框 这么简单! 好吧, ...
直接上代码。 public static void glViewport( int x, int y, int width, int height ) { int surfaceHeight = mInfo.height; float far = mViewPortZFar; float near = mViewPortZNear; float sx = width/2.0f; float ox = sx + x; float ...
安卓中的画面不是纯粹由window组成。而是改成了window+view的组织模式。window是一个顶层窗口的概念。view就相当于在window内的控件。而subwindow则是依附于window的一些对话框。安卓在对window进行管理的时候,将window分为很多层,不同的层又对应于不同的window类型。下面这个图阐释了这种概念:     安卓首先将窗口按照layer分层,然后每一层又有很多window,每一个window又包含了很多的view和sublayer。这些分层的概念对于用户端是透明的,用户端只知道windowType,这样,用户就能通过 windowType的命名从 ...
因为ClassLoader一定与虚拟机的启动有关系,那么必须从Zygote的启动开始看代码。下面就分析一下这些代码,行数不多: int main(int argc, const char* const argv[]) { // These are global variables in ProcessState.cpp //ProcessState.cpp中可能要用到一些main函数。 mArgC = argc; mArgV = argv; mArgLen = 0; for (int i=0; i<argc; i++) ...
密码太多记不了,怎么办? http://a.app.qq.com/o/simple.jsp?pkgname=com.wa505.kf.epassword 补充一下更详细的解说图,在输入输出系统中存在很多类,这些类很难分清进程边界。 从图中可以看出,整个输入输出采用的是双队列缓冲。   其中的进程间通信采用的是 共享内存+管道+信号量,整个通信过程没有涉及Binder。因为使用了android中的匿名共享内存,而共享内存不存在数据复制的问题,因此速度非常快。  先讲一下基本一般的输入处理方式的知识。一般的输入输出采用生产者,消费者模式,并构造队列进行处理,如下图    这种输 ...
  记不住密码怎么办? http://a.app.qq.com/o/simple.jsp?pkgname=com.wa505.kf.epassword     一个是InputReader,一个是InputDispatcher。方法是dispatchTouch。 入口点是InputReader 的loopOnce方法. InputReader里面有个线程叫做InputReaderThread,threadLoop [code=&quot;java&quot;]InputReaderThread::InputReaderThread(const sp&amp; ...
static class W extends IWindow.Stub { private final WeakReference<ViewRoot> mViewRoot; public W(ViewRoot viewRoot, Context context) { mViewRoot = new WeakReference<ViewRoot>(viewRoot); } public void resized(int w, int h, Rect coveredIns ...
void OpenGL::pickRects(){ /* GetCursorPos(&mouse); ScreenToClient(hWnd,&mouse); GLuint pickBuffer [32]; GLint nPicks,vpArray[4]; glRenderMode(GL_SELECT); glSelectBuffer(32,pickBuffer); glInitNames(); //glPushName(-1); glMatrixMode(GL_PROJECTION); glPushMatrix(); ...
例如我们计算一张图跟另外一张图是否相似。 我们计算出来一个直方图。 然后怎么度量相似度呢 https://blog.csdn.net/u012526003/article/details/84455456
#from google.colab import drive #drive.mount('/content/drive') from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import matplotlib.pyplot as plt; import matplotlib.cm as cm import numpy as np # 安装 TensorFlow try: # Colab only %tensorflow_version 2 ...
基本使用方式 创建Request Request request = new Request.Builder().url().get().build(); 创建OkHttpClient OkHttpClient client = new OkHttpClient(); public final OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder() .addInterceptor(new HttpLoggingInterceptor()) .cache(new Cache(cacheDir, cac ...
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