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TensorFlow神经网络优化策略学习
在神经网络模型优化的过程中,会遇到许多问题,比如如何设置学习率的问题,我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解,在训练后期稳定进入最优解区域;针对过拟合问题,通过正则化的方法加以应对;滑 -
python中使用pyhook实现键盘监控的例子
pyhook下载:http://sourceforge.net/projects/pyhook/files/pyhook/1.5.1/ pyhookAPI手册:http://pyhook.sourceforge.net/doc_1.5.0/ -
python爬取网站数据保存使用的方法
编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了。问题要从文字的编码讲起。原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节。为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充。中文的 -
python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算
前言 在python中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。 -
Python cookbook(数据结构与算法)实现优先级队列的方法示例
本文实例讲述了Python实现优先级队列的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: -
Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例
本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: -
详解Python判定IP地址合法性的三种方法
IP合法性校验是开发中非常常用的,看起来很简单的判断,作用确很大,写起来比较容易出错,今天我们来总结一下,看一下3种常用的IP地址合法性校验的方法。 -
python入门前的第一课 python怎样入门
人工智能时代的到来,很多文章说这么一句:“不会python,就不要说自己是程序员”,这说的有点夸张了,但确实觉得目前python这个语言值得学习,而且会python是高薪程序员的必备技能。 -
Django 实现下载文件功能的示例
基于Django建立的网站,如果提供文件下载功能,最简单的方式莫过于将静态文件交给Nginx等处理,但有些时候,由于网站本身逻辑,需要通过Django提供下载功能,如页面数据导出功能(下载动态生成的文件)、先检查用户权 -
python调用系统ffmpeg实现视频截图、http发送
python调用系统ffmpeg进行视频截图,并进行图片http发送ffmpeg,视频、图片的各种处理。 -
python使用opencv按一定间隔截取视频帧
关于opencv OpenCV是Intel开源计算机视觉库(ComputerVersion)。它由一系列C函数和少量C++类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 -
Django中Model的使用方法教程
前言 本文主要给大家介绍了关于Django中Model使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 -
python使用mysql的两种使用方式
Python操作MySQL主要使用两种方式: 原生模块pymsql ORM框架SQLAchemy pymql pymsql是Python中操作MySQL的模块,在windows中的安装: -
python爬虫爬取网页表格数据
用python爬取网页表格数据,供大家参考,具体内容如下 frombs4importBeautifulSoup importrequests -
详解Python中如何写控制台进度条的整理
本文实例讲述了Python显示进度条的方法,是Python程序设计中非常实用的技巧。分享给大家供大家参考。具体方法如下: -
教你用Python创建微信聊天机器人
最近研究微信API,发现个非常好用的python库:wxpy。wxpy基于itchat,使用了Web微信的通讯协议,实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。 -
Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法
前言 最近项目中遇到一个用于监控日志文件的Python包pyinotify,结合自己的项目经验和网上的一些资料总结一下,总的原理是利用pyinotify模块监控日志文件夹,当日志到来的情况下,触发相应的函数进行处理,处理完毕后 -
用Django实现一个可运行的区块链应用
对数字货币的崛起感到新奇的我们,并且想知道其背后的技术――区块链是怎样实现的。 -
TensorFlow搭建神经网络最佳实践
一、TensorFLow完整样例 在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模 -
Python 使用with上下文实现计时功能
引言 with语句是从Python2.5开始引入的一种与异常处理相关的功能(2.5版本中要通过from__future__importwith_statement导入后才可以使用),从2.6版本开始缺省可用(参考What\'snewinPython2.6?中with语句相关部