pyhthon 中常用的读文件方法有
pyhthon 中常用的读文件方法有3个，分别是：file.read(size)
file.readline(size)
file.readlines(sizehint)1. file.read(size)
从文件中读取size byte大小的数据，如果遇到EOF则立即返回。如果size是负数或缺省值，则读取整个文件。返回值为一个string对象。2. file.readline(size)
CS20SI-Lecture 1
声明：以下内容来自CS20SI课程视频一、Graphs and Sessions1、Data Flow Graphs TensorFlow separates definition of computations from their execution Phase 1: assemble a graph Phase 2: use a session to ...
实验：模拟场景中误删除mysql数据库表，然后使用全备份以及二进制日志文件恢复操作
一、实验环境：1、准备两台虚拟机，一台用于破坏数据库，一台用于还原，两台在同一个网络2、两台最小化安装centos7系统，并直接yum安装maraidb数据库3、准备一个测试数据库文件，例如，hellodb_innodb.mysql测试库里面最少有两个表。二、实验步骤:1、开启数据库的二进制日志功能vim/etc/my.cnf[mysqld]下面加入log-bin表示开启二进制日志功能2、完全备份
机器学习笔记 Day1
1、tf.placeholder ( dtype, shape = [none, 10, 10, 3], name = None)dtype: 数据类型，常用tf.float32, tf.float64shape:数据形状, shape = [2,3]，代表2*3矩阵；shape = [None,4]，代表行数不确定，列数为4。shape = [none ,10, 10, 3]，在机器学习中这种表...
(转)如何转载别人的CSDN博客
本来想在github上创建博客写博文的，但是感觉还是CSDN的用户多……转载起来方便
转载：https://blog.csdn.net/Aggressive_snail/article/details/54728833
如有侵权请联系我，侵权删！
———————————————————我是分界线————————————————————
在csdn看到好的文...
深度学习中各种优化方法详解
这篇文章主要参考Keras Documentation，另外增加了一些我的理解，希望尽量写的简洁明了
如何使用Optimizer
这里我们定义了一个简单的FC网络用来解释Optimizer的使用方法：
from keras import optimizers
#定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer=...
Tensorflow如何使用一个或多个GPU进行训练
Tensorflow如何使用一个或多个GPU进行训练
注意：训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况，不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了，这是负责任的行为。
第一种：python代码中设置使用的GPU
使用方法：
第一步：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
第二步：设置tensorflow使用...
一种图像列表传入神经网络的方法
一种图像列表传入神经网络的方法
首先感谢Faster-RCNN_TF的作者，本文主要参考了该代码的一部分内容。
阅读Faster_RCNN-TF的源码对我产生了很大的帮助，在Kaggle的肺炎图片分类挑战中，需要把数据feed到网络中，一般来说我会先把图片数据读入一个数组中，然后通过feed_dict传入网络。
但是如果使用list类型传入数据会报错，所以参考了Faster-RCNN_T...
使用CNN训练Kaggle的chest_xray项目
引用自kaggle的代码 ，感谢Korra
传送门
一、以下代码我改动了一些参数得到如下结论(如果这个模型没有过拟合…)：
1、 适当增加batch size大小可以提高训练精度，控制epoc为4，原作者使用了16的batch size训练得到了97.8的精度，使用128大小的batch size达到了99.06的精度，但是如果过度增加batch size，把batch size增加到25...
如何调整一个不收敛的神经网络
没错的，又是传送门
大概分为以下几点：
1、You Forgot to Normalize Your Data
2、You Forgot to Check your Results
3、You Forgot to Preprocess Your Data
4、You Forgot to use any Regularization
5、You Used a too Large Batc...
Faster-RCNN_TF源码解读——数据预处理
前些天仔细阅读了Faster-RCNN_TF的源码，获益匪浅，写几篇博客记录一下。
第一章：数据预处理
以VOC2007数据集为例，讲述了数据从文件中如何一步步走向神经网络的深渊。
1、./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh
从README.md中得知，训练此网络需要调用 faster_rcnn_end2end.sh，在该文...
ROI Pooling的详细解释
原文地址
Region of interest pooling explained
Region of interest pooling (also known as RoI pooling) is an operation widely used in object detection tasks using convolutional neural networks. For exampl...
Faster-RCNN_TF源码解读——网络结构
就不从RCNN讲起了…
先上图，原作者链接，感谢！
虽然原作者的程序不是Faster-RCNN_TF，但这个图的意思到了。但是图下面还是会讲Faster-RCNN_TF源码的…
这里是Faster-RCNN_TF的开始
Faster rcnn分为训练部分和测试部分，两个部分的网络有细微的差别，我们从训练部分开始讲。
Faster-RCNN_TF的网络结构部分主要在./lib/netw...
如何正确的理解RPN网络的训练
刚开始学Faster RCNN时，遇到这么一个困惑不知其他人有没有：
RPN网络在程序中的训练是如何进行的？它都训练了网络中的哪些部分？其实这些我们如果不看源码都很难真正理解！
我们以Faster-RCNN_TF的源码为例，以下代码取自./lib/networks/VGGnet_train.py
#========= RPN ============
#以下代码的先后顺序我调整了一下，便...
TensorFlow下用自己的数据集训练Faster RCNN
转自：https://blog.csdn.net/u012834824/article/details/78626027
我在使用代码时参考了这个博主的文章，感谢！
一、准备自己的数据库
仅改变VOC2007数据库的Annotation、ImageSets、JPEGImages三个文件夹。Annotation为标注文件，ImageSets为训练、测试，JPEGImages为图片。
...
HDU 6324 （博弈）
题意：
给出一棵n个节点的树，每个节点有一个权值，Q和T玩游戏，Q先选一些不相邻的节点，T选剩下的节点，每个人的分数是所选节点的权值的异或和，权值大的胜出，问胜出的是谁。
思路：
设异或值为sum：
当sum为0时，平局。
当sum不为0时，设sum的最高一个二进制位在第pos位，那么所有节点中在pos位为1的一定只有奇数个，那么Q只需要选1个这一位为1的，权值就一定大于T。
代码：
#i...
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