digit_recognition 从头开始使用python进行tens_flow的digit_recognition。 该程序能够达到95％的准确率。 结构 初始化网络 共有3个完全连接的层，每层784、32、10个单位，并且每个层都使用Python内置结构来承载权重。 权重是通过介于（0，1）之间的正态分布来设置的。 [{'weights'：[0.7230910569842391，0.3597793079018069，0.6794622424433031，0.18301374299295925] ['weights'] [0：3]->重量。 ['weights] [-1]->偏见。 隐藏层 该结构在第一隐藏层中共有32个神经元。 Relu在这里用作激活功能。 我选择Relu而不是Sigmoid的两个原因是，Relu绝对在计算效率上更高。 第二个原因是在多层的情况下，Sigmoid函数

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解： #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w

solidworks2010 flow simulation中文教程

本文档描述了整个ASIC芯片从需求分析，行为模块设计，行为模块验证，后端时序收敛，时序验证等等。讲述了整个ASIC芯片的设计过程。很有指导意义

借助 Flow 技术，用户可以使用一只鼠标控制三台电脑，轻轻跨屏滑动，即可实现鼠标在不同设备间的切换，并能够在两两电脑之间复制和粘贴文本、图像与文件。甚至可以完成两台电脑之间完整的数据迁移，实现跨屏文件“隔空传输”。用户提高生产力的同时，也能使用户在多设备领域变得更准确、更专注。

强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果： tf.Tensor([1. 2. 3

matlab潮流计算含代码代班因素权变分析功率流研究AC-VS-DC方法 项目博客文章： 介绍 该项目需要使用快速解耦的XB版本，根据定义的发电机母线中断来计算发电偏移因子（GSF）。 GSF值用于基于意外事件之前的分支流量和意外事件之前的发电机输出来估算意外事件之后的分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，这些源代码用于计算生成偏移因子和近似的意外事件后分支流程的功能。 结论 我的结论将总结我对该项目的初步方法，结果以及改善缺陷的机会。 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在生成偏移因子的计算中以及在简化B素数矩阵方面都发挥了重要作用。 我编写了自己的代码，根据大多数电源系统分析书中的标准算法生成B-素数矩阵。 但是，我最初并未考虑对并联电容器产生任何影响。 实际上，由于该问题是为快速解耦解决方案定义的，因此我在教授的第一堂课中就曾记得模型中假定并联电抗器被忽略。 在2005年9月15日的课堂讨论之前，我找不到“ makeB（）”函数的文档。 后来我加入了代码，以利用该功能检查我自己的代码。 由于它们都是快速

说在前头 本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别，实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN（卷积神经网络），下一篇可能会写。 Tensorflow是个什么东西 Tensorflow是一个采用 数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor）。 数据流图用“结点”和“线”的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点/输出的终点，或者是读取/写入持久变量的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“

linux-kernel-sched-flow linux内核调度流程框图

本程序对各种光流算法进行验证，并比较，内附有详细的代码说明，也是对opencv介绍的4中光流算法的一个很好的运用，运用了HS,LK,PRYLK,BM光流算法用于智能交通车辆检测，进验证，代码的实时性良好。是学习光流算法的很好的资料。