在条码打印软件中绘制普通文本添加文字的的时候，一般都是白底黑字的。但是有的时候，个别客户想要实现黑底白字的效果，这个在条码打印软件中该如何设置呢？...接下来我们一起来看下在条码打印软件中将文字设置成黑底白字的操作步骤： 1.打开条码打印软件，点击新建，弹出文档设置对话框，在文档设置-画布中，可以插入背景图片，也可以设置背景颜色，这里以设置背景颜色为黑色...效果如下图所示： 白色作为一种特殊颜色，需要用到专色油墨打印，在条码打印软件中，也可以实现专色的打印，要打印白色，可以在条码打印软件中勾选“专色”设置。...以上就是在条码打印软件中设置黑底白字的操作步骤，字体颜色可以根据自己的需求自定义进行设置的。...除此之外，还可以在条码软件中将单一的文字颜色生成彩色的，这里就不再详细的描述了，具体的操作可以参考如何在中琅软件上把普通文字生成彩色文字。
在标签打印软件中制作标签的时候，有的时候标签内容比较多，文字长短不一，如果不好好排版的话，会感觉很乱，为了标签的美观，在标签打印软件中添加完需要的文字之后，可以选择我们想要排版的文字，点击软件中的对齐按钮...具体操作如下： 1.打开标签打印软件，新建标签之后，点击软件左侧的”实心A”按钮，在画布上绘制一个普通文本对象，双击普通文本，在图形属性-数据源中，点击”修改”按钮，在下面的状态框中，手动输入你要的信息...2.按照以上方法在标签上添加内容。在标签上添加完内容之后，明显可以看到，由于文字内容长度不一致，标签上的对象不是很整齐。...如下图： 文字内容对齐之后，如果感觉垂直间隔比较大的时候，也可以再选中所有的文字，点击软件上方工具栏中的 垂直等间距按钮，设置一下垂直间隔。...设置好之后，可以根据自己的需求，在标签上添加其他的内容。设置文字对齐的方法如上。 以上就是有关快速对齐标签内容的操作步骤，想要了解更多标签打印软件的相应教程，可以到标签打印软件官网查询。
在 context.Context 中存储数据，或者说使用上下文变量值（context values）是在 Go 中最有争议的设计模式之一。...相反，这些替代方案仍然很粗糙，像“自定义 structs” 或 “闭包（closures）”的方案并没有深入研究他们在复杂的应用中如何实现，或对中间件的可重用性可能如何影响。...在这篇文章中我们会讨论为什么使用上下文变量值会有问题、一些没有使用上下文变量值的替代方案和其适用场景，以及最终我们会讨论如何正确使用上下文变量值以避免或减轻其潜在不足。...但是，首先我想通过为什么开发者总是轻易使用上下文变量值作出解释，正如我认为理解问题如何被解决的和问题的解决方案同样重要。...为什么人们总是轻易使用上下文变量值 在解决这个问题之前，我们需要知道为什么开发者会觉得需要存一些数据到上下文变量中，当然如果有其他方式更为容易他们也会使用的，因此使用未标识类型的 context.WithValue
仅加载模型中保存的变量 在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...无论如何都要进行全局变量的初始化的。...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量，下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图，可以直接加载已经持久化的图。...注意： 1.会发现此时居然也能打印出数值，是不是因为add_model.ckpt.data-00000-of-00001和add_model.ckpt.index两个文件在起作用，其实不是，我们可以把...有人会说在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中不是说add_model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构吗？
编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。...集合中60000张照片用来训练模型，10000张照片用来测试模型。MNIST data-set可通过网络在MNIST数据库中获得。...在本例子中，我们选择一个如下所示的模型，红色（或b/n版本中的亮灰色）代表负样本（这些像素不属于0），蓝色（或b/n版本中的深灰）代表了正样本： ? 想像在28*28像素的一张白纸下画一个0。...E TensorFlow中编程实现 在简要介绍了算法是如何识别数字后，我们可以在TensorFlow中实现它。先快速了解下tensor如何存储我们的数据和模型参数。...循环中的第一行表示，每次迭代中，从训练数据集中随机选取100张图片作为一批。在每次迭代时，虽然我们可以使用全部训练数据集，但为了使得本例子更精巧，我们每次选择使用一小部分样本。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的...
在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你有一张自己训练的图片，你只需调整数值以匹配训练过程所使用的值。 你阅读ReadTensorFromImageFile() 函数就能够明白它们是如何被应用到一张图片上的。...本例中是输出有序的得分和得分最高结果的索引号。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。
运行一个结构复杂的深层网络往往需要很长时间，当我们在应用模型到实际的生活中时，不可能每一次都重新训练模型。我们希望训练的结果可以复用，也就是需要将训练得到的模型持久化。...1 模型保存 下面用一个简单的例子来说明如何通过tensorflow提供的tf.train.Saver类载入模型： import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们的和 a...注意： 在保存模型指定文件的时候添加了文件后缀.ckpt。...其实加不加都可以的，但是最好是还加上，因为Tensorflow模型一般都是保存在以.ckpt后缀结尾的文件中； 在代码中我们指定了一个目录文件，但是目录下会出现4个文件，那是因为TensorFlow会把计算图的结构和图上变量参数取值分别保存...比如我们在构建加法的模型中，只希望能够将保存一个变量a： import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们的和 a = tf.Variable(tf.constant(1.0,
TensorFlow入门 本文将初步向码农和程序媛们介绍如何使用TensorFlow进行编程。...在使用TensorFlow开发的过程中需要特别注意，以 contrib 开头的API接口依然还在不断完善中，很有可能在未来某个发行版本中进行调整或者直接取消。...了解TensorFlow Core是为了让开发者理解在使用抽象接口时底层是如何工作的，以便于在训练数据时创建更合适的模型。...在TensorBoard中，显示的计算图为： ?...在一个实例中，我们希望使用单独的验证和测试数据集来避免过度拟合。
我们需要一个稍微易懂的介绍，即通过 Jupyter 运行一些基本例子。 如果你想交互式地使用 Jupyter，可以在 GitHub 上找到源代码。...执行引擎是实际存储变量值并运行操作的东西。...通常，不同进程中的执行引擎是不相关的。在一个会话中更改变量（在一个执行引擎上）不会影响其他会话中的变量。 上面代码块的输出结果为： 对于分布式 TensorFlow，我们首先需要了解它的基本原理。...以下代码展示了如何构建一个最简单 TensorFlow 集群，以帮助我们理解它的基本原理。...最简单的例子是在所有的服务器上运行同一张静态计算图，且每个图只有一个变量： 现在，在一台服务器上对变量所作的修改将在第二台服务器上作镜像处理。
buffer - tf.summary.image 输出包含图像summary的协议buffer 本例使用了上述方法在主要训练步骤中记录汇总数据，并使用tf.summary.FileWriter...从本例的输出数据上就可以看到，训练过程中准确度是不断增大的，增大的速度由快到慢，这一点在tensorboard上显示为不断逼近0.95的弧线，切线斜率由大变小。其他见图。...调用tensorboard 在终端中输入如下命令调用tensorboard： steve@steve-Lenovo-V2000:~$ source activate tensorflow (tensorflow...在第一张图片(Scalars 选项卡)中，你可以看到训练过程中，随着准确度的增大，交叉熵在减小。...第六张图(Histogram 选项卡)中，你可以看到各数据的直方图。 第三个实例与前面的例子作对比，你可以发现tensorflow的强大之处。
import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import os...) # 打印出测试集数据结构 (10000, 784) #print(mnist.test.labels.shape) # 打印出测试集标签结构(10000, 10) N= mnist.test.images.shape...因为每个特征（28x28个特征）的范围均是1，所以本例无需对数据归一化处理。 ?...dataSet[i] = picture_data return dataSet, labels def autoNorm(self, dataSet): '''本例中每个样本...\MNIST_data\t10k-labels.idx1-ubyte") #KNN 的一大缺点是每个新样本都要重新计算 #在测试集（10000个样本）中测试: m = 100 # 因时间限制，只测试了前
本章中，将会利用TensorFlow实现一个简单的模型：线性回归。通过本示例，我会分析一些代码基础及说明如何在学习过程中调用各种重要组件，比如cost function或梯度下降算法。...在本小节中，会创建一个简单的例子来说明TensorFlow如何假设我们的数据模型符合一个简单的线性回归y = W * x + b，为达到这个目的，首先通过简单的python代码在二维空间中生成一系列的点...可通过下面命令来打印W与b的值： print(step, sess.run(W), sess.run(b)) 在我的电脑中，显示的结果如下： ?...建议读者把每次迭代后的图打印出来，这样我们可以观察算法每次调整参数值的过程，在本例子中，8次迭代过程的快照如下所示： ? 从图中可以读者可以发现，算法在每次迭代过程中都对数据拟合的越来越好。...为了计算梯度，TensorFlow会对错误函数求导，在我们的例子中就是，算法需要对W和b计算部分导数，以在每次迭代中为前进指明方向。
：和中华 校对：程思衍 本文长度为2000字，建议阅读10分钟 通过这篇文章，你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念，还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。...之类的其他语言，这里并不能直接打印/访问常量的值，除非在会话中运行，再来试一下： 这回打印了输出结果1.0 变量 即Tensors，和其它语言中的变量相似。...在TensorFlow中应用设备 TensorFlow具有非常强大的内置功能，可以在gpu, cpu或者gpu集群上运行你的代码。 它为你提供了选项，使你能选择要用来运行代码的设备。...本例中，w是一个784*10的变量，其中的值服从标准差为0.01的正态分布。...本例中，我们将生成100个点，并拟合他们。 生成训练数据 trainX的值位于-1和1之间。 trainY是trainX的3倍外加一些干扰值。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在之前的文章中，我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用，阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础，探索神经网络和深度学习如何工作。...本文旨在为这些视频的做“code-along”的补充（完整的Tensorflow和Keras脚本文末提供）。目的是演示如何在Tensorflow中定义和执行神经网络，例如如何能够识别如上所示的数字。...在TensorFlow中，我们需要创建一个占位符变量来表示这个输入数据，我们还将为每个输入对应的正确标签创建一个占位符变量。这样就建立了训练数据，我们以此训练神经网络的X值和y值。...在Tensorflow中，你必须明确定义组成该层的权重和偏置的变量。...输出层是模型中的最后一层，在本例中为每个标签的一个节点，大小为10。我们将softmax激活应用在这个层，以便在最后的层的节点中输出介于0和1之间的值，以表示标签的可能性。
max pooling - 增强特征，减少数据 实现 在下面的代码中模型在训练数据上的精度可能上升到93%左右，在验证数据上可能上升到91%。 这是朝着正确方向取得的显著进步!...这是因为第一次卷积期望一个包含所有数据的单一张量，所以要把训练数据设置为60000x28x28x1的一个4D列表，测试图像也是如此处理。...卷积的大小(过滤器的大小)，在本例中为3x3网格。这是最常用的尺寸。 要使用的激活函数 -- 在本例中，我们将使用relu，我们可能还记得它相当于当x>0时返回x，否则返回0。...它的想法是创建一个2x2的像素数组，然后选取最大的一个，从而将4个像素变成1个，在整个图像中重复这样做，这样做的结果是将水平像素的数量减半，垂直像素的数量减半，有效地将图像缩小25%。...当达到99.8%的准确率时，你应该打印出 "达到99.8%准确率，所以取消训练！"的字符串。
总结 在本章中，我们学习了如何在 R 中使用 TensorFlow 核心，TensorFlow 估计器和 Keras 包来构建和训练机器学习模型。...在本章中，我们将学习 TensorFlow 中可用的其他工具和技术，以帮助调试： 使用tf.Session.run()获取张量值 使用tf.Print()打印张量值 用tf.Assert()断言条件 使用...TensorFlow 调试器进行调试（tfdbg） 使用tf.Session.run()获取张量值 您可以使用tf.Session.run()获取要打印的张量值。...使用tf.Print()打印张量值 为调试目的打印值的另一个选项是使用tf.Print()。...我们还可以通过在计算图中添加tf.Print()操作来打印张量值。我们还学习了，在使用tf.Assert()和其他tf.assert_*操作执行期间，某些条件无法保持时如何引发错误。
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