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在 Python 中对服装图像进行分类

在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...我们需要先对图像进行预处理,然后才能训练模型。...这些层是完全连接的层,这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕,我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。

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    在VScode中对R语言进行环境配置

    从前,有一个名叫阿磊的程序员,他对编程充满了热情,但总是对新事物感到好奇又有点害怕。一天,他听说了一个强大的编程语言——R语言,它在数据分析和统计学领域非常流行。...阿磊决定要在他的VSCode编辑器中安装并配置R语言,以便他可以开始探索数据科学的奥秘。 阿磊打开了他的VSCode,开始在网上搜索如何在VSCode中安装R语言。...于是他开始在浏览器中输入“R语言下载”,结果不小心输入成了“R语言美餐”,网页上出现了各种美食图片,阿磊看得直流口水,完全忘记了下载R语言的事情。...阿磊终于可以开始他的R语言学习之旅了,虽然过程中有一些小插曲,但他学到了一个宝贵的教训:在安装软件和扩展时,一定要仔细阅读说明,不要被名字所迷惑。...复制下来,在vscode设置找到键盘的json文件 参考:请点击这里跳转 [ { "key": "alt+-", "command": "type", "when": "

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    如何对 1 千万个整数进行快速排序

    输出:按升序排列的输入整数的列表。 约束:最多有(大约)1MB的内存空间可用,有充足的磁盘存储空间可用。运行时间最多几分钟,运行时间为10秒就不需要进一步优化。 这是《编程珠玑》中很有意思的一个问题。...一种思路是,既然总的内存不够,我们可以读取40次,例如,第一次读取0至249 999之间的数,并对其进行排序输出,第二次读取250 000 至499 999之间的数,并对其排序输出。...以次类推,在进行了多次排序之后就完成了对所有数据的排序,并输出到文件中。 另外一种思路是,既然有充足的磁盘存储空间可用,那么我们可以借助中间文件。...if(NULL == bitmap) { fclose(in); return -1; } int num = 0; /*循环读取文件中的整数...putIntoBitMap(bitmap, num); //printf("%d ",num); } fclose(in); /*遍历位图中的比特位,为1,则输出整数到文件中

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    如何对1千万个整数进行快速排序

    一种思路是,既然总的内存不够,我们可以读取40次,例如,第一次读取0至249 999之间的数,并对其进行排序输出,第二次读取250 000 至499 999之间的数,并对其排序输出。...以次类推,在进行了多次排序之后就完成了对所有数据的排序,并输出到文件中。 另外一种思路是,既然有充足的磁盘存储空间可用,那么我们可以借助中间文件。...if(NULL == bitmap) { fclose(in); return -1; } int num = 0; /*循环读取文件中的整数...putIntoBitMap(bitmap, num); //printf("%d\n",num); } fclose(in); /*遍历位图中的比特位,为1,则输出整数到文件中...先将1左移n位(n小于8),得到一个值,再将这个值与该字节进行相或即可。

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    在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的?

    ... } 在这个示例服务程序中,先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...list := netpoll(0) } 它会不断触发对 netpoll 的调用,在 netpoll 会调用 epollwait 看查看是否有网络事件发生。...在 netpollready 中,将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。

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    在Keras中如何对超参数进行调优?

    测试数据集上的时间步长每次挪动一个单位.每次挪动后模型对下一个单位时长中的销量进行预测,然后取出真实的销量同时对下一个单位时长中的销量进行预测。...我们将会利用测试集中所有的数据对模型的预测性能进行训练并通过误差值来评判模型的性能。...数据准备 在我们在数据集上拟合LSTM模型之前,我们必须先对数据集格式进行转换。 下面就是我们在拟合模型进行预测前要先做的三个数据转换: 固定时间序列数据。...[探究Batch Size得到的箱形图] 调整神经元的数量 在本节,我们将探究网络中神经元数量对网络的影响。 神经元的数量与网络的学习能力直接相关。...总结 通过本教程,你应当可以了解到在时间序列预测问题中,如何系统地对LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说,通过本文我希望你可以掌握以下技能: 如何设计评估模型配置的系统测试套件。

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    在Express中对MongoDB数据库进行增删改查

    本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...NPM 镜像cnpm,安装配置好npm后,打开终端运行npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm;然后在系统中安装好...然后在VSCode中打开终端,使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型,命名为express-test const mongoose = require('...}) 我在实际使用VSCode的过程中,当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存,需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行: /* jshint esversion

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    算法-对一百亿个正整数进行排序并去重

    题目 定义一个数有2种状态,“不存在这个数”,“存在这个数”,你只有1G出头的运行内存,给出算法设计,对一百亿个数字(数字x∈[0,1010])进行排序并去重,最后给出所需内存大小(注,直接读取一百亿个数字大概需要...37.26G的运行内存) 运存计算所需公式: 1byte=8bit(1字节等于8位) 1024byte=1kb 1024kb=1Mb 分析 在前置知识中,已经提示使用二进制位来表示数的状态,则:...挨个从文件中读取数字,给对应的bit设为1。 通过bit的状态,对应输出数据。 ---- ? ---- ? 读入某个数,就改变该数的对应状态。...假设需要“判断一个数字是否出现多次”,可以通过以下设计来实现: 00:数字不存在 01:数字仅有一个 10:数字出现多次 二进制本身就是组成多姿多彩计算机世界的基础,理论上,直接操纵二进制就可以进行任意运算...利用数组本身的性质“下标”,来实现数据的“间接存储”(实际上并没有保存这个数字,但是却能够操作这个数字) 凡是需要对一定范围内的正整数进行排序去重,都可以使用这个办法(空间换时间)。

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    Python中对list进行排序

    很多时候,我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序, 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4...开始) 这两种方法使用起来差不多,以第一种为例进行讲解: 从Python2.4开始,sort方法有了三个可选的参数,Python Library Reference里是这样描述的 cmp:cmp specifies...stable sort >>>A.sort() >>>L = [s[2] for s in A] >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 以上给出了6中对...List排序的方法,其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项 为比较关键字进行排序....> L >>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,如果我们想用第二个关键字 排过序后再用第一个关键字进行排序呢

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    对HttpServletRequest中的Header进行增删

    HttpServletRequest 没有提供修改/删除的 ApiHttpServletRequest中定义的对 Header 的操作全是只读,没有修改。...不管是任何容器,实现类,肯定是要把请求的 Header 存储在某个地方,于是可以通过反射来对存储Header的容器进行增删。...org.apache.coyote.Request的对象,这个对象又有一个org.apache.tomcat.util.http.MimeHeaders 字段,它就是存储了客户端请求头的容器,只要通过反射获取到这个MimeHeaders,对它进行修改即可...Filter 中通过反射对请求 Header 进行增删假设的场景是,需要对请求 Header 统一添加一个x-request-id,通过这个 ID 来从日志中定位每一个请求。...Filter 中通过反射对请求 Header 进行增删import java.io.IOException;import java.lang.reflect.Field;import java.util.UUID

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