嗨_放飞梦想

摘要： 一、MNIST数据集 MNIST数据集是一个非常简单的机器视觉数据集，由几万张28*28像素的手写数字组成，且这些数字只包含灰度值信息。 二、TensorFlow代码实现 三、原理分析 ①、图像的取值：空白部分全部为0，有笔迹部分根据颜色深浅有0-1之间取值。每一张图片有784维的特征，即由28*2 阅读全文

摘要： 一、为什么要使用Numpy and Pandas？ 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多。 numpy 和 pandas是科学 阅读全文

摘要： 一、文件上传 ①、注册并登陆github，进入Github首页，点击New repository新建一个项目。 ②、填写相应信息后点击create即可 Repository name: 仓库名称 Description(可选): 仓库描述介绍 Public, Private : 仓库权限（公开共享， 阅读全文

摘要： 一、首先需要安装好Anoconda，具体安装步骤可通过https://chuna2.787528.xyz/chenfeifen/p/10266012.html查看 由于官方下载更新工具包的速度很慢，因此添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像，可在Anoconda Prompt终端中输入如下 阅读全文

摘要： 一、UDP报文格式 源端口（2个字节）：发送报文的进程的16位端口号。 目的端口（2个字节）：目的设备上的接收进程的16位端口号。 长度（2个字节）：整个UDP数据报的长度，包括首都和数据字段。 校验和（2个字节）：提供错误检测功能的16位校验和，为可选项。 数据（可变长度）：要发送已封存应用报文。 阅读全文

摘要： 为什么要加速神经网络，数据量太大，学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据，需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单，就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题，复杂的结构和大数据又是不能避免的，所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解，这里我 阅读全文

摘要： 一、PyTorch是什么？ 这是一个基于Python的科学计算软件包，针对两组受众： ①、NumPy的替代品，可以使用GPU的强大功能 ②、深入学习研究平台，提供最大的灵活性和速度 二、入门 ①、张量（tensor）： 张量与NumPy的ndarray类似，另外还有Tensors也可用于GPU以加速 阅读全文

摘要： 一、以太网IP包报文格式 IP包是连接在以太网首部（以太网目的MAC地址（6个字节）+以太网源MAC地址（6个字节）+帧类型（2个字节））之后。 IP报文中各个字段分析如下： ①、版本：在IP报文中，版本占了4个bit位，用来表示该协议采用的是哪一个版本的IP，相同版本的IP才能进行通信。一般此处的 阅读全文

摘要： 一、以太网ARP报文格式 ①、以太网目的地址：占6个字节（接收方的MAC地址，不清楚时发广播地址：FF-FF-FF-FF-FF-FF） ②、以太网源地址：占6个字节（发送方的MAC地址） ③、帧类型：占2个字节（IPv4: 0x0800，ARP:0x0806，PPPoE:0x8864，802.1Q 阅读全文

摘要： 一、下载Tensorflow object detection API工程源码 网址：https://github.com/tensorflow/models，可通过Git下载，打开Git Bash，输入git clone https://github.com/tensorflow/models.g 阅读全文