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Introduction to Advanced Machine Learning, 第二周，基于TensorFlow的MNIST实战(my1stNN)

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这是HSE系列课程第一门，Introduction to Advanced Machine Learning. 第二周第二个编程作业，难易程度：中等。使用TensorFlow对MNIST数据集图片进行分类，是一个多类分类问题。本篇笔记对这个任务分成三个部分。 1. 实现一个二类分类问题 2. 实现一个多类分类问题，使用softmax回归，没有隐层。 3. 实现一个多类分类问题，使用softmax回归，有隐层。 from preprocessed_mnist import load_dataset X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = load_dataset() print(X_train.shape, y_train.shape) import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.imshow(X_train[ 1 ], cmap= "Greys" ); (50000, 28, 28) (50000,) import tensorflow as tf s = tf.InteractiveSession() import numpy as np 1. 二类分类问题需要将28×28的二维图片转为一维，转换完的数组加上 ‘_flatten’ 后缀。

Tensorflow的Protocol Buffers3编程(一)

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Proto3.0.0 Release Note ，前面入门caffe之初，有详细介绍过2.x的版本，不熟悉的可以找找，这里不罗列了。 Proto3 引入 Protocol Buffers 语言版本 3 (称为 proto3) 当 protocol buffers 最初开源时，它实现了 Protocol Buffers 语言版本 2 (称为 proto2), 这也是为什么版本数从 v2.0.0 开始。从 v3.0.0 开始，引入新的语言版本(proto3)，而旧的版本(proto2)继续被支持。引入proto3的主要意图是在将这个语言推向 google 新的API平台之前清理 protobuf。在 proto3 中，语言被简化，即便于使用又可以用于更大范围的编程语言。同时添加了一些新的特性来更好的支持 API 中的通用习语。下面是语言版本3中主要的新特性：移除用于原生值字段的字段表述逻辑，移除必填(required)字段，并移除默认值。这显著的简化了 proto3 在实现开放结构标示(open struct representations)中实现，例如在如Android Java, Objective C, 或者 Go 语言中。移除未知字段移除扩展(extensions)，替代为新的称为 Any 的标准类型修复未知枚举值的语义此外还有 map (向后移植到proto2

盲源分离算法学习笔记

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盲源分离算法学习笔记优缺点（Pros & Cons）优点缺点麦克风阵列算法有两大类，一类是波束形成算法，另一类是盲源分离算法，两者互有优劣。本篇博客先通过比较盲源分离和波束形成来说明盲源分离的优缺点，盲源分离的基础知识，然后分别介绍盲源分离的常见实现方式。本篇盲源分离算法主要是记录ICA算法，若无指明，BSS和ICA在本篇博客中是等价的。优缺点（Pros & Cons）优点盲源分离不需要目标语音VAD的先验信息。这个先验信息对于波束形成算法是很关键的，其准确程度直接影响性能。而盲源分离不需要做自适应滤盲源分离不需要目标语音的DOA信息。缺点盲源分离的结果是混淆的。比如两个声源 s 1 ， s 2 s_1，s_2 s 1 ， s 2 ，分离出来的顺序可以是 s 1 ^ , s 2 ^ \hat{s_1}, \hat{s_2} s 1 ^ , s 2 ^ ，也可能是 s 2 ^ , s 1 ^ \hat{s_2}, \hat{s_1} s 2 ^ , s 1 ^ 。盲源分离要求输入的信号最多一个是高斯分布。 ICA算法的假设是两个声源 s 1 ， s 2 s_1，s_2 s 1 ， s 2 是相互独立的，那么分离出来的 s 1 ^ , s 2 ^ \hat{s_1}, \hat{s_2} s 1 ^ ,

SpringCloud学习系列之一 ----- 搭建一个高可用的注册中心(Eureka)

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前言本篇主要介绍的是SpringCloud相关知识、微服务架构以及搭建一个高可用的服务注册与发现的服务模块(Eureka)。 SpringCloud介绍 Spring Cloud是在Spring Boot的基础上构建的，用于简化分布式系统构建的工具集，为开发人员提供快速建立分布式系统中的一些常见的模式。例如：配置管理（configuration management），服务发现（service discovery），断路器（circuit breakers），智能路由（ intelligent routing），微代理（micro-proxy），控制总线（control bus），一次性令牌（ one-time okens），全局锁（global locks），领导选举（leadership election），分布式会话(distributed sessions），集群状态（cluster state)等等。微服务架构是什么微服务架构风格是一种将单个应用程序开发为一套小型服务的方法，每个小型服务都在自己的流程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务围绕业务功能构建，可通过全自动部署机制独立部署。这些服务至少集中管理，可以用不同的编程语言编写，并使用不同的数据存储技术。 SpringCloud Eureka Eureka 介绍

python矩阵操作小例子

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转自：https://www.hustyx.com/python/67/ 因为经常写for所以感觉有点low而且运行效率不高，慢慢学习改进，这个矩阵操作例子还不错可以学学。用Python实现矩阵的加法运算和乘法运算，写几层for循环，实现矩阵加法和乘法并不困难，但关键是要足够简洁，这个可让我费了不少脑子。先直接上代码吧。 #矩阵表示形式 M = [ [a1, a2, a3], [a4, a5, a6], [a7, a8, a9] ] #矩阵加法 def madd(M1, M2): if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)): return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)] #矩阵乘法 def multi(M1, M2): if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)): return [[M1*i for i in j] for j in M2] if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)): return [[sum(map(lambda x: x[0]

Tensorflow的gRPC编程(三)

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这一节主要是python的教程。 here gRPC 基础: Python 本教程提供了 Python 程序员如何使用 gRPC 的指南。通过学习教程中例子，你可以学会如何：在一个 .proto 文件内定义服务。用 protocol buffer 编译器生成服务器和客户端代码。使用 gRPC 的 Python API 为你的服务实现一个简单的客户端和服务器。假设你已经阅读了概览并且熟悉 protocol buffers 。注意，教程中的例子使用的是 protocol buffers 语言的 proto3 版本，它目前只是 alpha 版：可以在 proto3 语言指南和 protocol buffers 的 Github 仓库的版本注释发现更多关于新版本的内容。这算不上是一个在 Python 中使用 gRPC 的综合指南：以后会有更多的参考文档。为什么使用 gRPC? 我们的例子是一个简单的路由映射的应用，它允许客户端获取路由特性的信息，生成路由的总结，以及交互路由信息，如服务器和其他客户端的流量更新。有了 gRPC，我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性。使用

2D游戏开发课程第5次作业——HTML游戏开发

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一、综合实验拼图游戏游戏介绍：拼图游戏将一幅图片分割成若干拼块并将它们随机打乱顺序。当将所有拼块都放回原位置时，就完成了拼图（游戏结束）。在“游戏”中，单击滑块选择游戏难易，“容易”为3行3列拼图游戏，中间为一个4行4列拼图游戏，“难”为5行5列拼图游戏。拼块以随机顺序排列，玩家用鼠标单击空白块的四周来交换它们的位置，直到所有拼块都回到原位置。拼图游戏运行结果如图所示。游戏运行截图代码 html代码 <!doctype html> <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"> <title>拼图游戏</title> <style> .picture{ border:1px solid black; } </style> </head> <body> <div id="title"> <h2>游戏难度</h2> </div> <div id="slider"> <form> <label>低</label> <input type="range" id="scale" value="4" min="3" max="5" step="1"> <label>高</label> </form> <br> </div> <div id="main" class=

SharePoint 混合单点--Azure访问控制服务（ACS）与S2S身份验证信任

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Azure访问控制服务（ACS）与认证具体操作 S2S trust with ACS. 在SharePoint 混合信任认证时，需要在服务器上创建S2S信任。也就是三方信任。SharePoint， SharePoint online 和Azsure AD。也顺便提一下，这里说的SharePoint 是 SharePoint on-premise. 操作步骤如下， 1，S2S Trust relationship needs to be created. 2，Trust between SharePoint on-premises farm,SharePoint online and Azure AD 3, SPO uses Azure AD as a trusted token singing service. 4, S2S auth configuration done through the hybrid picker wizard. 5, S2S auth can be configuraed via powershell required for - Hybried Search Hybrid BCS Hybrid sites features Hybrid taxonomy(preview) 上面内容提到混合搜索，Hybried Search，这个功能是什么那？ 1

SharePoint 混合单点--Azure访问控制服务（ACS）与认证方法

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Azure访问控制服务（ACS）与认证 Microsoft Azure访问控制服务 Microsoft Azure访问控制服务（ACS）提供了一种简单的身份验证（身份）方法，以及授权用户（访问控制）使用流行的基于Web的身份提供程序（如Microsoft帐户（以前称为Windows Live））访问应用程序和服务ID），Facebook，Yahoo！，Google和WS-Federation身份提供商。ACS消除了每个社交身份提供商将自定义授权代码写入应用程序的需要。它还提供了一个授权存储，可以通过编程方式访问，也可以通过管理门户访问。 ACS支持以下标准： AD FS 2.0 OAuth 2.0（草案10） WS-信托 WS-Federation协议 SAML 1.1和2.0 简单Web令牌（SWT）和Json Web令牌（JWT）令牌格式集成和可自定义的Home Realm Discovery，允许用户选择其身份提供商基于开放数据协议（OData）的管理服务，提供对ACS配置的编程访问 ACS和SCS认证信任 SharePoint和SharePoint Online之间的S2S身份验证信任 S2S身份验证信任是SharePoint混合功能（如混合搜索）的重要先决条件，它需要SharePoint本地服务器与SharePoint Online之间的通信。实质上

Tensorflow的gRPC编程(二)

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gRPC编程（）一）是一个简单预览，这一篇是官网的一个概念转载。 here gRPC 概念本文档通过对于 gRPC 的架构和 RPC 生命周期的概览来介绍 gRPC 的主要概念。本文是在假设你已经读过文档部分的前提下展开的。针对具体语言细节请查看对应语言的快速开始、教程和参考文档（很快就会有完整的文档）。概览服务定义正如其他 RPC 系统，gRPC 基于如下思想：定义一个服务，指定其可以被远程调用的方法及其参数和返回类型。gRPC 默认使用 protocol buffers 作为接口定义语言，来描述服务接口和有效载荷消息结构。如果有需要的话，可以使用其他替代方案。 service HelloService { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloResponse); } message HelloRequest { required string greeting = 1 ; } message HelloResponse { required string reply = 1 ; } gRPC 允许你定义四类服务方法：单项 RPC，即客户端发送一个请求给服务端，从服务端获取一个应答，就像一次普通的函数调用。 rpc SayHello ( HelloRequest ) returns ( HelloResponse ) {

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