xs

MNIST数据集输出手写数字识别准确率 大纲 5.1 MNIST数据集 5.2 模块化搭建神经网络 5.3 手写数字识别准确率输出 目标 利用MNIST数据集巩固模块化搭建神经网路的八股，实践前向传播和反向传播过程，编写测试程序输出手写数字识别准确率。 5.1 MNIST数据集 MNIST数据集 ：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集， 5000张为验证集，10000张为测试集。每张图片大小为28*28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。 在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度 784一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神经网络。 例如： 一张数字手写体图片变成长度为784的一维数组[0.0.0.0.0.231 0.235 0.459 ……0.219 0.0.0.0.]输入神经网络。该图片对应的标签为[0.0.0.0.0.0.1.0.0.0]，标签中索引号为6的元素为1，表示是数字6出现的概率为100%，则该图片对应的识别结果是6。 使用input_data模块 中的read_data_sets()函数加载mnist数据集： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input

In perl special tokens like __PACKAGE__ , __SUB__ , __FILE__ , __LINE__ exists and available from script. I may get value of __PACKAGE__ from XS as HvNAME( PL_currstash ) , I suppose. But how to access others? Is there special interface to access all of them from XS ? Like: CTX->package , CTX->sub etc. rurban You can look them up one by one in toke.c for the compile-time values: __PACKAGE__ => HvNAME(PL_curstash) or PL_curstname __FILE__ => CopFILE(PL_curcop) (at compile-time) __LINE__ => CopLINE(PL_curcop) (at compile-time) __SUB__ => PL_compcv If you need them at run-time look at the various

I have a set of classes written in C++. What would be best way to call them from a Perl script? Thanks. I'm not particularly fond of SWIG and prefer to write the interfacing code myself. Perl comes with a sort of pseudo language called 'XS' for interfacing to C or C++. Unfortunately, in order to use it, you will need to know at least C, Perl, and then learn something about the interpreter API, too. If you already know Perl and C well, it's not such a big step. Have a look at the following core documents on XS: perlxstut (XS tutorial) perlxs (XS reference) perlapi (Interpreter API) Additionally

Show/hide for breakpoint and down: hidden-xs-down (hidden-xs) = d-none d-sm-block hidden-sm-down (hidden-sm hidden-xs) = d-none d-md-block hidden-md-down (hidden-md hidden-sm hidden-xs) = d-none d-lg-block hidden-lg-down = d-none d-xl-block hidden-xl-down (n/a 3.x) = d-none (same as hidden) Show/hide for breakpoint and up: hidden-xs-up = d-none (same as hidden) hidden-sm-up = d-sm-none hidden-md-up = d-md-none hidden-lg-up = d-lg-none hidden-xl-up (n/a 3.x) = d-xl-none Show/hide only for a single breakpoint: hidden-xs (only) = d-none d-sm-block (same as hidden-xs-down) hidden-sm (only) = d

1.1概述 对于BRAM 详细的说明在XILINX 官方文档，pg058中有说明，我们这里仅对课程涉及的内容讲解。 Xlinx系列FPGA，包含两种RAM：Block RAM和分布式RAM（Distributed RAM），他们的区别在于，Block RAM是内嵌专用的RAM，而Distributed RAM需要消耗珍贵的逻辑资源组成。前者具有更高的时序性能，而后者由于分布在不通的位置，延迟较大。 1.2 BRAM RAM的应用形式 1.2.1单口ROM (Single-Port ROM) 单口ROM,就是数据只读的，需要在IP初始化的时候，对ROM进行初始化,而且只有一个读接口。 1.2.2双口ROM(Dual-port ROM) 端口A和端口B可以同时访问ROM 1.2.3单口RAM(Single-port RAM) 单口RAM只能一个时刻写，一个时刻读 1.2.4简单双口RAM(Simple Dual-port RAM) A端口写，B端口读 1.2.5真双口RAM(True Dual-port RAM) A 端口和B端口都可以读或者写 1.3 BLOCK RAM的读写模式 支持3种模式，分别是Write First Mode, Read First Mode, No Change Mode 1.3.1先写模式(Write First Mode) 这种模式下： 1)写操作

临时接手个bootstrap4的项目 ，作下笔记 一.栅格系统 相对于原来的bs3，bs4具有了范围更大的适应区间.在过去的bs3中的xs sm md lg 中,bs4又增加了一个xl这个区间，为超大屏幕做出了适应。　　 超小 <576px 小 ≥576px 中等 ≥768px 大 ≥992px 超大 ≥1200px 最大容器宽度 无（自动） 540px 720像素 960像素 1140px 类前缀 .col- .col-sm- .col-md- .col-lg- .col-xl- 列数 12 天沟宽度 30px（每列15px） 嵌套 是 列排序 是 原来的版本中 全部都是使用了float布局,在新版本中使用了flex布局 而且在新版本中栅格系统col不用添加指定的列数 比如一个row里有2个col 自动分为-6 -6 如果其中三个col 中有个指定了它的列数 而其他两个没有 那就是 (12-x/)2 二.img-circle与新版本中的rounded-circle 老版本中img-circle只对图片 而新版本中rounded-circle对所有元素全部生效，至于好不好用了才知道。 三.媒体对象 去除了media-left media-right 只有media-body 在其中会自适应 在body前写一个图片即使left,在body之后便是right 四.display系列 /

安装tensorflow 大家都知道 tensorflow 是 google 开发的一款开源的深度学习编程框架，是当今最流行的深度学习开发框架，因此对有志于深度学习研究的小伙伴来说， tensorflow 是当仁不让的第一选择。 首先看看 tensorflow 的安装，其实非常简单，在 python 环境安装好的前提下，直接运行： pip install tensorflow 就可以了。 笔者用的是 python3.5 环境， tensorflow 是 1.4 版本。 【问题 1 】如何加快 pip 安装速率 在默认 pip 安装的时候，国内的网络下经常会报超时，这时有个很好的解决办法就是将 pip 的目标库改到国内的网址，怎么改呢？只要设置 pip.ini 文件就可以了，笔者的 pip.ini 文件内容是这样的： [global] timeout = 60000 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] use-mirrors = true mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 这是连到清华的网站上了，然后将 pip.ini 放到 C:\ 用户 \ 当前账号 \pip\ 目录下就可以了。下面用 pip install tensorflow

记录下日常的MongoDB操作命令: //新建库 use iceportal_image //新建collection db.createCollection("xxx-acc",{autoIndexId : true}) ; db.createCollection("xxx-img",{autoIndexId : true}) ; //插入数据 db.getCollection("xxx-img").insert( {_id:ObjectId(), xxId:"xxx21749", caption:"GT", nameZh:"大唐", nameEn:"xs", category:"xss", xxxCode:"STSSW", url:"/xme/bb", imageName:"xss", extension:".jpg", specs:"12x15", isDefault:"1", publicId:"64556", fileHashCode:"32666", isDeleted:"1", createTime:ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f4").getTimestamp(), updateTime:ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f4").getTimestamp() } ) db.getCollection