原创 使用PHP調用Python命令無法返回漢字字符串的解決方法

前言 平時做深度學習的一些實驗,都是使用的python語言。有時候想把自己做的一些小實驗,改造成一個小應用,通過移動端或者瀏覽器端和用戶進行交互。因爲不太會使用python的一些諸如flask和django等Web應用框架,反而P

原创 使用python3操作mysql數據庫

因爲使用的python3.6,所以需要載入pymysql庫,需要注意的是,python2和python3載入的庫是不一樣的。 pymysql.Connect( host, port, user, passwd, db, chars

原创 plt.subplot()使用方法以及參數介紹

plt.subplot() plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 第一個參數:*args (官網文檔描述) Either a 3-digit integer or three s

原创 subplots()使用方法舉例說明

plt.subplots() plt.subplots() 和 plt.subplot() 功能作用非常相似。 matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False,

原创 使用seaborn強大的調色能力

前言 seaborn 還擁有強大的調色能力,並且操作簡單 seaborn.color_palette() 使用調色板的方法 seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, de

原创 ubuntu安裝php7.0-curl方法

前言 今天在使用php做個小項目的時候,報出了錯誤: PHP Fatal error: Uncaught Error: Call to undefined function curl_init() in /root/tts_p

原创 python實現整數劃分問題算法和全排列問題遞歸算法

整數劃分問題算法 例如:6的整數劃分問題 6 5+1 4+2,4+1+1 3+3,3+2+1,3+1+1+1 2+2+2,2+2+1+1,2+1+1+1+1 1+1+1+1+1+1 一共有11種劃分方法 ''' 整數劃分問題

原创 使用seaborn實現柱狀圖和熱力圖

前言 seaborn還可以運用其強大的畫圖能力,構建出熱力圖和柱狀圖,非常美觀。 seaborn熱力圖 sns.heatmap(df) 傳入的是一個dataframe,這個參數必須要有。 其他參數也是相當的多,詳情請參考:官方文檔

原创 深度學習代碼實戰演示_Tensorflow_卷積神經網絡CNN_循環神經網絡RNN_長短時記憶網絡LSTM_對抗生成網絡GAN

前言 經過大半年斷斷續續的學習和實踐,終於將深度學習的基礎知識看完了,雖然還有很多比較深入的內容沒有涉及到,但也是感覺收穫滿滿。因爲是斷斷續續的學習做筆記寫代碼跑實驗,所以筆記也零零散散的散落在每個角落,查詢起來也非常不便,因此這

原创 Tensorflow使用Char-CNN實現中文文本分類(1)

前言 在之前的中文文本分類中,使用了LSTM來進行模型的構建(詳情參考: Tensorflow使用LSTM實現中文文本分類(2)、使用numpy實現LSTM和RNN網絡的前向傳播過程)。除了使用LSTM來處理時間序列問題,也可以使用在

原创 使用numpy實現LSTM和RNN網絡的前向傳播過程

前言 學習到LSTM這裏,着實花費了不少力氣,查閱過各種文章,進行過各種冥想,最終收穫也是很大,學到了不少好東西。 因爲LSTM和RNN這裏確實要比其他神經網絡複雜一些,於是就手寫了一個LSTM和RNN的前向傳播,瞭解其內部的運行邏輯

原创 Tensorflow手動編寫LSTM單元內部結構實現中文文本分類

前言 在之前使用的LSTM是通過調用了tensorflow的api實現的(詳情參考Tensorflow使用LSTM實現中文文本分類(2)),如使用 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell() 用來構建一層lstm單元

原创 plt.imshow()將灰度圖像進行彩色映射

前言 有網友在博文Tensorflow+VGG16實現卷積神經網絡特徵圖可視化留言,表達了兩個疑問: 在對第5層卷積層輸出的特徵圖進行疊加可視化的時候,256個特徵圖的值疊加,肯定會超出圖像的最高值255,爲什麼還能正常顯示。 特徵

原创 Tensorflow使用LSTM實現中文文本分類(三)

前言 經過數據預處理,現在開始正式編寫代碼。。。 整體結構 代碼流程圖: 對詞表進行 embeding 構建 lstm 層 構建 fc 層 構建 train_op 訓練流程 其中需要封裝的幾個方法: 數據集的封裝 api: ne

原创 Tensorflow使用LSTM實現中文文本分類(二)

前言 內容接上一篇:Tensorflow使用LSTM實現中文文本分類(一) 上一篇中對訓練集和測試集完成了中文分詞,還要需要兩個操作: 將 詞語 轉化爲 id 按照 id 查找詞語的 embeding 統計 詞頻 詞頻過低,貢獻過少