原创 Windows系統 使用SVN從GitHub中下載子文件

SVN 爲了從GitHub上可以只下載一個目錄裏面的文件 版本Version 1.13.1 下載網址,直接下載安裝即可。 打開方式 參考文章 下載子目錄文件 鼠標在桌面上面右鍵,選擇SVN檢出,將複製到的GitHub中子文件的

原创 數字圖像處理-圖像頻譜的週期性理解

頻譜的週期性 頻譜是週期性的,在整個橫軸的圖像不過是(-M/2,M/2)圖像的複製粘貼,不要讓週期性誤導了對圖像頻譜的理解。 一維 在二維頻譜分析之前,可以先分析一維DFT,由於一維的頻譜很常見,橫座標u代表頻率,縱座標代表幅

原创 Tensorboard簡單總結——顯示Graph、Scalar等

Tensorboard TensorFlow使用 TensorBoard 來提供計算圖形的圖形圖像。這使得理解、調試和優化複雜的神經網絡程序變得很方便。TensorBoard 也可以提供有關網絡執行的量化指標。它讀取 Tensor

原创 Ubuntu18.04 Python3.6 Mujoco2.0安裝(Windows不建議2.0)

下載地址 openAI-mujoco-github 由此,2.0版本是支持python3.6以上的版本的,但是不贊成win10使用2.0版本。雖然官方不建議,但是MuJoco的官網卻有200的版本,我試過在win10環境下安

原创 ubantu中安裝setpy.py

第一步:打開一個terminal,找到你所需要安裝的setup.py的絕對路徑 第二步:在目錄下輸入 python setup.py install terminal zzy@zzy-OptiPlex-9020:~$ cd '/h

原创 TensorFlow寫卷積神經網絡_數據集MNist_詳細說明

導入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升級py2到py3的一些用法,division:精確除法 import tensor

原创 x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])的理解

Mnist中數據,輸入n個樣本,每個樣本是784個列構成的向量。所以輸入的是n*784的矩陣。但是輸入到CNN中需要卷積,需要每個樣本都是矩陣。 x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]

原创 TensorFlow--簡單的數據生成、初始化、線性模型

數據的生成 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_input = 2 #輸入維度 num_spamle =

原创 Windows10 在指定路徑打開&退出jupyter notebook

1.打開Anaconda Prompt 更改路徑: 例如,我要進入E:\YanQi Lake\DL 這個路徑打開jupyter notebook (base) C:\Users\zoe>e: (base) E:\>cd E:\Ya

原创 Ubuntu中應用無法輸入中文

Ubuntu系統裝好以後,在設置中配置了語言 這裏我將系統中的文字都改成了中文。當只做到這裏的時候,我發現:只有在搜索應用程序的界面纔可以輸入中文。瀏覽器或者office仍無法輸入中文。 解決方法 通過應用搜索找到fcitx配

原创 快速安裝python相關包&避免Read timed out

正常使用pip install 進行軟件安裝非常的慢,這是因爲我們是從國外網站上下載的,在國內,我們可以通過國內鏡像快速下載: 舉一個栗子: 我現在要下載TensorFlow1.12.0版本: pip3 install tenso

原创 VMware15 Ubuntu18.04 鼠標鍵盤失靈

問題描述 問題發生在虛擬機中安裝和import mujoco_py 的過程中。重啓之後用戶登錄界面可以正常使用鼠標和鍵盤。但是進入桌面之後卻不好使了,而系統時間正常顯示,由此猜測系統還是正常的,只不過鍵盤和鼠標和系統斷開了。 解決

原创 Dell Inspiron13 7000常用設置

關閉F1~F12的電腦自帶功能 自帶功能會使一些快捷鍵沒發正常使用,同時按下Fn + Esc關閉,再按一次打開功能。 關閉觸屏功能 桌面右鍵我的電腦,選擇-管理,選擇-設備管理器,選擇-人體學輸入設備,選擇-符合HID標準的觸摸

原创 統計學習方法及監督學習

§1.1 統計學習(statistical learning) 又稱統計機器學習,目的是:對數據進行分析或預測。統計學習關於數據的基本假設是同類數據具有一定的統計規律性,可以用概率統計的方法處理。 §1.2 統計學習分類 ♧1.2

原创 2018UCBerkeley深度強化學習Lec1

課程內容 深度學習(Deep Learning)的簡介 強化學習(Reinforcement Learning)的簡介 深度強化學習 深度學習 適用環境: 無結構環境(unstructured environment) 優點: