import matplotlib.pyplot as pltimport pandasimport numpy as npdata_set ='C:/Users/dell/Desktop/3tables.csv'names= ['0','1','2']data_matrix = np.loadtxt(open(data_set, "rb"), delimiter="

深度学习模型参数很多（模型很大）是制约深度学习模型部署在移动端一个很大的瓶颈，最近有不少轻量级的深度学习模型提出，以下是对一些经典轻量级深度学习模型的总结：1、Squeezenet:Alexnet-level accuracy with 50x fewer parameters and¡ 1mb model size.arXiv preprint arXiv:1602.07360, 201

matlab中使用的数据一般会以mat的格式存储，用python读取有以下几种方法1、使用scipy，具体实现如下：import scipy.io as scioimport pandas as pddata_path="train.mat"#Method 1data = scio.loadmat(data_path)data_train_label=data_train.get('label')

边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示物联网服务，而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算资源和网络资源。比如，可穿戴的医疗设备可被视为个人用户与云计算中心之间的边缘，智能家居中网关可被视为家庭内电子设备和云计算中心之间的边缘、Cloudlet可被视为移动设备和云计算中心之间的边缘。边缘计算的基本原理是将计算任务迁移到产

对数损失函数

边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示物联网服务，而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算资源和网络资源。比如，可穿戴的医疗设备可被视为个人用户与云计算中心之间的边缘，智能家居中网关可被视为家庭内电子设备和云计算中心之间的边缘、Cloudlet可被视为移动设备和云计算中心之间的边缘。边缘计算的基本原理是将计算任务迁移到产