背景：两个程序A,B，B有自己的操作.现将A的标准输出和B的标准输入重定向，B的标准输入和A的标准输出重定向到一起。使得A收到输入等同B收到输入，逻辑处理后A可以直接使用结果。B必须是一个可执行文件。起初研究了一下popen，但这个函数只能实现单向流动，要么w,要么r。后来又研究了一下pipe管道，但管道基本是半双工的，要实现A B互通，只能是两个pipe来实现，管道的一端关闭写，一端关闭读。..

tensorflow 下CNN卷积神经网络实现简介：卷积神经网络原理其实就是基于感受野，感受野讲的是只需识别某个图片的一个小区域就知道有某个东西。比如，在一个会议室里，要识别里面是否有投影仪，只需要看放投影仪的那部分小区域就知道这个会议室有投影仪。在卷积神经网络中也是通过卷积和池化来减少计算的复杂度，正式基于感受野的原理。什么是卷积神经网络？我们以奠基之作Lenet-5为例子上图中

这个函数的功能是返回给定axis上的累计和函数的原型如下：详见 docnumpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)Return the cumulative sum of the elements along a given axis.官方的文档是没有详细解释，本人做了测试自己把理解的写下。1.对于一维输入a（可...

说明：关于 tf.pad(...) 函数网上的解释和官网都让你看不懂，自己理解整理如下，希望可以帮到需要的人，以下内容只关注0扩展边界函数原型：tf.pad(input, paddings, name=None)input : 代表输入张量padding ： 代表加的边界name ： 代表此操作的名字官方的doc为： 可以访问tensorflow APIPads a tensor...