Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的

windows平台下开发软件的平台非常多，但是想要开发酷炫界面丰富Native函数轻量级上手快快速开发的却几乎没找到。求人不如求己，自己动手开发实现了这个工具，我将其命名为LightCode，体现其轻量级快速开发之意。LightCodeNative文件相关操作LightCodeexeLightCode~1Mexe最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风

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如今VR这么火，感觉有必要先把OpenGL学好，为以后转VR奠定一些基础。一年前，接触过Android的OpenGL，当时是实现了在Android上显示标准的3D文件（STL格式），但那个时候是在网上查看各种资料，东拼西凑，最终终于实现了将任何3D文件在Android上显示。可是，却无法理解其中的原理，以及为什么要那样写就可以显示来。导致虽然我实现了这些功能，却无法学习OpenGL，今天开始，我将

在github中有基于web版的微信实现的实时收发消息api，python调用起来非常简单。但是目前来说，大部分的用户没法登录web版的微信，因此也就没法使用。今天我们介绍基于windows版的微信，实现实时收发信息。本文站在巨人的肩膀上，基于第三方提供的库，实现自动聊天机器人。...

i在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。另一种方法是半浮点量化，今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量（const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。

Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图，但是说实话，我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了，包含了网络中所有的计算节点（读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等）。更可怕的是，如果一个计算节点是由多个基础计算（如加减乘除等）构成，那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示（典型的如Squeez

上一篇介绍了前向加噪过程，得到如下从x0 一步到 xt 过程：可以看到，加噪过程唯一不确定的是从标准正态分布中随机采样的噪声zt。因此，我们训练一个噪声预测模型，模型预测当前图像的噪声zt，记作ϵ。这样，可以从随机噪声中一步就可以预测到，然而，从图像中精准的预测zt比较困难，尤其是在初始随机噪声中。如果我们知道真实的X0，结合Xt，我们可以比较置信的推导出−1xt−1。然而我们不可能知道真实0X0

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基于windows微信，hook收发微信消息、联系人数据，实现一套与微信消息互通的IM App。