原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN（英文水平有限，有翻译不当的地方请见谅）在本教程中，我将介绍：- tensorflow模型是什么样子的?- 如何保存一个Tensorflow模型？- 如何恢复一个Tensorflow模型用于预测/迁移学习？

函数原型tf.while_loop(cond, body, loop_vars,shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True,swap_memory=False, name=None)其中，cond返回一个布尔型张量，body是循环体，loop_vars是运...

参考文献《TensorFlow实战Google深度学习框架》TFRecord格式介绍TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer格式(即二进制文件)存储，具体定义如下：message Example{Features features = 1;};message Features{map<string,Feature>

本文主要记录在看Faster R-CNNT的TensorFlow实现代码（模型测试部分），源码链接是：Faster-RCNN_TF，为了便于做笔记，我fork过来并添加了自己的注释和一些测试代码（目前只看了测试部分代码）。链接在：https://github.com/ZhouJiaHuan/Faster-RCNN_TF。 后期会不定期更新。本文的思路是从demo.py开始的，它的功能是依次读取本.

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy的出现弥补了这些不足。

去年（2017）年分别参加了江苏省和全国的NAO机器人高尔夫比赛，负责的是视觉部分编程。在这里把之前的工作总结一下。内容主要包括红球和黄杆的识别和定位（包括在比赛中遇到的一些问题和解决办法）。完整的代码（C++和Python两个版本）见https://github.com/ZhouJiaHuan/nao-golf-visual-task，本篇只以Python代码为例进行介绍。基本配置（基类）...

本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。本文中的所有代码都可以在我的github主页上下载：https://github.com/ZhouJiaHuan。由于能力有限，本文的检测思路很简单，主要是用来自己练习编程用，也顺便发布出来供需要的人参考。博客或代码中遇到的任何问题，欢迎指出，希望能相互学习。废话不多说了，下面就来一步步介绍我的检测过程。数据集数据集都是...

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy的出现弥补了这些不足。