当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来，是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢？Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可

神网站算不上，都是一些为写作带来便利的网站。而且作为一些最常用网站的替代品，这些网站有的更精确，有的更便捷。以下内容包括：选择正确的英文词语：语料库Linggle 和 Netspeak方便地查询杂志影响力和本领域有哪些杂志：Scimago Journal & Country Rank更精确定位的学术搜索引擎（目前只有计算机类）：Semantic Scholar提升 LaTeX

简单的全连接神经网络，包含一个输入层，一个隐藏层，一个输出层首先利用torchvision来加载数据集import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as dsetsimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Va

从一幅图像中无法测出物体的长度，因为缺乏参照物，但可以测出两个平行物体的长度比例。如果已知一个物体的实际大小(比如在图片中放上一枚1元硬币或者知道某个柜子有多高)，那么就可以通过长度比和参照物的已知长度测出物体长度。具体方法见文献[1]，因为需要一些矩阵运算和摄像头成像方面的推导，这里只大概说说原理。楼上诸位所述也是这种原理。图像测量利用了摄像头成像也就是小孔成像的几个性质[2]：第一，摄像头把平

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来，是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢？Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可

第一，打开注册机的时候一定要以管理员的方式运行。下面这个是不用管理员打开时出现的hostID下面这个是用管理员打开后的hostID，大家可以看到这两个是不同的。第二：打开license manager点击generate hostID，还是注意一定要管理员权限。再填上序列号点击Next后再回到license点击instal

首先，你需要一台电脑，安装一个ubuntu，这个电脑可以用虚拟机，也可以用普通的电脑另外最好学一下llinux基础，最好英文基础也有。。。。。比如。。。我上次见到一个人用了sudo rm -rf /    表示吓尿了{:soso_e136:}还有请自备梯子，没梯子是编译不出来的（很多库都是google的）从官网下载ubuntu，我下的是ubuntukylin 14.04 64位桌面版，虚拟机的话推

PyTorch 的动态图一直是 TensorFlow 用户求之不得的功能，谷歌也一直试图在 TensorFlow 中实现类似的功能。最近，Google Brain 团队发布了 Eager Execution，一个由运行定义的新接口，让 TensorFlow 开发变得简单许多。在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。今天，我们

这几天在家里折腾图片、视频处理软件，有Adoba全家桶，像什么Pr, AE, PS,LR,LRT等，还有手机端的VUE,Plorra,VSCO, Plotagraph, MOLDIV, Hyperlapse, PICSPLAY等，各种折腾。在这里对出现的问题做一下记录，方便以后制作。后期的延迟消抖处理如果采用的是自动的变形器，在Pr和AE都有相同的功能，但是建议用Pr的。笔者17年采