本文主要是介绍DL/T634.5104-2009 实施细则，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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【DL--05】深度学习基本概念—函数式模型
函数式模型 函数式模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下 在Keras 0.x中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequentia
【DL--04】深度学习基本概念—data_format
data_format 这是一个无可奈何的问题，在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（高为16宽为32）彩色图表示为下面这种形式（100,3,16,32），Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维，代表样本的数目，第1个维度是通道维，代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种t
【DL--03】深度学习基本概念—张量
张量 TensorFlow中的中心数据单位是张量。张量由一组成形为任意数量的数组的原始值组成。张量的等级是其维数。以下是张量的一些例子： 3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape [][1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3][[1., 2., 3.]
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符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。 因此，这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。笼统的说，符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还
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【DL--22】实现神经网络算法NeuralNetwork以及手写数字识别
1.NeuralNetwork.py #coding:utf-8import numpy as np#定义双曲函数和他们的导数def tanh(x):return np.tanh(x)def tanh_deriv(x):return 1.0 - np.tanh(x)**2def logistic(x):return 1/(1 + np.exp(-x))def logistic_derivati
【系统架构设计师-2009年】综合知识-答案及详解
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文章出处:http://blog.csdn.net/foxeatapple/article/details/8450372 问题描述使用SDK Manager更新时出现问题Failed to fetch URL https://dl-ssl.google.com/android/repository/repository-6.xml, reason: Connection to https
DL/T645-2007_Part2（参变量数据标识编码表）
数据类型分为7类：电能量、最大需量及发生时间、变量、事件记录、参变量、冻结量、负荷记录。 数据标识数据格式 数据 长度 (字节)单位功能数据项名称DI₃DI₂DI₁DI₀读写04 00 01 01020304050607YYMMDDWWhhmm55NNNNXXXXYYNM00hhmmYYNMDDhhmm 4 3 1 2 5 5年月日星期时分秒分分毫秒年月日时分年月日时分日期及星期(其