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DCloud数据采集导致腾讯无法上架解决方案

1. 参考https://ask.dcloud.net.cn/article/36937: 增加如下参考条款我们的产品基于DCloud uni-app(5+ App/Wap2App)开发，应用运行期间需要收集您的设备唯一识别码（IMEI/android ID/DEVICE_ID/IDFA、SIM 卡 IMSI 信息、OAID）以提供统计分析服务，并通过应用启动数据及异常错误日志分析

Tensorflow如何使用GPU训练（笔记）

参考：https://blog.csdn.net/qq_31554953/article/details/107302404 Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行，而无需更改。注意：（1）需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。（2）在一台机器上运行多个GPU，或者在多台机

GPU 利用率低常见原因分析及优化

一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下：如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CP

一个好玩的deep learning Demo！

对于生活中的熟悉的动物，我们人脑经过一次扫描，便可以得到该动物的物种！那么机器是如何识别这个图片上的动物是属于哪一物种呢？本次实验借生活中最常见的猫和狗来探究其原理！环境准备： tensorflow ，python，一些data 实验预期：　　当模型训练完成后，我们可以用该模型去预测一张图片属于哪

Golang 中反射的应用与理解

Golang 中反射的应用与理解 https://mp.weixin.qq.com/s/TmzV2VTfkE8of2_zuKa0gA Golang 中反射的应用与理解原创赵燕辉字节跳动技术团队 2022-08-23 12:00 发表于北京字节跳动技术团队字节跳动的技术实践分享 231篇原创内容公众号动手点关注干货不迷路

基于Anacoda搭建虚拟环境cudnn6.0+cuda8.0+python3.6+tensorflow-gpu1.4.0

！一定要查准cudnn，cuda，tensorflow-gpu对应的版本号再进行安装，且本文一切安装均在虚拟环境中完成。下文以笔者自己电脑为例，展开安装教程阐述（省略anaconda安装教程）： 1.查询电脑CUDA版本 2. 确认对应的cudnn，cuda，tensorflow-gpu版本号（链接） 3.如果先前安装过tensorflow-gpu，先卸载（没有

【区块链与隐私保护系列】基于Linux的TensorFlow Federated安装与使用

一、Tensorflow Tederated安装基础环境：　　操作系统：Ubuntu20.04 首先，安装Anaconda：　　　具体的安装步骤可以查看这篇文章，亲测实用，https://blog.csdn.net/ITBigGod/article/details/85690257 然后，安装TensorFlow：　　　conda create -n tff (创建名为tff的虚拟环境）　　　cond

tf.tile()

tile() 平铺之意，用于在同一维度上的复制 tile( input, #输入 multiples, #同一维度上复制的次数 name=None ) with tf.Graph().as_default(): a = tf.constant([1,2],name='a') b = tf.tile(a,[3]) sess = tf.Session() print(sess.run(b

tf.randm_normal

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.random_normal()函数用于从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。 shape: 输出张量的形状，必选 mean: 正态分布的均值，默认为0 stddev: 正态分布的标准差，默认

CIFAR10自定义网络实战

Tips: 人工智能难题不仅是计算机科学问题，更是数学、认知科学和哲学问题。− François Chollet 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from ten

LSTM电影评论情感分析

LSTM情感分析原文来自于（原文链接：https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/103584543）导入数据利用谷歌已有的词向量 import numpy as np wordsList = np.load('./training_data/wordsList.npy') print('Loaded the word list!') wordsList = wordsList.tolist() # O

单细胞开放染色质数据分析 | scATAC-seq

终于要开始分析scATAC-seq数据了，联合scRNA-seq就可以做multi-omics，可以深入挖掘TF的调控机制。基本教程： scATAC-seq建库原理，质控方法和新R包Signac的使用分析工具： signac - https://github.com/timoast/signac QC PCA and UMAP peak to gene integration wit

AlexNet—论文分析及复现

AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络，该网络放到现在相对简单，但也是深度学习不错的卷积神经网络。论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文结构 Abstruct：简单介绍了Alex

TFrecord写入与读取

Protocol buffers are Google's language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data. Protocol buffers是由Google设计的无关程序语言、平台的、具有可扩展性机制的序列化数据结构。 The tf.train.Example message (or protosun) is a

【机器学习基础】无监督学习（5）——生成模型

前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务，将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中，本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。生成模型 0.生成模型介绍通常生成模型是指学习样本数据的分布，可以生成一些新的数据，是相对于判别模型而言的，并不特指有

【机器学习基础】无监督学习（5）——生成模型

使用autoencoder进行降维

1 tensorflow的原生API实现 #coding=utf-8 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #需要自己从网上下载Mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False) lear

cf1705E. Mark and Professor Koro

题意：给长度为\(n\)的数列\(a\)，每次可以删除两个相同的数\(x\),加入\(x+1\)，此时\(n--\)。问你能得到的最大的数是多少。为了增加难度，给了你\(q\)次询问，每次修改一个数（对之后的询问都奏效），再问你同样的问题。思路：首先答案跟数列\(a\)的排列顺序无关，跟不同值的个数有关。也容易

Golang仿云盘项目-3.2 云存储系统之持久化

本文来自博客园，作者：Arway，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/cenjw/p/16478717.html 项目结构 . ├── db │ ├── file.go │ └── mysql │ └── conn.go ├── doc │ └── 建表语句.sql ├── go.mod ├── go.sum ├── handler │ └

文本挖掘预处理之TF-IDF

原地址目录前言1. 文本向量化特征的不足前言在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中，我们讲到，在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理，那么什么是TF-IDF，为什么一般我们要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 1. 文本向量化特征的不足在将文本分

安装tensorflow摘抄于B站up主tm9161

1.进入Anaconda官网，找到对应操作系统的Anaconda安装包进行下载。（https://www.anaconda.com/products/individual） 2.运行安装软件，点击下一步，选择路径。（如安装过其他Python编译器或环境，建议卸载） 3.勾选将Anaconda 3添加到系统的环境变量

tf.placeholder（）函数

tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88928871

6-6 使用tensorflow-serving部署模型——eat_tensorflow2_in_30_days

6-6 使用tensorflow-serving部署模型 TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFl

搭建TensorFlow-GPU

步骤 step1 1.1 下载下载安装Anaconda3 链接：Anaconda3 当然也可以从清华大学开源镜像站下载链接：清华大学开源镜像站Anaconda3下载地址 1.2 安装安装很简单，一步步跟着建议安装就行这里不建议勾选，不勾选添加到环境变量，后续可以用Anaconda Prompt 后面一步步就OK了 Step2 2.1

5-7 优化器optimizers——eat_tensorflow2_in_30_days

5-7 优化器optimizers 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学