22 5月

xhy 分类未分类 1 评论

你不知道的20个有趣的心理学效应

1.俄罗斯方块效应　　长时间打俄罗斯方块，打完后闭上眼睛，眼前仍然会浮现游戏中的一幕幕情景，产生方块阅读更多你不知道的20个有趣的心理学效应[…]

21 5月

xhy 分类 Tensorflow 无评论

TensorFlow – 使用CNN进行中文文本分类

　　使用卷积神经网络(CNN)处理自然语言处理(NLP)中的文本分类问题。本文将结合TensorFlow代码介阅读更多TensorFlow – 使用CNN进行中文文本分类[…]

19 5月

xhy 分类 Tensorflow 无评论

TensorFlow – 高级封装tf.layers

　　tf.layers是一种较为高级的TensorFlow API封装，可以在一个函数内实现神经网络一层的完整阅读更多TensorFlow – 高级封装tf.layers[…]

19 5月

xhy 分类 Tensorflow 无评论

（更新中）TensorFlow – 学习笔记与心得系列

TensorFlow 基础函数 TensorFlow函数 – Tensor的创建和初始化 Tens阅读更多（更新中）TensorFlow – 学习笔记与心得系列[…]

17 5月

xhy 分类 Tensorflow 无评论

卷积神经网络(CNN)与TensorFlow实现

CNN的简介　　卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CON阅读更多卷积神经网络(CNN)与TensorFlow实现[…]

09 5月

xhy 分类 CTF 无评论

ctf逆向入门 — 汇编语言中一些容易弄错的指令

数据传送指令 movsx 符号扩展后传送传送目标的字节数大于源字节数时，需要扩展后传送符号扩展意思是：对于阅读更多ctf逆向入门 — 汇编语言中一些容易弄错的指令[…]

25 4月

xhy 分类 Tensorflow 无评论

TensorFlow – 关于axis的疑惑

　　很多童鞋看到y[:, 3]或者tf.gather(y, [1,3], axis=1)这样的部分取值操作的时阅读更多TensorFlow – 关于axis的疑惑[…]

01 3月

xhy 分类 Python 无评论

Python – 解析yaml文件

安装python-yaml 　　 sudo apt-get install python-yaml 假设d阅读更多Python – 解析yaml文件[…]

22 2月

xhy 分类 Python 无评论

Python – 使用argparse解析参数

python代码

#encoding=utf-8
import argparse

def parse_args():
    # 创建一个parser对象
    parser = argparse.ArgumentParser(description='parser demo')

    # str类型的参数(必填)（不需要加-标志）
    parser.add_argument('path', nargs='+')  # nargs 为+是表示可以有1-n个参数，为*时表示可以有0-n个参数

    # 选择类型的参数
    parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16 res101]',
                        choices=['vgg16', 'res101'], default='res101')

    #如果有参数，则执行命令
    parser.add_argument('--save', '-s', action = 'store_true', help = 'save')

    # int类型的参数（必须填写）
    parser.add_argument('--ver', '-v', required = True, type = int, help = 'version')

    args = parser.parse_args()

    return args

if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()

    # model pathd
    demonet = args.demo_net
    path = args.path

    print(demonet)
    print(path)    

    if args.save:
        print("Ture")
    else:
        print("False")

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#encoding=utf-8

import argparse

def parse_args():

# 创建一个parser对象

parser = argparse.ArgumentParser(description='parser demo')

# str类型的参数(必填)（不需要加-标志）

parser.add_argument('path', nargs='+') # nargs 为+是表示可以有1-n个参数，为*时表示可以有0-n个参数

# 选择类型的参数

parser.add_argument('--net', dest='demo_net', help='Network to use [vgg16 res101]',

choices=['vgg16', 'res101'], default='res101')

#如果有参数，则执行命令

parser.add_argument('--save', '-s', action = 'store_true', help = 'save')

# int类型的参数（必须填写）

parser.add_argument('--ver', '-v', required = True, type = int, help = 'version')

args = parser.parse_args()

return args

if __name__ == '__main__':

args = parse_args()

# model pathd

demonet = args.demo_net

path = args.path

print(demonet)

print(path)

if args.save:

print("Ture")

else:

print("False")

21 2月

xhy 分类 AI、CV 无评论

图像分类和检测 – 常用的数据集介绍(从简单到复杂)

MNIST 　　MNIST是一个手写数字的数据集，包含一组60,000张图片的训练集和一个包含10,000张图阅读更多图像分类和检测 – 常用的数据集介绍(从简单到复杂)[…]

X.YU

作者：xhy

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TensorFlow – 使用CNN进行中文文本分类

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卷积神经网络(CNN)与TensorFlow实现

ctf逆向入门 — 汇编语言中一些容易弄错的指令

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Python – 解析yaml文件

Python – 使用argparse解析参数

图像分类和检测 – 常用的数据集介绍(从简单到复杂)