早告诉你了吧
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PWA踩坑记-从零到一让你的博客也能离线访问 PWA踩坑记-从零到一让你的博客也能离线访问
前言 这篇文章所采用的chrome浏览器版本为72,如有疑虑,请留言讨论,谢谢。 您将在这篇文章中学习到: 什么是PWA PWA的工作原理 如何给自己的hexo静态博客实现PWA Service worker生命周期 Service worker自动更新 什么是PWAPWA,即Progressive-Web-App,渐进式网络应用,概念有点类似于微信小程序,和MIUI的快应用,但是比他们更简
如何搭配一个无与伦比的主题 如何搭配一个无与伦比的主题
前言在这篇文章中您将学到: 如何创建一篇文章 什么是front-matter 如何下载主题 如何启用主题 创建一篇文章$ hexo new "关于一个人住,享受孤独的一些感受" INFO Created: 添加博文内容--- title: 史上最全hexo静 tags: - hexo img: https://static.tellyouwhat.cn/blogimg/201905061
第一个静态博客告你日记 第一个静态博客告你日记
node环境搭建什么是Node.jsnode.js不是一个库,也不是一个新的语言,他是一个平台,一个基于JavaScript的运行容器。它被创造出来的目的就是使得浏览器里面才能运行的代码能在电脑,手机上随时运行。 假设这样一个例子:我们想在浏览器里面上传一个文件,JavaScript是不能读取磁盘上的文件的,我们必须通过<input type="file"/>这样
新秀语言go:Golang入门语法知识点总结 新秀语言go:Golang入门语法知识点总结
为什么是Golang? “ Go将成为未来的服务器语言。“ - TobiasLütke,Shopify 因为他是Google开发的语言! 谷歌非常擅长创造最注重效率和用户友好性的产品。 GoRoutings在Java中创建新线程不是内存有效的。由于每个线程消耗大约1MB的内存堆大小,并且最终如果你开始旋转数千个线程,它们将对堆施加巨大压力并导致由于内存不足而导致关闭。此外,如果要在两个或多
2019-02-24
为什么是静态博客 为什么是静态博客
什么是静态博客所谓静态博客,即通过工具,直接将作者所书写的博文编译成最终的html,css,js等文件。作者/博主,只需将生成的文件部署在静态server上面即可被在互联网中访问。 而传统的数据库型博客对服务器的要求就比较大了 使用静态博客生成工具 用户通过浏览器访问服务器,直接就回获得已编译的静态资源。 静态博客的好处 因为用户在浏览器上访问博客时,只用从服务器(如nginx)拿来编译好
机器学习tensorflow-keras之如何优雅的从上次断掉的地方继续训练 机器学习tensorflow-keras之如何优雅的从上次断掉的地方继续训练
前言在机器学习的场景中,训练数据经常会特别大,训练可能要持续好几天甚至上周。如果中途机器断电或是发生意外不得不中断训练过程,那就得不偿失。 使用keras 高阶API,可以很简单的保存训练现场,可以让我们很容易的恢复到上次落下的地方继续训练。 思路存在两个巨大的问题: 继续训练会有这样一个影响,就是我们的学习率如果是不固定的,比如前100 epoch 学习率0.1,后100 epoch 学习率要
2019-02-17
机器学习tensorflow-keras之保存和恢复模型h5py 机器学习tensorflow-keras之保存和恢复模型h5py
前言模型进度可在训练期间和之后保存。这意味着,您可以从上次暂停的地方继续训练模型,避免训练时间过长。此外,可以保存意味着您可以分享模型,而他人可以对您的工作成果进行再创作。发布研究模型和相关技术时,大部分机器学习从业者会分享以下内容: 用于创建模型的代码 模型的训练权重或参数 分享此类数据有助于他人了解模型的工作原理并尝试使用新数据自行尝试模型。 数据和依赖依赖安装并导入 TensorFlow
2019-02-16
机器学习tensorflow-keras之过拟合,欠拟合实验详解 机器学习tensorflow-keras之过拟合,欠拟合实验详解
什么是过拟合、欠拟合在之前的两个示例(分类影评和预测汽车燃油效率)中,我们了解到在训练周期达到一定次数后,模型在验证数据上的准确率会达到峰值,然后便开始下降。 也就是说,模型会过拟合训练数据。请务必学习如何处理过拟合。 尽管通常可以在训练集上实现很高的准确率,但我们真正想要的是开发出能够很好地泛化到测试数据(或之前未见过的数据)的模型。 欠拟合与过拟合相对的是欠拟合。当测试数据仍存在改进空间时,便
2019-02-14
机器学习tensorflow-keras之预测汽车燃油效率-回归问题 机器学习tensorflow-keras之预测汽车燃油效率-回归问题
前言回归问题的目标是预测一系列连续值的输出,比如价格和概率。和分类问题不一样,分类问题是从一堆中选出一类。(比方说从一堆照片中选出带有苹果的照片等) 这篇文章使用 Auto MPG 数据集来构建模型,预测上世纪70年到80年代的汽车燃油效率。这些数据包含:气缸、排量、马力和重量等属性。 我们需要使用seaborn来绘制一些图像: $ pip install seaborn 首次运行上述代码时: C
2019-02-13
机器学习tensorflow, keras之影评文本分类 机器学习tensorflow, keras之影评文本分类
前言这篇文章将会介绍文本形式的影评分类,分为“正面”或“负面”。 这是一个二元分类,也是一种重要且广泛适用的机器学习问题。 我们将使用IMDB数据集,其中包含来自 IMDB 的 50000 条影评文本。 IMDB 是一个电影评价网站,类似于国内的豆瓣。 我们将这些影评拆分为训练集(25000 条影评)和测试集(25000 条影评)。训练集和测试集数量相等。 我们将继续上一篇文章一样,使用 Kera
2019-02-04
机器学习tensorflow, keras之训练首个神经网络:对服饰图像基本分类 机器学习tensorflow, keras之训练首个神经网络:对服饰图像基本分类
本文会训练一个对服饰(例如运动鞋和衬衫)图像进行分类的神经网络模型。 使用tf.keras,它是一种用于在TensorFlow中构建和训练模型的High level API。 导入相关库# TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import m
2019-02-03
项目管理期末考试复习资料卷子 项目管理期末考试复习资料卷子
1. [图片]资料1 2. [图片]资料2 3. [文件] IT项目管理2013-2015年考题.docx 4. [文件] Review.ppthttps://pan.wps.cn/l/s3jwaa3 5. [文件] 项目管理复习总结.docxhttps://pan.wps.cn/l/s36vv3w
2019-01-28
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