C语言erf()：计算误差函数

erf() 是 C语言的一个标准库函数，定义在<math.h>头文件中。 erf() 函数用于计算误差函数（error function）。误差函数是数学中的特殊函数，与正态分布有关，用于统计学和其他领域。 erf() 函数的原型如下： double erf(double x); 参数 x：想要计算其误差函数的值。 返回值 返回参数 x 的误差函数值。 【实例】以下的 C 语言代码示例用 erf() 函数计算了不同值的误差函数，并将结果打印

TensorFlow学习笔记（六）循环神经网络

      一、循环神经网络简介 　　循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。 下图展示了一个典型的循环神经网络。 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻。上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt，还有一个自身当前时刻的状态St。 在每一个时刻，A会读取t时刻的输入Xt，

SaaS（软件即服务）精讲

因为对象和语境不同，所以很难为 SaaS（Software as a Service，软件即服务）做出一个既通俗易懂又科学严谨的定义。 对于大众群体而言，我们用一个类比来解释 SaaS。以前，每家每户都需要挖一口井解决吃水问题，后来改为集中供水，即由自来水公司供水，用户只要按时缴纳水费，打开水龙头就会有水。这省却了找水和打井的过程，也节省了工程成本。自来水公司的业务模式就变成了“供水即服务”。 对于软件技术人员而言，SaaS 是一种新的应用架构模式，引入了共享

layui基于layer()自定义滑动弹窗效果

我们知道layuilayer模块中的anim参数可以设置弹出窗口动画效果，但这种弹出窗口动画类型很少。项目中需要从右侧弹出弹出窗口效果，所以参考官方模板layuiadmin后，我们自己封装了一个滑动弹出窗口，就和大家分享一下。1.layui包装自定义组件在layui的js文件夹下创建新的文件夹layui_exts，并在文件夹下创建自定义的js文件rightpopup.js，如下图：js文件写入代码，代码如下(示例)：layui.define(['layer'], function(expo

<c:forEach>标签

JSTL <c:forEach> 标签类似于 Java 中的 for 循环语句，用来迭代一个集合中的对象。 语法 JSP <c:forEach> 标签的语法如下： <c:forEach [var="varname"] [varStatus="varstatusName"] [begin="开始"] [end="结束"] [step="step"]&gt

Redis LREM命令

Redis LREM 命令根据 count 的值，移除列表中与参数 value 相等的元素。 count 取值有以下几种情况： count > 0 : 从表头开始向表尾搜索，移除与 value 相等的元素，数量为 count 。 count < 0 : 从表尾开始向表头搜索，移除与 value 相等的元素，数量为 count 的绝对值。 count = 0 : 移除表中所有与 value 相等的值。 可用版本 LREM 命令

Wireshark下载安装和使用教程

Wireshark（前身 Ethereal）是一个网络包分析工具。该工具主要是用来捕获网络数据包，并自动解析数据包，为用户显示数据包的详细信息，供用户对数据包进行分析。 它可以运行在 Windows 和 Linux 操作系统上。由于后面章节会使用该工具捕获并分析各类协议数据包，本节将讲解该工具的安装及基本使用方法。 下载及安装 Kali Linux 系统自带 Wireshark 工具，而 Windows 系统中默认没有安装该工具。因此，本节讲解如何在 Windows 系统中安装

用Keras搭建神经网络 简单模版（五）——RNN LSTM Regressor 循环神经网络

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM,TimeDistributed,Dense from keras.optimizers import Adam

Vue v-pre命令的用法

Vue 中的 v-pre 指令不需要表达式，用于跳过这个元素和它的子元素的编译过程。可以使用 v-pre 指令来显示原始 Mustache 标签。 示例：Vue v-pre 指令的使用。 <div id="app"> <div v-pre>{{message}}</div> </div> <!--引入Vue文件--> <script src="https://unpkg.c

caffe初试（一）happynear的caffe-windows版本的配置及遇到的问题

  之前已经配置过一次caffe环境了： Caffe初试（一）win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境 但其中也提到，编译时，用到了cuda6.5，但是实际训练时，使用GPU训练，又会出现问题。所以强迫症使然，我决定另外配置一个cpu_only的版本，编译时，不使用cuda。 于是网上查了查，很多小伙伴都是使用happynear配置的caffe-windows版本,并参照其博客中

如何使用Layui实现多选功能

Layui是一个非常流行的前端UI框架，它提供了众多的组件和工具来简化前端开发。在本文中，我们将介绍如何使用Layui实现多选功能。多选可以让用户同时选择多个选项，在很多情况下都是必不可少的功能。而Layui提供的form模块已经包含了多选功能，我们只需要在HTML页面中添加一些代码就可以实现。在HTML页面中添加以下代码来引入Layui的form模块：<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/layui/2.5.6/layui.al

Hibernate是什么

Hibernate 是一个开源免费的、基于 ORM 技术的 Java 持久化框架。通俗地说，Hibernate 是一个用来连接和操作数据库的 Java 框架，它最大的优点是使用了 ORM 技术。 2001 年，27 岁的程序员 Gavin King 首次发布了 Hibernate。Gavin King 是一名来自澳大利亚的愤青，他非常厌恶当时流行的 EJB 框架，因为 EJB 框架的实体 bean 让数据库操作变得异常麻烦，于是他自己动手开发了一个符合 ORM 理论的 Java 框架，并于

深度学习框架Caffe —— Deep learning in Practice

因工作交接需要， 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚。 鉴于也有同学问过我相关内容， 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考。 本文简单的讲几个事情： Caffe能做什么？ 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么？ 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口

finetuning caffe

还没解决，以下是解释fine-tune 比如说，先设计出一个CNN结构。然后用一个大的数据集A，训练该CNN网络，得到网络a。可是在数据集B上，a网络预测效果并不理想（可能的原因是数据集A和B存在一些差异，比如数据来源不同导致的代表性差异）。如果直接用B的一部分训练的话，数据量太小，CNN不适用。 解决方法：将数据集B分为train集和test，以a网络的参数为初始参数，以较小的学习率，以B的train集为训练数据，继续训练，得到网

基于window7+caffe实现图像艺术风格转换style-transfer

这个是在去年微博里面非常流行的，在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上，其实这个很简单。 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来，另外主要这个代码基于pycaffe的，需要将pycaffe编译好。