开心的小夏菇凉-优快云博客

原创 1、python之变量和简单数据类型

一、变量变量的定义：每一个变量都存储着一个值，该值是与相关联的信息。变量的命名和使用：变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母下划线开头，但不能以数字开头。变量名不能包含空格，但可以使用下划线来分隔其中的单词。不要将python关键字和函数名用作变量名（即不要使用python保留用于特殊用途的单词。）变量名应简短并具有描述性。慎用小写字母l和o，因为可能会被误认为是数字1和0 。使用变量时避免命名错误：使用变量前忘记给它赋值。输入变量名时拼写错误。二、字符串字符串的定

2021-08-12 10:24:10 167

原创 Keras CIFAR-10图像识别数据集 2021-07-10

Keras CIFAR-10图像识别数据集一、下载CIFAR-10数据 #1、导入所需模块 from keras.datasets import cifar10 import numpy as np np.random.seed(10) #2、下载并且解压缩CIFAR-10文件 (x_img_train,y_label_train),(x_img_test,y_label_test)=cifar10.load_data() #3、读取CIFAR-10数据 (x_img_train,y_label_tr

2021-07-10 14:57:13 770

原创 Keras 卷积神经网络识别手写数字 2021-07-10

Keras 卷积神经网络识别手写数字一、卷积神经网络的简单介绍多层感知器与卷积神经网络的主要区别：卷积神经网络增加了卷积层1、池化层1、卷积层2、池化层2的处理来提取特征。卷积神经网络的介绍： 2.1 图像的特征提取：通过卷积层1（16层）、池化层1（16层）、卷积层2（36层）、池化层2（36层）提取图像特征。 2.2完全连接的神经网络：包括平坦层、隐藏层、输出层，所组成的类神经网络。卷积运算：（1）、先以随机的方式产生，filter weight大小是33 。（2）、要转换的图像从左到右，自

2021-07-10 14:39:05 585

原创 2021-06-06关于for循环scanf_s函数跳过的原因

关于for循环scanf_s函数跳过的原因详情：今天一个循环，乍一看，逻辑没问题，程序没问题，代码没问题，但是程序一直出错，卡了老久了老久了，自己记录一下。问题： i从0开始循环，但是永远跳过i=0的那一趟，直接输出i=1的结果，本来以为是字符用scanf_s函数不太标准（因为有警告）的原因，后来自己又用了getchar()函数，最后还是不行，后来查了很多资料，才知道，原来换行符会默认作为下一个scanf_s函数的输入，大概是这么个意思，（具体查看更标准的资料,哈哈哈）然后，解决方法来了。解决方法：

2021-06-06 17:38:37 651 1

原创 2021-06-06 将.txt文件的数据传入dict中遇到的坑

将.txt文件的数据传入dict中遇到的坑详情：我是想把我自己写的.txt文件的数据导入dict中的，但是后来一直报错，在网上查了很多帖子和博客都没有办法解决，直到我看到了一个说str转换为dict的文章，所以我查看是我自己的数据类型，发现是列表，然后查看了列表转换为字典的方法，发现我的方法是对的，那么为什么我的就报错了呢？后来我自己把列表打印出来，发现我的.txt文件写入数据的时候多敲了几行换行和在每一句结尾会多敲几个空格，然后就会造成报错，终于解决了，又花了很多时间，在这里记录一下，希望后来有和我遇

2021-06-06 09:09:37 249

原创 2021-06-01 Keras 多元感知器识别MNIST手写数字

Keras 多元感知器识别MNIST手写数字一、进行数据预处理导入所需的模块 #步骤1、导入所需模块 from keras.utils import np_utils import numpy as np np.random.seed(10)#设置seed可以产生的随机数据读取MNIST数据 #步骤2、读取MNIST数据 from keras.datasets import mnist (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_la

2021-06-01 11:10:39 472

原创 Keras MNIST 手写数字识别数据集处理

一、下载MNIST数据 #导入Keras及相关模块 import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10)

2021-06-01 10:22:24 1340

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