外观模式提供了一个统一的接口，用来访问子系统中的一群接口。外观定义了一个高层接口，让子系统更容易使用。 **最少知识原则: **只和你的密友谈话。 我们已经知道适配器模式是如何将一个类的接口转换成另一个符合客户期望的接口的。现在我们要看一个改变接口的新模式，但是它改变接
jb官方给了个jetbrain project server的docker容器配置： https://github.com/JetBrains/projector-docker ，所以我就直接用了。 在linux下执行命令 systemctl start docker sudo docker pull registry.jetbrains.team/p/prj/containers/projector-phpstorm #我的项目目录在 /h
有多重安装方式，这里以pip安装为例。目前已经支持中文输入法了。 参考：https://github.com/JetBrains/projector-installer (base) [root@Openwrt ~]# wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.9.2-Linux-x86_64.sh (base) [root@Openwrt ~]# sh
目录 1.介绍 2.运行 3.使用简单神经网络 3.1分类之前 3.2分类之后 3.3准确率： 4.使用简单CNN 4.1分类之前： 4.2分类之后： 4.3准确率： 5.总结 代码附录 1.介绍 这两天跟着深度学习框架Tensorflow学习与应用视频，学习了TensorFlow框架和Tensorboard可视化工具，跑了一个手写数字识别的动
目录 信号空间投影（SSP） MNE Python中的投影(projector) @ 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 信号空间投影（SSP） 在前面一篇分享信号空间投影SSP数学原理中提到，投影矩阵将根据您试图投射出的噪声种类而变化。信号
【简述】 我们在学习编程语言时，往往第一个程序就是打印“Hello World”，那么对于人工智能学习系统平台来说，他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了。MNIST是一个手写数字的数据集，官网是Yann LeCun's website。数据集总共包含了60000行的训练数据集（mnist.train）和1
The code providing are for your reference. Please download the code according to your hareware configuration. The binary codes should be able to run on your system smoothly if correlty configured. You are free to modify the source codes if the binary d
下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序，可视化内容是，TensorFlow计算图，表（loss， 直方图， 标准差（stddev）） # -*- coding： utf-8 -*-import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import project
