本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将
2023/8/12 13:08:11
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设计8088最小系统要求：1、用8088CPU,配置8284时钟芯片，提供CLK、READY、RESET信号。
8284芯片及周围器件参数见教材。
2、用3片74LS373做地址总线分离器，分离出20根地址线A0~A193、用1片74LS245做双向数据总线驱动器。
4、配置32KROM(27C256),用作BIOS存储器5、配置2*32KRAM（62256）为系统内存储器 6、配置标准I/O接口，总线包括：D0~D7、A0~A2、WR、RD、CS。
7、注意ALE、DT/R 、DEN控制线的用法8、3片存储器的片选可用3-8译码器的输出Y0、Y1、Y2控制，Y4可接I/O的片选.9、IO/M，WR、RD、可通过逻辑或门得到两组独立的读写线，分别控制内存和I/O的读写操作10、注意MN/MX引脚的处理，CPU其他未用的引脚可以不画11、按工程制图标注电路中各芯片的型号、引脚功能和引脚号，不可用总线或简化画法。
8284芯片及周围器件参数见教材。
2、用3片74LS373做地址总线分离器，分离出20根地址线A0~A193、用1片74LS245做双向数据总线驱动器。
4、配置32KROM(27C256),用作BIOS存储器5、配置2*32KRAM（62256）为系统内存储器 6、配置标准I/O接口，总线包括：D0~D7、A0~A2、WR、RD、CS。
7、注意ALE、DT/R 、DEN控制线的用法8、3片存储器的片选可用3-8译码器的输出Y0、Y1、Y2控制，Y4可接I/O的片选.9、IO/M，WR、RD、可通过逻辑或门得到两组独立的读写线，分别控制内存和I/O的读写操作10、注意MN/MX引脚的处理，CPU其他未用的引脚可以不画11、按工程制图标注电路中各芯片的型号、引脚功能和引脚号，不可用总线或简化画法。
2023/8/10 10:23:27
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自己开拓python的三边定位模块，搜罗solve_quadratic_equation(a,b,c)：解二次方程triangle_area(x1,y1,x2,y2,x3,y3)：盘算三角形面积triangle_perimeter(x1,y1,x2,y2,x3,y3)：盘算三角形周长circle_intersect(r1,r2,x1,y1,x2,y2):盘算两圆交点locate(X,Y,R):行使两两相交的三个圆的6个交点，取合围边长最短的三个点的质心作为目的定位点
2023/5/1 5:38:44
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%该法度圭表标准盘算平面四节点四边形等参元的刚度矩阵%输入弹性模量E、泊松比NU以及厚度h%输入四个节点一、二、三、4的坐标x1,x2,x3,x3,y1,y2,y3,y4%输入平面下场性子参数ID（1为平面应力，2为平面应变）%输入单元刚度矩阵
2023/3/27 20:25:19
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多输出支持向量回归对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。
在这个模型中，只要当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
（间隔带两侧的松弛程度可有所不同）------
在这个模型中，只要当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
（间隔带两侧的松弛程度可有所不同）------
2023/1/27 12:33:31
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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