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

将一段用C语言实现的求解下列方程：f(x1,x2,x3)=x1^2-x1*x2+x3在给定区间的最大值的遗传算法程序改成C#程序。
要求：　　　　　（1）、数据从文件读入，结果输出到另一文件；
　　　　　（2）实现多线程。

用模拟退火算法求二维函数y=5*sin(x1*x2)+x1^2+x2^2的极小值。
由原来ARMYLAU：armylau2@163.com的C#版本翻译为C++。

clearallN=100;T=4*pi/N;t=0:4*pi/N:4*pi-T;w=2*pi/(24*3600);X1=zeros(15,N);X2=zeros(15,N);L=zeros(6,N);X2(:,1)=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]X1(:,1)=X2(:,1);E=eye(15);W=[0-w0;w00;000];A=zeros(15,15);A(1:3,4:6)=eye(3);A(4:6,4:6)=-2*W;A(7:9,7:9)=-W;fori=10:12A(i,i)=-1/7200;endfori=13:15A(i,i)=-1/1800;endA=eye(15)+A*T+A*A*(T.^2)/2;Z1=zeros(15,15);Z2=eye(15);R=eye(6);Q=zeros(15,15);Q(15,15)=1;K=zeros(15,6);H=zeros(6,15);fori=1:6H(i,i)=1;endfori=1:NL(:,i)=zeros(6,1);L(1,i)=randn(1);endfori=2:NX1(:,i)=A*X2(:,i-1);Z1=A*Z2*A'+Q;K=Z1*H'*inv(H*Z1*H'+R);X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i));Z2=[E-K*H]*Z1;endplot(t,L(1,:),'g*');holdon;plot(t,X1(1,:),'r*');

qca9563+9882+8337

方案脑子：非线性方程组搜罗两个非线性方程及两个位置元，按Newton迭代公式举行迭代求解，当迭代倾向小于给定精度水同样普通普通，取最终的X1，X2为所患上方程的解。

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

FFT及信号的频谱阐发一、内容遴选适宜的变更区间长度N，用DFT对于如下信号举行谱阐发，画出幅频特色以及相频特色曲线。
（1）x1(n)=2cos(0.2πn)R10(n)（2）x2(n)=sin(0.45πn)sin(0.55πn)R51(n)（3）x3(n)=2-|n|R21(n+10)

%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

支持多种图片格式支持PSD（需用最大兼容保存）、PNG、BMP、JPG格式设计稿自动刷新在标注的过程中，如果设计稿在被修改和保存了，马克鳗会自动重新载入设计稿，让设计和标注同步进行定制标记款式在标记和空白处，点右键，会出现定制款式的菜单，可以修改标注的：颜色、大小、色值格式等支持Retina@2x图对于文件名末尾是@2x的图，会自动缩小50%加载，以便测量出来的长度不会被x2

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。