作者:夜雨飘零


使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

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TensorFlow Lite 是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接

Windows10安装Linux子系统Ubuntu

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相信大部分同学都跟我一样都是使用 Windows 系统的,但是作为一个开发者来说,Linux 命令是经常要用到的,在以前我们使用虚拟机安装 Linux 的,如果电脑配置低的话,就基本卡着不动了。在 Windows10 后,我们再也不用那么麻烦了,因为可以直接在 Windows 上安装子系统,这个子系统就是 Ubuntu。

Android的cookie的接收和发送

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我在做自动登录的时候遇到的坑,特写此文以提醒各位不要把自己绕进去了。

我们都知道在 Web 端的 cookie 是可以通过服务器端设置保存的,默认是关闭浏览器就清除 cookie 的,但是可以在服务器端设置 cookie 的有效期,浏览器就会自动保存 cookie,而在 Android 上是不会自动保存 cookie,我用的是 Okhttp3,我找不到 response.addCookie(cookie)request.getCookies() 的方法(Java Web 的操作),如果没有保存和重发 cookie 给服务器的话,是不会自动登录的。搞了大半天才知道这一切都在 head 里。

《Improving Deep Neural Networks》的理论知识点

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  1. 如果有 10,000,000 个例子,数据集拆分一般是 98% 训练,1% 验证,1% 测试。
  2. 验证和测试的数据集通常是来自同样的分配。
  3. 如果神经网络模型有很大的差异,一般的解决办法是增加数据集和添加正则。
  4. 当训练集错误较小,而验证集较大时,通常是增加正则 lambda、增加数据集。
  5. 当增加正则化超参数 lambda 时,权重会被推向更小,接近 0.