深度学习之利用TensorFlow实现简单的卷积神经网络(MNIST数据集)

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(Deep Learning)的代表算法之一。MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。
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深度学习之利用TensorFlow实现简单的全连接层网络(MNIST数据集)

Tensorflow是一个基于数据流编程(Dataflow Programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(Machine Learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。
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计算机视觉工程师必读经典图书推荐

计算机视觉(Computer Vision,简称CV),是人工智能重要并且热门的研究领域。近年来深度学习的突破使得计算机视觉有了翻天覆地的变化,以CV为核心技术的人工智能企业不断涌现。CV人才成为了各大企业竞相争夺的香饽饽,越来越多的程序员、院校学生转向这一领域。
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Pthread多线程编程之互斥量与条件变量的使用

一、 互斥量(Mutex Variables)

Creating and Destroying Mutexes

int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict, const pthread_mutexattr_t *restrict);
// 初始化互斥锁

int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *);
// 删除互斥锁

int pthread_mutexattr_init(pthread_mutexattr_t *);
// 初始化互斥锁属性

int pthread_mutexattr_destroy(pthread_mutexattr_t *);
// 删除互斥锁属性

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