2024年10月06日
UG版本通用外挂开发 UG Open/Grip 教程
$ 注释
$ Grip启动和编译：先找到UG的安装路径，如C:\Program Files\EDS\Unigraphics NX。
$ 进入该路径下的UGOPEN目录，找到grade.bat文件，打开它，将环境变量base_dir
$ 设置成set base_dir=C:\Program Files\EDS\Unigraphics NX，保存并运行。
$ Grip程序的编写和编译：在Grip的运行程序中，键入4，将你编写的Grip程序所在的目
2024年10月06日
这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 |
2024年10月06日
按照教程中的要求，是有一个tensorboard对训练结果进行可视化的，但是一直无法成功显示。
我们将记录保存在项目根目录下的tf.logs文件夹中
root_logdir = r"./tf_logs"
以教程示例代码为例。
2024年10月06日
TensorFlow目前是数值计算的最佳开源库，它使机器学习更快更容易。在这篇文章中，您将学习机器学习中使用的一些损失函数。
损失函数在机器学习领域非常重要。它们用作测量模型预测输出Y_out与ground truth标签Y之间的距离或差异的方法，以有效地训练我们的模型。
下面是一些重要的Loss函数，它们都是使用Tensorflow库实现的。
为了了解不同的损失函数如何执行，我们将使用Matplotlib（python绘图库）对它们进行可视化。
2024年10月06日
在这一讲，王校长将带大家使用Python来编写神经网络的程序。教程中完整的代码都放在了王校长的GitHub目录：https://github.com/physicso/AICourse
Google在TensorFlow的Playground（playground.tensorflow.org）里面，有一个关于神经网络的演示，这个页面的代码运行在浏览器中的，大家可以玩儿命地去探索网络结构对训练结果的影响，不用担心把它玩儿坏。
在这里，我给大家带来的是使用Scikit-Learn和TensorFlow分别来建立神经网络模型，用这两个模型来对Mnist数据进行分类。与之前的编程课类似，Scikit-Learn给我们提供了一种近乎“傻瓜式”的接口，但是当数据很大的时候却无能无力。而使用TensorFlow，我们需要对神经网络的细节非常熟悉，一切都是自己动手，丰衣足食，但是这样做出来的模型可以处理很大很大的数据。
2024年10月06日
最近接触这几个词较多，停下来总结总结它们的区别和联系，更好的深刻理解
Jar、war、EAR、在文件结构上，三者并没有什么不同，它们都采用zip或jar档案文件压缩格式。但是它们的使用目的有所区别：
Jar文件
2024年10月06日
雷锋网按：本文作者张庆恒，原文载于作者个人博客，雷锋网已获授权。
由于需要学习语音识别，期间接触了深度学习的算法。利用空闲时间，想用神经网络做一个文本分类的应用， 目的是从头到尾完成一次机器学习的应用，学习模型的优化方法，同时学会使用主流的深度学习框架（这里选择tensorflow）。
文章分为两部分，本文仅实现流程，用简单的softmax回归对文本进行分类，后面一篇文章再从流程的各个方面对模型进行优化，达到比较好的效果。
2024年10月06日
本系列文章是把作者刚接触和学习Linux时候的实操记录分享出来，内容主要包括Linux入门的一些理论概念知识、Web程序、mysql数据库的简单安装部署，希望能够帮到一些初学者，少走一些弯路。