SciPy是一款適用于PC平臺的應(yīng)用軟件,軟件大小為7.4MB。
軟件名稱 | SciPy | 軟件平臺 | pc |
---|---|---|---|
軟件版本 | 0.10.1 | 軟件語言 | 英語 |
軟件大小 | 7.4MB | 軟件授權(quán) | 免費 |
寬度按照管徑兩邊加300mm,深度按照設(shè)計計算!
SC是穿線鋼管,2根125+2根70+2根50的鋼管。
這里的SC20 SC50 SC70 SC80 等是套這個子目嗎
我沒有看錯吧?這排名第一、第二的專家這么誤人子弟的。。。 SC是焊接鋼管 你選的那個是石棉水泥、混凝土管 不一樣的 你們這定額和全統(tǒng)差不多 你注意看電纜章節(jié)前面說明 這些100以下的管 應(yīng)該去執(zhí)行配管...
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大?。?span id="aeoc1co" class="single-tag-height">560KB
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AvayaVSCiscoUC產(chǎn)品技術(shù)比較
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評分: 4.4
日成接線端子系列 Wire Terminals 日成接線端子系列 Wire Terminals RCCN C79 日 成 端 子 產(chǎn) 品 介 紹 RCCN 日成端子產(chǎn)品介紹 WWW.RCCN.COM.CN Disconnects Non-Insulated Terminals Type Y Type YFN Maximum recommended operating temperature 150 °C (302 ° F) Extended barrel length assures a good quality crimp and makes crimping easier Brazed seam assures crimp reliability Internally beveled barrel for quick easy wire insertion Internal ba
input_nodes=8*8//輸入節(jié)點數(shù) hidden_size=100//隱藏節(jié)點數(shù) output_nodes=8*8//輸出節(jié)點數(shù)
從mat文件中讀取圖像塊,隨機生成10000個8*8的圖像塊。
defsampleImage(): mat=scipy.io.loadmat('F:/ml/code/IMAGES.mat') pic=mat['IMAGES'] shape=pic.shape patchsize=8 numpatches=1000 patches=[] i=np.random.randint(0,shape[0]-patchsize,numpatches) j=np.random.randint(0,shape[1]-patchsize,numpatches) k=np.random.randint(0,shape[2],numpatches) forlinrange(numpatches): temp=pic[i[l]:(i[l] patchsize),j[l]:(j[l] patchsize),k[l]] temp=temp.reshape(patchsize*patchsize) patches.append(temp) returnpatches
defxvaier_init(input_size,output_size): low=-np.sqrt(6.0/(input_nodes output_nodes)) high=-low returntf.random_uniform((input_size,output_size),low,high,dtype=tf.float32)
代價函數(shù)由三部分組成,均方差項,權(quán)重衰減項,以及稀疏因子項。
defcomputecost(w,b,x,w1,b1): p=0.1 beta=3 lamda=0.00001 hidden_output=tf.sigmoid(tf.matmul(x,w) b) pj=tf.reduce_mean(hidden_output,0) sparse_cost=tf.reduce_sum(p*tf.log(p/pj) (1-p)*tf.log((1-p)/(1-pj))) output=tf.sigmoid(tf.matmul(hidden_output,w1) b1) regular=lamda*(tf.reduce_sum(w*w) tf.reduce_sum(w1*w1))/2 cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.pow(output-x,2))/2 sparse_cost*beta regular# regular sparse_cost*beta returncross_entropy,hidden_output,output
為了使隱藏單元得到最大激勵(隱藏單元需要什么樣的特征輸入),將這些特征輸入顯示出來。
defshow_image(w): sum=np.sqrt(np.sum(w**2,0)) changedw=w/sum a,b=changedw.shape c=np.sqrt(a*b) d=int(np.sqrt(a)) e=int(c/d) buf=1 newimage=-np.ones((buf (d buf)*e,buf (d buf)*e)) k=0 foriinrange(e): forjinrange(e): maxvalue=np.amax(changedw[:,k]) if(maxvalue<0): maxvalue=-maxvalue newimage[(buf i*(d buf)):(buf i*(d buf) d),(buf j*(d buf)):(buf j*(d buf) d)]= np.reshape(changedw[:,k],(d,d))/maxvalue k =1 plt.figure("beauty") plt.imshow(newimage) plt.axis('off') plt.show()
通過AdamOptimizer下降誤差,調(diào)節(jié)參數(shù)。
defmain(): w=tf.Variable(xvaier_init(input_nodes,hidden_size)) b=tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size],0.1)) x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_nodes]) w1=tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size,input_nodes],-0.1,0.1)) b1=tf.Variable(tf.truncated_normal([output_nodes],0.1)) cost,hidden_output,output=computecost(w,b,x,w1,b1) train_step=tf.train.AdamOptimizer().minimize(cost) train_x=sampleImage() sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) foriinrange(100000): _,hidden_output_,output_,cost_,w_=sess.run([train_step,hidden_output,output,cost,w], feed_dict={x:train_x}) ifi00==0: print(hidden_output_) print(output_) print(cost_) np.save("weights1.npy",w_) show_image(w_)2100433B