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randomflip相关知识

• 二分查找--那个隐藏了10年的Java Bug

  一个偶然的机会，我想起以前还在谷歌上班的时候，有时候大家会在饭桌上讨论最新想出来的一些面试题。在众多有趣又有难度的题目中，有一道老题却是大家都纷纷选择避开的，那就是去实现二分查找。 因为它很好写，却很难写对。可以想象问了这道题后，在5分钟之内面试的同学会相当自信的将那一小段代码交给我们，剩下的就是考验面试官能否在更短的时间内看出这段代码的bug了。 二分查找是什么呢，这个不只程序员，其他很多非技术人员也会。比如我想一个1到100以内的数，你来猜，我告诉你每次猜的是
• LINQ to SQL - Delay Loaded

  对 ORM 而言，延迟加载(也叫 Lazy Loading)是必须的，毕竟当我们只是获取用户基本信息时，总不能动不动就返回大段的用户个人简介不是。在 VS 2008 O/R Designer 中，很容易找到 Delay Loaded 的设置。只是当我在自动生成的代码中找寻这个设置时，着实迷糊了半天。基于惯性思维，我查看了几乎所有的特性(Attribute)声明，却一无所获，最后才发觉这个家伙竟然是这个样子。Delay Loaded = False [Table(Name="dbo.[User]")]public partial class User : INotifyPropertyChanging, INotifyPropertyChanged{  private string _Job;}Delay Loaded = True [Table(Name="dbo.[User]")]public partial class User : INoti
• Oracle In子句

  在本教程中，您将学习如何使用Oracle IN运算符来确定值是否与列表或子查询中的任何值相匹配。Oracle IN操作符介绍Oracle IN运算符确定值是否匹配列表或子查询中的任何值。注：子查询是嵌套在另一个查询中的查询，可通过在子查询教程中了解子查询用法。确定表达式是否与值列表匹配的Oracle IN运算符的语法如下所示：expression [NOT] IN (v1,v2,...)并且表达式的语法与子查询匹配：expression [NOT] IN (subquery)参数在上面语法中，这里将介绍每个参数含义：expression - 该表达式(expression)是任何有效的表达式，它可以是要匹配的表的列。v1, v2, v3.. - IN运算符后面是逗号分隔值列表，用于测试匹配。所有值必须与表达式具有相同的数据类型。subquery - 子查询返回一列的结果集以测试匹配。该列还必须具有与表达式相同的数据类型。返回值如果表达式(expre
• Vue.js完全自学手册（图文教程）

  Vue.js（读音 /vjuː/, 类似于 view）是一个构建数据驱动的 web 界面的渐进式框架。Vue.js 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。它不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。 另一方面，当与单文件组件和 Vue 生态系统支持的库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用程序提供驱动。 与其他重量级框架不同的是，Vue 采用自底向上增量开发的设计。Vue 的核心库只关注视图层，并且非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面

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randomflip相关教程

• 3. 使用 tf.keras 的预处理层进行数据增强的实例 在这里，我们仍然采用我们熟悉的猫狗分类的例子来进行程序的演示，我们的代码和之前的代码相同，只是我们新增加了两个数据增强的处理层： tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical", input_shape=(Height, Width ,3)), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),其中第一个层表示进行随机的水平和垂直翻转，而第二个层表示按照 0.2 的弧度值进行随机旋转。整体的网络程序为：import tensorflow as tfimport osimport matplotlib.pyplot as pltdataset_url = 'https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip'path_download = os.path.dirname(tf.keras.utils.get_file('cats_and_dogs.zip', origin=dataset_url, extract=True))train_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train'valid_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/validation'BATCH_SIZE = 64TRAIN_NUM = 2000VALID_NUM = 1000EPOCHS = 15Height = 128Width = 128train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)valid_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_data_generator = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=BATCH_SIZE, directory=train_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')valid_data_generator = valid_image_generator.flow_from_directory(batch_size=BATCH_SIZE, directory=valid_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical", input_shape=(Height, Width ,3)), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2), tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)])model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])model.summary()history = model.fit_generator( train_data_generator, steps_per_epoch=TRAIN_NUM // BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_data=valid_data_generator, validation_steps=VALID_NUM // BATCH_SIZE)acc = history.history['accuracy']loss=history.history['loss']val_acc = history.history['val_accuracy']val_loss=history.history['val_loss']epochs_ran = range(EPOCHS)plt.plot(epochs_ran, acc, label='Train Acc')plt.plot(epochs_ran, val_acc, label='Valid Acc')plt.show()plt.plot(epochs_ran, loss, label='Train Loss')plt.plot(epochs_ran, val_loss, label='Valid Loss')plt.show()在训练结束后，我们可以得到如下结果，而这个结果与我们之前的结果有了一个良好的提升，最高达到了 79% 的准确率，因此我们认为我们的数据增强起到了一定的作用。Found 2000 images belonging to 2 classes.Found 1000 images belonging to 2 classes.Model: "sequential_2"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================random_flip_1 (RandomFlip) (None, 128, 128, 3) 0 _________________________________________________________________random_rotation_1 (RandomRot (None, 128, 128, 3) 0 _________________________________________________________________conv2d_6 (Conv2D) (None, 126, 126, 16) 448 _________________________________________________________________max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 63, 63, 16) 0 _________________________________________________________________conv2d_7 (Conv2D) (None, 61, 61, 32) 4640 _________________________________________________________________max_pooling2d_7 (MaxPooling2 (None, 30, 30, 32) 0 _________________________________________________________________conv2d_8 (Conv2D) (None, 28, 28, 64) 18496 _________________________________________________________________max_pooling2d_8 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 64) 0 _________________________________________________________________flatten_2 (Flatten) (None, 12544) 0 _________________________________________________________________dense_4 (Dense) (None, 512) 6423040 _________________________________________________________________dense_5 (Dense) (None, 1) 513 =================================================================Total params: 6,447,137Trainable params: 6,447,137Non-trainable params: 0_________________________________________________________________Epoch 1/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.7372 - accuracy: 0.5052 - val_loss: 0.6700 - val_accuracy: 0.5583......Epoch 11/1531/31 [==============================] - 41s 1s/step - loss: 0.5219 - accuracy: 0.8213 - val_loss: 0.5480 - val_accuracy: 0.7900......同时我们的程序还会输出以下两个图片:准确率变化曲线：损失变化曲线：
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