Keras Intro : 基本模型保存

Sequential-Module模型

常用层

Dense全连接

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keras.layers.core.Dense(units,
activation = None,
use_bias = True,
kernel_initializer = 'glorot_uniform',
bias_initializer = 'zeros',
kernel_regularizer = None,
bias_regularizer = None,
activity_regularizer = None,
kernel_constraint = None,
bias_constraint = None)

Dense就是常用的全连接层,所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数,kernel是本层的权值矩阵,bias为偏置向量,只有当use_bias=True才会添加。
参数说明

  • units:大于0的整数,代表该层的输出维度
  • activation:激活函数,为预定义的激活函数名(参考激活函数),或逐元素(element-wise)的Theano函数。如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x)
  • use_bias: 布尔值,是否使用偏置项
  • kernel_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
  • bias_initializer:偏置向量初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化偏置向量的初始化器。参考initializers
  • kernel_regularizer:施加在权重上的正则项,为Regularizer对象
  • bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为Regularizer对象
  • activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为Regularizer对象
  • kernel_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象
  • bias_constraints:施加在偏置上的约束项,为Constraints对象

SKLearn玄学操作

分离数据集

train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data,形式为:

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X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)

  • train_data:所要划分的样本特征集
  • train_target:所要划分的样本结果
  • test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量
  • random_state:是随机数的种子。

引用

ML神器:sklearn的快速使用

OneHot编码知识点

机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像分类器

OpenCV Intro : 基本图像操作

Open Computer Vision 万物起源。

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import cv2
# OpenCV本体
import numpy as np
# 数学库

图像基本操作

读取、显示、保存

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IMG_PATH = "/path/to/img"
# 此处图片链接可能不支持中文
img = cv2.imread(IMG_PATH,cv2.IMREAD_COLOR)

opencv支持以下三种读入方式:

  • cv2.IMREAD_COLOR: 默认,仅(R,G,B)通道
  • cv2.IMREAD_GRATSCALE: 灰度
  • cv2.IMREAD_UNCHANGED: 包括(R,G,B,A)通道
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cv2.imshow("WindowName",img)
# 创建一个名字为WindowName的窗口,把之前imread读入的照片以yuanchicun显示在窗口上。
cv2.waitKey()
# Press Any Key To Continue...
cv2.imwrite("/Path/to/CopiedPic",img)

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节奏游戏开发时的万般阻难

施工中……

音符同步

判定提前

姑且定义以下几种判定时间点:

  • CHECK_PERFECT
  • CHECK_GREAT
  • CHECK_MISS

每个音符到达dspTime - CHECK_MISS时触发miss判定
南梦宫所提出的判定方案是

视觉反馈

额外音效

音效是给玩家

ゼロから始めるJAVA世界生活 02


很快我们就进入了结构阶段,这些东西貌似在c++,c#里都差不多,是逻辑的基本组成部分。

判别结构

if-else

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if(布尔表达式)
{
//如果布尔表达式为true将执行的语句
}
if(布尔表达式 1){
//如果布尔表达式 1的值为true执行代码
}else if(布尔表达式 2){
//如果布尔表达式 2的值为true执行代码
}else if(布尔表达式 3){
//如果布尔表达式 3的值为true执行代码
}else {
//如果以上布尔表达式都不为true执行代码
}

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Flow Test

look good?

No. Yeah

遇见hexo


的路总是不平坦。

使用sequence代码块的时候,使用了hexo-filter-sequence模块。

没想到并没有成功

在issue里面看到有人这样做就成功了:

  • 在renderer.js文件里加上
    data.content += '<script src="' + config.raphael + '"></script>';
  • 在index.js文件里加上
    raphael: 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/raphael/2.2.7/raphael.min.js',
  • 运行hexo clean hexo s -g,好像可以暂时解决问题。

    还真的解决了问题。

    但谷歌的ajax却没有办法,下辈子哪天把theme重写一遍。