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TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

在计算机编程中，最好使用使用变量（variables）和常量（constants），而不是每次使用该编号时候都必须对特定数字进行硬编码（hard-code）。这意味着数字只需要在一个地方被修改。...我们称之为 喂（feeding）占位符变量，并在下面进一步说明。 首先，我们定义输入图像的占位符变量‘x’。这允许我们改变输入到TensorFlow图的图像。...该占位符的数据类型设置成‘float32’，形状设置成‘[None, img_size_flat]’，其中‘None’表示张量可以存储（hold）任意数量的图像，每个图像是长度为‘img_size_flat...1x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_size_flat]) 接下来，我们定义占位符变量‘y_true’，其是存放与占位符‘x’中输入图像相关联的真实标签...该占位符的数据类型设置成‘int64’，形状设置为‘[None]’，这意味着该占位符变量是任意长度的一维向量。

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分享一些懒加载图片与高级懒加载技巧，提升网站速度和用户体验

它的外观可能类似于下面的图片： 这并不是理想的用户体验，因此本文的其余部分将向您展示如何利用懒加载来显示一个模糊的占位符图像，直到完整的图像下载完成。...这些是显示在完整图像下载之前的模糊占位符图像，这是创建这种高级懒加载效果的第一步。 要创建一个模糊的占位符图像，你只需要生成一个超低分辨率版本的图像。...在本文中，我将使用 ffmpeg 生成占位符图像，因为它是最灵活的选项，并且可以轻松自动化。我只需要在包含要生成占位符图像的图像的目录中，在命令行中运行下面的代码。...不过，个人而言，我认为这并不是必需的。 .blurred-img { filter: blur(10px); } 你甚至可以更进一步，为占位符图像添加一个动画效果。这将使图像的加载状态更加明显。...最后，我们将 img 元素的不透明度设置为 1，这样在图像加载完成后它将可见。 通过进行上述操作，将得到以下效果：加载模糊的占位符图像，直到完整图像加载完成后淡入显示。

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    前端女程序员教你，图片加载时，使用 SVG 作为图片 placehold

    前言：使用 SVG 作为占位符不但可以减少数据大小还可以达到不错的显示效果。 不同类型的图片 placehold 请点击此处输入图片描述 对于图片占位符，通常我们会使用以下几种处理方式。...保持图像为空：这样可以保证内容不会出现跳动。 默认占位符：比如说用户想要查看个人资料显示头像内容，如果请求失败或者没有上传过图片，那么通常会使用默认占位符（这种占位符一般会使用 SVG 资源）。...纯色：从图像中获取颜色，并作为背景颜色。图片在过度是时候回显得比较平滑（pinterest就是使用这种方式）。 模糊的图像：这种方式会获取原图的缩略图并对其进行渲染，等图片加载完成再过度到原图。...请点击此处输入图片描述 2. 将原图转换为色块图，具体代码可以参考 demo。 请点击此处输入图片描述 3....8. image-trace-loader 可以追踪图片资源，然后导入生成的 img/svg+xml URL 给大家分享一个前端学习交流裙：【二一三一二六四八六】进裙邀请码（编号）：寂静 裙内不定时分享干货

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    说说懒加载怎样实现

    懒加载可以在多种场景中实现，包括网页内容、图像、数据等。以下是一些常见的懒加载实现方法： 对于网页内容： 动态插入: 通过JavaScript动态插入内容，而不是在HTML文档加载时静态渲染。...图像占位符: 使用小图标或占位符替换真实的图像，当图像需要加载时再替换成真实的图像源。...对于数据： 分页: 只加载当前页面需要的数据，而不是一次性加载所有数据。 虚拟滚动: 只渲染用户能够在屏幕上看到的项，对于滚动超出视窗的项不进行渲染。...(img); // 停止观察已经加载的图像 } }); }, { threshold: [0, 1] }); // 设置阈值为0和1，即当图像完全在视口中时才加载 // 选择所有需要懒加载的图像...document.querySelectorAll('img[data-src]').forEach(function(img) { observer.observe(img); // 开始观察图像

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    使用相交观察器和SQIP进行渐进式图像加载

    左侧的屏幕截图显示了首次加载低质量图像时的页面，然后右侧的屏幕截图显示了页面完成加载后的页面，并显示了完整的质量图像 这种图像加载技术被称为LQIP（低质量图像占位符），几年前由Guy Podjarny...，作为SVG可用作占位符，然后在连接允许时加载完整质量版本。...如果你的网页包含多个图像,但你只能在滚动查看图像时加载每个图像，则最终会节省带宽，并确保网页加载速度更快 这让我思考;我想知道是否可以将交叉观察者和使用Tobias的SQIP工具创建的低质量占位符图像结合起来...为了处理我们的图像，我们需要在终端中运行以下命令 sqip -o dog.svg dog.jpg 上述命令将启动SQIP工具，处理dog.jpg图像并吐出一个名为dog.svg的低质量占位符文件。...现在新处理的图像看上去有点像以下内容 命令行下(git/cmd)下使用sqip工具将实际的图片进行模糊化处理 用SQIP处理完后,该图片会指定在img标签的src中 未通过SQIP前,该实际图片会指定在

    1.8K20

    Python 库大全（下）！知道的都是大佬！（附代码讲解）

    这使得用户可以通过自定义语法设置他们的应用程序而不再是修改程序本身。 这种模板格式使用占位符 $ 和有效的 Python 标识符 (字母 数字和下划线)。...通过使用大括号包裹占位符，我们可以在其后面添加更多不包含空格的数字和字母。...如果你想输出打印占位符 $ 的话，你需要通过书写 $$ 来进行转义: >>> from string import Template >>> t = Template(\'${village}folk...例如，照片浏览器的批量重命名实用程序可以选择百分号作为占位符，当前日期，图像序列号或文件格式都可以这样做： >>> import time, os.path >>> photofiles = [\'img...下面的示例说明一个数值数组被存储为两个字节的无符号二进制数 (类型码 「H」) 而不是 Python 整数对象的常规列表中 每个项通常的 16 字节： >>> from array import array

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    【说站】js代理模式怎么用？

    概念 为一个对象提供一个代用品或占位符，以便控制对它的访问。 使用方法 1、常用的虚拟代理形式：某个耗费大的操作可以通过虚拟代理延迟到需要它的时候创建(例如，使用虚拟代理实现图像的懒惰加载)。...2、懒惰加载图片的方式：先用loading图片占位，再用异步加载图片，等图片加载完毕后再将完成的图片加载到img标签中。...实例 var imgFunc = (function() {     var imgNode = document.createElement('img');     document.body.appendChild...(src) {             imgNode.src = src;         }     } })(); var proxyImage = (function() {     var img.../loading,gif');             img.src = src;         }     } })(); proxyImage.setSrc('.

    2.9K30

    这15个HTMLCSS错误我不信你没犯过(网站规范)

    1.使用占位符属性而不是标签元素 我经常看到的流行错误是使用占位符属性而不是标签元素。但屏幕阅读器的用户在这种情况下无法填充字段，因为屏幕读取器无法从占位符属性读取文本。...因此，我建议使用字段名称的标签元素和占位符属性作为用户需要填写的数据示例。...> 8.您不需要为任何类型的设备使用重图像 我们的用户在查看网站时会面临过重的图像。如果他们有高速互联网不是一个重要的问题，但用户往往留在有互联网的问题。...Originals Superstar Bold platform trainers in black and white"> 12.使用div元件而不是跨度元件 这是我在很多网站上看到的最多的错误。...因此，我们应该使用时间元素，而不是创建日期的跨度元素。

    3.3K31

    简明机器学习教程（二）——实践：进入Tensorflow世界

    feed_dict与占位符 在训练过程中，我们需要将一些训练样本传入以进行计算。而当模型训练完毕之后，我们也需要传入一些数据以供模型进行预测。...很明显，我们需要一个传入数据的方法，而占位符（placeholder）就是为此设计的。我们可以通过tf.placeholder来创建一个占位符。...dtype即数据类型，shape指定了占位符的形状，它默认为None，即可接受任意形状的张量。name指定了占位符在图中的名称。 可以看出，占位符的创建中并没有给占位符赋值。...而给占位符以数据的方式，是在tf.Session.run的方法调用时传入feed_dict。feed_dict的键是一个张量对象，即创建占位符返回的张量对象，而值就是需要传入的张量。...比如，我们可以给上述图中的占位符c以默认值2。

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    SpringBoot从0到实战9：学习@RequestParam和@PathVariable

    Resource Identifer，是一个用于表示某一互联网资源名称的字符串，Web上可用的每种资源 -HTML文档、图像、视频片段、程序等 -由一个通用资源标识符(Uniform Resource...defaultValue：默认参数值，如果设置了该值自动将required设置为false，如果参数中没有包含该参数则使用默认值。...，Url中可以通过一个或多个{xxxx}占位符映射，通过@PathVariable可以绑定占位符参数到方法参数中。...pageSize=3&pageNow=2 pageSize和pageNow应该属于参数而不是路径，所以此处应该使用@RequestParam的注解 @PathVariable 映射 URL 绑定的占位符...@PathVariable 可以将 URL 中 占位符参数 绑定到控制器处理 方法的入参 中：URL 中的 { xxx } 占位符可以通过这样的方式：@PathVariable(“xxx”) 绑定到操作方法的入参中

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    web前端学习摘要。

    Dreamweaver 插入图片快捷键（ctrl+alt+I） 图像标签：单标签；行间元素，单默认表现inline-block效果，可以直接使用盒模型属性；标签不是直接在网页中插入图像...因此，标签创建的是被引用图像的占位空间。 标签仅仅是超链接的一个占位符。 链接文本或元素 链接的常见形式： 1.锚点（anchor），用来跳转到页面中的特定位置。...激活状态（鼠标点击时）:active 使用CSS的伪类选择符可以设定超级链接的各种交互状态效果。 什么是伪类？一种动态的类选择符，不是预先创建而是动态形成。...当html元素具有不同的状态或特征时，伪类可以设定该元素不同状态或特征下的样式效果。 伪类的写法：在常用选择符后面追加一个冒号“：”，然后加上伪类的名称。 常用的伪类： 超级链接的伪类应用： 1.

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    如何设计一个好用的 React Image 组件？

    但是很多同学都是一把梭，直到 UI 小姐姐来找你谈谈人生理想： 图片加载太慢，需要展示loading占位符； 图片加载失败，加载备选图片或展示error占位符。...支持 srcList 上文提到过一点：图片加载失败，加载备选图片或展示error占位符。 展示error占位符我们可以通过error状态去控制，但是加载备选图片的功能还没有完成。.../** * 注意 此处将imgPromise作为参数传入，而没有直接使用imgPromise * 主要是为了扩展性 * 后面会将imgPromise方法作为一个参数由使用者传入，使得使用者加载图片的操作空间更大...}); }, [src]); return { isLoading: loading, src: value, error: error }; } 需要注意的一点：现在传入的图片链接可能不是单个...标签原生属性。

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    自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

    S&P 500 股指时序绘图 预备训练和测试数据 该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...这正是 TensorFlow 的基本原理，用户可以通过占位符和变量定义模型的抽象表示，然后再用实际的数据填充占位符以产生实际的运算，下面的代码实现了上图简单的计算图： # Import TensorFlow...占位符 正如前面所提到的，神经网络的初始源自占位符。...因此输入数据占位符的维度可定义为 [None, n_stocks]，输出占位符的维度为 [None]，它们分别代表二维张量和一维张量。理解输入和输出张量的维度对于构建整个神经网络十分重要。...变量 除了占位符，变量是 TensorFlow 表征数据和运算的另一个重要元素。虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。

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    自创数据集，用TensorFlow预测股票教程 !（附代码）

    S&P 500 股指时序绘图 预备训练和测试数据 该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...这正是 TensorFlow 的基本原理，用户可以通过占位符和变量定义模型的抽象表示，然后再用实际的数据填充占位符以产生实际的运算，下面的代码实现了上图简单的计算图： # Import TensorFlow...占位符 正如前面所提到的，神经网络的初始源自占位符。...因此输入数据占位符的维度可定义为 [None, n_stocks]，输出占位符的维度为 [None]，它们分别代表二维张量和一维张量。理解输入和输出张量的维度对于构建整个神经网络十分重要。...变量 除了占位符，变量是 TensorFlow 表征数据和运算的另一个重要元素。虽然占位符在计算图内通常用于储存输入和输出数据，但变量在计算图内部是非常灵活的容器，它可以在执行中进行修改与传递。

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