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Gentlest Intro to Tensorflow

Gentlest Intro to Tensorflow Khor, @neth_6, re:Culture

In collaboration with (Sam & Edmund):

Goal

●Perform linear regression in its most basic form through simplest example

○Predict house price with just single feature, i.e., house size

What We Will Learn Together

● 4 steps of Machine Learning:

○Create model

○Define cost function

○Collect data

○Train

● 2 parts of Tensorflow:

○Model linear regression & cost function as Tensorflow graph

○Train Tensorflow graph with dataset

Machine Learning

Machine Learning Purpose

Predict something given a set of features that influences prediction:●Predict house price given its size, location, configuration (features)

Machine Learning Training Before predicting, we have to:

●Choose/Create a model

●Train the model to learn prediction with data

Problem

Predict House Price Given House Size y = house price

x = house size (feature)

Solve:

●Given a house size, what should be the house price?

Model

What is the House Price?

House Price, $

What is the House Price?

House Price, $

Without data you cannot predict!

What is the House Price?

House Price, $

We can answer house price for 10, 20, 30, 50, 60 sqm

1020305060

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

What is the price for 40 sqm?

40

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

What is the price for 40 sqm?

40Linear regression best-fit prediction line

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

What is the price for 40 sqm?

40Linear regression best-fit prediction line

Answer

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

What is the price for 40 sqm?

40Exponential best-fit prediction line

Answer

Cost Function: Best-fit Prediction

Minimize difference between predicted & actual values

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

40Linear regression best-fit prediction line

What is the House Price?

House Price, $

1020305060

40Linear regression best-fit prediction line

Difference between prediction & actual

手写字符识别系统设计

版本:V1.0 手写字符识别系统设计说明书 湖南大学信息科学与工程学院 二0一四年六月

目录 1引言 (2) 1.1目的 (2) 1.2阅读对象 (2) 2项目概述 (2) 2.1项目简介 (2) 2.2项目任务 (2) 2.3实验环境介绍 (2) 3任务描述 (3) 3.1背景资料概述 (3) 3.2系统组成 (3) 3.3系统评估 (5) 4机器学习算法介绍 (5) 4.1支持向量机 (5) 4.2BP神经网络 (6) 4.3决策树方法 (7) 5特征选择 (8) 6参考资料和实用网站 (9)

1引言 1.1目的 随着图像处理技术与机器学习技术的发展,机器视觉技术已广泛应用于工业生产、日常生活及城市管理中。字符识别作为机器视觉的一种基本应用,在车牌识别、光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)等应用中均有涉及。 本说明书旨在介绍基于常用机器学习算法(如BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻分类)的手写字符识别系统的设计需求,设计方法和环境介绍,帮助学生了解字符识别的基本流程,常用机器学习算法的基本原理,掌握机器视觉应用的开发技术。 1.2阅读对象 本说明书的阅读对象有: ●数字媒体类相关专业学生 ●相关客户人员,体验用户等 2项目概述 2.1项目简介 本项目旨在基于机器学习算法实现手写字符(包括数字和大小写字母)的识别。该系统通过读入一张图片或通过鼠标绘制字符的方式,实现识别对象的输入,通过BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯或K近邻分类方法实现手写字符的识别,并输出识别的结果。 2.2项目任务 项目名称:手写字符识别系统的设计 项目内容:1)手写字符的输入; 2)图片预处理与特征提取; 3)机器学习与字符分类; 项目周期:1个月(2014年8月25日——2014年9月20日) 参与人数:2~4人。 2.3实验环境介绍 A)Visual Studio 2010

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南,入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水,一架桥,一支橹声,隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南,同时感受一场从远古传说,到春秋的吴越文化,到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中,同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,冶爱国之志,体悟文化魅力;一起走进园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观,探寻园林蕴含的文化涵;一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景;一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆,全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇,画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往:车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注:因天气交通等原因,组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力,保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人;包含火车(往返高铁)及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”,是世界一大自然奇观,它是天体引力和地球自转的离心作用,加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南,钱塘江畔 月轮山上,是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1:学生面对浩渺的钱塘江,接受审美教育,并结合手册提示,探究钱塘江大潮的在科学原理; 小任务2:学生走进六和塔,收集关于六和塔的传说故事,留下自己与六和塔最美的合照; ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖,是一首诗,一幅天然图画,一个美丽动人的故事,不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人,无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月,西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆,文物品类丰富,年代序列完整。 小任务1:集体创绘,全体学生齐动手,集体协作,面对美景,协作创作最美的西湖; 小任务2:走进博物馆,寻访国宝,找一找最能代表江南文化的文物,向小组同学分享并交流;

BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】

实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程,根据模型要求进行数据预处理,建模,评价与应用; 【背景描述】 神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景,数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建,训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow,Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,把数据集随机划分为训练集和测试集,分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X,实验在命令行python中进行,或者把代码写在py脚本,由于本次为实验,以学习模型为主,所以在命令行中逐步执行代码,以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步:启动python: 1

命令行中键入python。 第二步:导入用到的包,并读取数据: (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.doczj.com/doc/3e3644387.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1

(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计

石河子大学 信息科学与技术学院毕业论文 课题名称:手写体数字识别系统设计 学生姓名: 学号: 学院:信息科学与技术学院

专业年级:电子信息工程2007级指导教师: 职称: 完成日期:二○一一年六月十一日

手写体数字识别系统设计 学生: 指导教师: [摘要] 随着科学技术的迅速发展,在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合,手写数字识别系统的应用需求越来越强烈,如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统,采用模块化设计方法,编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块,利用摄像头等工具,将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机,完成对手写体数字图片的采集,并设计了一种手写数字识别方法,对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别,最终以文本形式输出数字,从而实现手写体数字的识别。 [关键词] 预处理,结构特征提取,分类识别,手写体数字识别

Handwritten Digit Recognition System Students: Teacher:

Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition. Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》,国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观,激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情;有利于推动全面实施素质教育,创新人才培养模式,引导学生主动适应社会,促进书本知识和生活经验的深度融合;有利于加快提高人民生活质量,满足学生日益增长的旅游需求,从小培养学生文明旅游意识,养成文明旅游行为习惯。近年来,各地积极探索开展研学旅行,部分试点地区取得显著成效,在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态,良莠不齐,市场认可度不够,家长热度不高(尤其省内)。这是我们的机遇,也是挑战,我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌,让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 (一)方案A:纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点,前期采取跟旅行社合作的方式(合作方式有待探讨),研学的核心(课件+“内容”)内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点:该方案采用跟旅行社合作,研学路线可以借用

旅行社的优势,资源充分整合,老师和家长的路线选择多,可以极大丰富学生的课外知识,并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生,路线过多,会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下: 1、前期工作(3月20日-3月30日): (1)与某个旅行社达成合作关系(目前有合作意向的有康辉旅行社); (2)与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系,负责研学核心内容的开发,包括路线的选择和内容的开发 (3)完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作(4月1日-5月30日) (1)4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线; (2)4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线,来做具体的研学课件和研学内容,研究出研学到底应该让学生学到什么,怎么保证学生能学到这些; (3)同时根据最终确定的研学方案做好定价方案,在这个过程中要充分进行调研,进学校、访家长,做到收费合理; (4)根据做好的方案做好线上推广,把做好的资料全部上传到线上,可以参考北京世纪明德。

数据挖掘常用资源及工具

资源Github,kaggle Python工具库:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算,也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割,dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值,终止值,数量) 矩阵乘法: aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅(1)

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

诗梦江南,入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥,一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南,同时感受一场从远古传说,到春秋的吴越文化,到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中,同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力;一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观,探寻园林蕴含的文化内涵;一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景;一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆,全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 07:23-11:53辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程,研学收获分享 实践-辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程,研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文-体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受,见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期

1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素;加强网络的表示能力,解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数? 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力?——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层,那么只要给予网络足够数量的隐藏单元,它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数,那么每一层输出都是上层输入的线性组合;此时无论网络有多少层,其整体也将是线性的,这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的,这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题? 1.利用预训练模型进行迁移微调(fine-tuning),预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时,只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet,NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作,使得符合数据同分布。

3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性? 1.正则化(L2, L1, dropout):模型方差大,很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度,增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练:提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理,能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集:正则化通过控制模型复杂度,来增加更多样本的适应性。 4.特征选择:过高的特征维度会使模型过拟合,减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题,但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路? 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习,数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说,“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度

手写体数字的识别

手写体数字识别 第一章绪论 (4) 1.1课题研究的意义 (4) 1.2国内外究动态目前水平 (4) 1.3手写体数字识别简介 (5) 1.4识别的技术难点 (5) 1.5主要研究工作 (6) 第二章手写体数字识别基本过程: (6) 2.1手写体数字识别系统结构 (6) 2.2分类器设计 (7) 2.2.1 特征空间优化设计问题 (7) 2.2.2分类器设计准则 (8) 2.2.3分类器设计基本方法 (9) 3.4 判别函数 (9) 3.5训练与学习 (10) 第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (11) 3.1贝叶斯由来 (11) 3.2贝叶斯公式 (11) 3.3贝叶斯公式Bayes决策理论: (12) 3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分: (16) 3.4.1.特征描述: (16) 3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17) 第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18) 4.1 手写体数字识别的流程图 (18) 4.2具体功能实现方法如下: (19) 结束语 (25) 致谢词 (25) 参考文献 (26) 附录 (27)

摘要 数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技术的发展,人类对模式识别技术提出了更高的要求。特别是对于大量己有的印刷资料和手稿,计算机自动识别输入己成为必须研究的课题,所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。 对手写数字进行识别,首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中,这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。 本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。第一章介绍了数字识别学科的发展状况。第二章手写体数字识别基本过程。第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现,并对实验结果做出简单的分析。 关键词:手写体数字识别分类器贝叶斯vc++6.0 错误!未找到引用源。

研学

第一单元 课题人与自我?我自信,会成功 学习目标正确认识自我,能够说出自己的优点和不足;增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力;了解树立自信心的方法,培养健全的人格和良好的心理素质;提高心理健康水平,增强自我教育能力,形成健康、自信的人生观。参考主题(1)我自信,会成功;(2)克服考试焦虑;(3)消除孤独感。 实践方式心理测试;收集资料;手工制作。 方法引导发表意见的技巧;如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康,形成健康的生活态度;善于发现其他同学身上的优点并虚心学习;学习名人名言,领悟其深刻含义,并激励自己;进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大,从妈妈怀里的婴儿,长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼?你是怎么解决的? 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案,其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信,会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信,会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天,就我们一起通过探究活动来寻找自信,增强自信! 二、方法与引导: 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式; 2、不能只发表否定性意见,对好的方面要充分肯定; 3、对事不对人,只针对事情发表意见; 4、通过举例等方式,引导他人发现存在的问题; 5、避免个人垄断话题,邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信,会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己,发现自己的优点与不足 2、

研学课程质量管理方案

XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针,以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导,认真落实立德树人的育人目标,以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心,以学生发展为本,全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性,内容的广泛性,时间空间的广域性,展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础,结合学生认知能力和社会实际整合开发课程,保证课程的时效性,实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位,以人为本,以学生活动为主,突出体验实践,培养学生创新精神和实践能力,变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角,把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台,加强教育的生活性,突出生活的教育化程度。 (二)课程内容

1.了解社会状况。通过研学旅行活动,了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题,如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究,发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中,学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 (1)课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效,避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象,就必须把教育性原则放在首位,寻找适切的研学主题和课程教育目标,深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分,研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要,又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上,要与学校的综合实践活动课程统筹考虑,活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等,都应该是落实课标的核心要点。 (2)研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课

人工智能实践:Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记:第七讲 卷积神经网络 本节目标:学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。 参数个数:∑(前层×后层+后层) 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像,就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像,像素点更多,且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多,容易导致模型过拟合。为避免这种现象,实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中,会先对原始图像进行特征提取,把提取到的特征喂给全连接网络,再让全连接网络计算出分类评估值。

例:先将此图进行多次特征提取,再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重,然后求和,再加上偏置后,最后得到输出图片中的一个像素值。 例:上面是5x5x1的灰度图片,1表示单通道,5x5表示分辨率,共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积,偏置项

b=1,则求卷积的计算是:(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1(注意不要忘记加偏置1)。 输出图片边长=(输入图片边长–卷积核长+1)/步长,此图为:(5 – 3 + 1)/ 1 = 3,输出图片是3x3的分辨率,用了1个卷积核,输出深度是1,最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充,这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例:在前面5x5x1的图片周围进行全零填充,可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W:输入数据体尺寸,F:卷积层中神经元感知域,S:步长,P:零填充的数量。 例:输入是7×7,滤波器是3×3,步长为1,填充为0,那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2,输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3,核是5x5x3,不用全零填充,输出是(32-5+1)/1=28,如果要让输出量保持在32x32x3,可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=(32-5+2P)/1 +1,计算出P=2,即需填充2

手写体数字识别系统的设计与实现

大学生研究计划项目 论文报告 项目名称:_手写体数字识别系统的设计与实现 负责人:_________ _______________ 学院/专业:_____ ______ 学号:____ ________ 申请经费:_____ _________________ 指导教师:______ _______ 项目起止时间:2011年6月-2012年3月

摘要 手写体数字识别系统依托计算机应用软件为载体,利用C++程序设计的相关知识,运用模块设计等相关技术,最终完成手写体设计系统的程序综合设计。 关键字:手写体数字处理模式识别程序设计 一、论题概述 模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人(及某些动物)对事物的学习、识别和判断能力,因而受到了很多科技领域研究人员的注意,成为人工智能研究的一个重要方面。 字符识别是模式识别的一个传统研究领域。从50年代开始,许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索,并为模式识别的发展产生了积极的影响。 字符识别一般可以分为两类:1.联机字符识别;2.光学字符识别(Optical Chara- cter Recognition,OCR)或称离线字符识别。在联机字符识别中,计算机能够通过与计算机相连的输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状,所以相对OCR来说它更容易识别一些。但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写,然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的,比如人们填写各种表格资料,开具支票等。如果需要计算机去认识这些己经成为文字的东西,就需要OCR技术。比起联机字符识别来,OCR不要求书写者在特定输入设备上书写,它可以与平常一样书写,所以OCR 的应用更为广泛。OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备,如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备,OCR系统将书写者已写好的文字作为图像输入到计算机中,然后由计算机去识别。由于OCR的输入只是简单的一副图像,它就不能像联机输入那样比较容易的从物理特性上获得字符笔划的顺序信息,因此OCR是一个更具挑战性的问题。 数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题,它是本文研究的重点。数字识别在特定的环境下应用特别广泛,如邮政编码自动识别系统,税表和银行支票自动处理系统等。一般情况下,当涉及到数字识别时,人们往往要求识别器有很高的识别可靠性,特别是有关金额的数字识别时,如支票中填写

人工智能实践:Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记:第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型:用数学公式表示为:f(∑i x i w i+b),f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh:在Tensorflow中,用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度:可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数:一般不计入输入层,层数 = n个隐藏层 + 1个输出层

√神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如: 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中,包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层,该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中,参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数,第一层参数用三行四列的二阶张量表示(即12个线上的权重w )再加上4个偏置b ;第二层参数是四行两列的二阶张量()即8个线上的权重w )再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数(loss ):用来表示预测值(y )与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse :n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和,再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如: 预测酸奶日销量y ,x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有:一段时间内,每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量,最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集,所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2,制造标准答案y_ = x1 + x2,为了更真实,求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络,构建一个一层的神经网络,拟合预测酸奶日销量的函数。

青海研学l旅游发展的SWOT分析

青海省研学旅游发展SWOT分析 (一)优势(strength) 1.旅游资源丰富多样 截至目前,全省旅游A级景点多达106处,其中5A级3家;4A级19家,3A级65家,2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样,著名的景区有青海湖景区,金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等,人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等,独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园,知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等,形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观,除了具有不可估量的科研价值外,还具有开展研学旅游,建设研学旅游教育基地的广阔前景。 (二)劣势(weakness) 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差,包尤其是潜在的旅游资源,重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强,与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配,缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡,基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征,青海省旅游季节性明显,由于气候因素旅游旺季集中在夏季,导致旺季游客量多,而到了冬季,气候比较寒冷,草木凋零,研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升,旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争,导致经济效益低下。 (三)机遇(opportunity) 1.政策支持焕发旅游活力 近年来,一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”,将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业,破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍;二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》,将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进;三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展,其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视,不断获得政策支持力度,实现研学旅游又好又快发展,引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展,我省已形成一批骨干旅游企业,将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善,形成设施齐全、功能配套、优质高效的

脱机手写体汉字识别综述

脱机手写体汉字识别综述 赵继印1,郑蕊蕊2,吴宝春1,李 敏1 (1.大连民族学院机电信息工程学院,辽宁大连116600;2.吉林大学通信工程学院,吉林长春130025) 摘 要: 脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别 的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展. 关键词: 脱机手写体汉字识别;字符分割;特征提取;分类器设计;汉字识别数据库中图分类号: TP39114 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2010)022******* A Review of Off 2Line Handwritten Chine se Character Recognition ZH AO Ji 2yin 1,ZHE NG Rui 2rui 2,W U Bao 2chun 1,LI Min 1 (1.College o f Electormechanical and Information Engineering ,Dalian Nationalities Univer sity ,Dalian ,Liaoning 116600,China ; 2.College o f Communication Engineering ,Jilin Univer sity ,Changchun ,Jilin 130025,China ) Abstract : Off 2line handwritten Chinese character recognition is one of the most challenging problems in pattern recognition field.This paper analyzed the latest developments of off 2line handwritten Chinese character recognition in recent years.Main meth 2ods of the key technologies such as Chinese characters segmentation ,feature extraction and classifier design were discussed.This pa 2per also introduced 3typical off 2line handwritten Chinese character recognition databases.Finally ,remain difficult issues and future trends of off 2line handwritten Chinese character recognition were proposed.This paper will guide researchers in this field and pro 2mote development of off 2line handwritten Chinese character recognition technology. K ey words : off 2line handwritten Chinese character Recognition ;characters segmentation ;feature extraction ;classifier design ;Chinese recognition database 1 引言 汉字识别是模式识别的一个重要分支,也是文字识 别领域最为困难的问题之一,它涉及模式识别、图像处理、统计理论等学科,呈现出综合性的特点,在办公和教学自动化、银行票据自动识别、邮政自动分拣、少数民族语言文字信息处理等技术领域,都有着重要的理论意义和实用价值[1].汉字识别技术可分为印刷体和手写体汉字识别两大类.手写体汉字识别又可分为联机(on 2line )和脱机(off 2line )手写体汉字识别.脱机手写体汉字识别可分为受限和非受限两种情况,如图1所示. 清华大学、中科院自动化所等著名高校和科研院所都致力于汉字识别的研究,以汉王科技股份有限公司为首的科技企业也推出了一系列成熟的商业产品[2].目前,很多论文提出的脱机手写体汉字识别的方法在不同的字符数据库试验中,取得了95%~99%的识别率,但是对真正的手写文档的识别效果却难以达到实际应用的要求. 目前脱机手写体汉字识别仍处于实验室研究阶 段,成功的商业产品仍未发布[2~4].本文着重讨论脱机手写体汉字识别的现状和存在的问题,明确今后的发展趋势,为脱机手写体汉字识别领域的广大研究人员提供参考和借鉴. 2 手写汉字字体特点 从识别的角度分析,汉字具有如下4个特点.2.1 汉字类别多 汉字的个数很多,国家标准G B1803022000《信息交换用汉字编码字符集基本集的扩充》收录27484个汉字[5].汉字个数在模式识别问题中体现为汉字的类别,因此汉字识别问题属于超大规模数据集的模式识别问题. 收稿日期:2009202216;修回日期:2009206213 基金项目:大连民族学院科研基金(N o.20086201);吉林省科技厅科技引导计划(N o.20090511)   第2期2010年2月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.38 N o.2 Feb. 2010

人工智能tensorflow实验报告

一、软件下载 为了更好的达到预期的效果,本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行,所需的软件及相关下载信息如下: 1.CentOS 软件介绍: CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持(通过安全更新方式)。新版本的CentOS 大约每两年发行一次,而每个版本的CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件。这样,建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL(Red Hat Enterprise Linux)源代码再编译的产物,而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ,相对于其他Linux 发行版,其稳定性值得信赖。 软件下载: 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接: https://www.doczj.com/doc/3e3644387.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍: TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。

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