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Tensorflow快餐教程(2) - 标量运算

Tensorflow的Tensor意为张量。一般如果是0维的数组,就是一个数据,我们称之为标是Scalar;1维的数组,称为向量Vector;2维的数组,称为矩阵Matrics;3维及以上的数组,称为张量Tensor。在机器学习中,用途最广泛的是向量和矩阵的运算。这也是我们学习中的第一个难关。不过,这一节我们先打标量的基础。 上节我们学过,Tensorflow的运行需要一个Session对象。下面代码中所用的sess都是通过 sess = tf.Session() 获取的Session对象,以下就都省略不写了。 标量Scalar 标量是指只有一个数字的结构。我们尝试将一个整数赋给一个Tensorflow的常量,看看是什么效果: >>> a10 = 1 >>> b10 = tf.constant(a10) &

【设计模式】单例模式

设计模式 单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。 某个类只能有一个实例。 它必须自行创建这个实例。 它必须自行向整个系统提供这个实例。 单例模式关键点: 构造函数私有化(不让外部创建此类对象)。 通过一个静态方法或枚举返回单例类对象。 多线程环境下,确保单例(难点)。 反序列化不会重新构建对象。 饿汉式 public class Singleton { // 单例对象 private final static Singleton INSTANCE = new Singleton(); // 或 // private final static Singleton INSTANCE; // static { // INSTANCE = new Singleton(); // } // 私有构造方法 private Singleton() { } // 公有静态方法用于获取单例对象 public...

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