第四部分 实战 TensorFlow 房价预测 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 • 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 第四部分 目录 房价预测模型介绍 前置知识：监督学习（Supervised Learning） 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 数据读入 pandas.read_csv 方法实现了快速读取 CSV（comma-separated) 文件到数据框的功能。 数据可视化库：matplotlib & seaborn & mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D TensorFlow 房价预测 工作流 数据处理 设计模型 (数据流图) 可视化 数据流图 训练模型 “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程

Page 1 of 21 快速部署高可用的 Apache RocketMQ 集群 部署手册 顾明 版本：v1.2.0 最后更新时间: 2023 年 11 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page 2 of 21 .............................................................................................. 5 快速部署 ................................................................................................ RocketMQ 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号部署 一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 Amazon CloudFormation 提供了⼀种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简便⽅法，并通过有序 且可预测的⽅式进⾏资源配置和更新。本快速⼊⻔提供 两种部署选项，⼀种是将 Apache RocketMQ

第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow TensorFlow” Try it 模型部署与效果演示 数据-模型-服务流水线 数据集 生成 数据 处理 模型 训练 参数 调优 模型 部署 识别 服务 使用 Flask 快速搭建 验证码识别服务 使用 Flask 启动 验证码识别服务 $ export FLASK_ENV=development && flask run --host=0.0.0.0 打开浏览器访问测试

第五部分 实战 TensorFlow 手写体数字识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 • MNIST Softmax 网络介绍 • 实战 MNIST Softmax 网络 • MNIST CNN 网络介绍 • 实战 MNIST CNN 网络 第五部分 目录 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 层参数量非常庞大（占 据了CNN模型参数量的80%～90%左右），发生过拟合问题的风险比较高，所以我们通常需要 一些正则化方法训练带有全连接层的CNN模型。在每次迭代训练时，将神经元以一定的概率值​ 暂时随机丢弃，即在当前迭代中不参与训练。 Flatten 将卷积和池化后提取的特征摊平后输入全连接网络，这里与 MNIST softmax 网络的输入层类似。 MNIST CNN 输入特征，MNIST 输入特征，MNIST Softmax 输入原图。 MNIST CNN 示意图 实战 MNIST CNN 网络 “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍