Matplotlib学习

目录1.踩过的坑(tensorflow)2.tensorboard3.代码实现（python3.5）4.运行结果以及分析

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目录1.应用场景2.卷积神经网络结构  2.1 卷积（convelution）  2.2 Relu激活函数  2.3 池化（pool）  2.4 全连接（full connection）  2.5 损失函数（softmax_loss）  2.6 前向传播（forward propagation）  2.7 反向传播（backford propagation）  2.8 随机梯度下降（sgd_momentum）3.代码实现流程图以及介绍4.代码实现（python3.6）5.运行结果以及分析6.参考文献

前有《鸟哥的Linux私房菜》，今有伟哥的python私房菜。伟哥对鸟哥，都是不可或缺的好基友，一天一粒，保证你无限活力。 Python具有易读、易学、易维护、可移植性、跨平台等特点，在最近几年深受欢迎而迅速崛起。python属于所想即所得的语言，实现功能简单浅显易懂。但是Python的创立者有意设计了限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译，本书主要是笔者在实践中所遇到的经常使用的技巧性文章，希望对读者有所帮助。 作者：菜鸟飞不动链接：https://www.jianshu.com/p/980d4a399d71来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分