使用卷积神经网络进行图像识别(cifar10)

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）

此篇文章我将使用tensorflow的keras库尝试搭建精简过的alexnet演示卷积神经网络

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将01字符串以二进制形式存储在文件中(python)

现有一字符串，内容由‘0’和‘1’构成，由于构成元素只有两种，所以每个元素可以只用一位二进制表示。而如果直接存储为文本则会额外占用很多空间。使用下面的方法可以将这种字符串以二进制形式存储在文件中。

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从ISE到vivado

ISE已于2013年停止更新维护，取而代之的是vivado。在此过渡期间的一些板子是两者都可开发的。学校推荐使用的开发工具仍然是ISE，而ISE在win10上会出现兼容问题（无法通过文件菜单打开工程），甚至在win11上无法安装。vivado不但具有实时语法检查等实用功能，也将管脚配置集成在一起。这篇文章将阐述从在ISE上开发转至vivado时需要注意的过程及问题。

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简化tensorflow在训练模型时的输出

tensorflow模型在训练时每次epoch都会产生一条输出，如果训练次数很大时会影响效率，影响电脑性能，但如果直接将verbose设置为0时（即关闭输出）则看不到任何反馈导致无法得知模型的训练情况。这时，我们可以自定义一个回调函数来简化输出。

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