TF眼影怎么画教你举一反三！素颜教程honeymoon_相机_彩妆_小红书
TF眼影怎么画教你举一反三！素颜教程honeymoon
首先请感谢支持，请多点赞，多收藏，多关注?其实是录了一整支get ready with me 但为了避免内容太过冗长 只剪辑了眼影的部分给大家参考！这个视频其实是为了一个在国内的好朋友录的，和她一起入了这盘TF HoneyMoon 就做了这个教程给她看。另外因为相机还没到位，只能用手机录 ，第一次剪辑也做的实在是不好，大家多担待，下次一定会准备的更充分！做的更好！能看完这支视频的小伙伴 ，真心感谢你们??桃子坐标巴西??圣保罗肤色中性色偏冷色一丢丢 一白到二百之间肤质中性偏干再次声明，视频中的言论只代表个人感受，青菜萝卜各有所爱，我的视频 我只说我爱说的。
桃子?王桃子
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扫码下载小红书app 与全世界的小红薯一起标记生活这是一只想要成为程序员的粽子
TF新手使用教程（一）
写在前面的话：
在进行深度学习的过程中，我们不可避免的需要了解和使用一些深度学习的框架，其中最有名的应该就是谷歌支持下的tensorflow深度学习框架了。
Tensorflow是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。
数据流图是是一个有向图，使用结点（一般用圆形或者方形描述，表示一个数学操作或者数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或者Tensor张量）来描述数学计算。数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，适合大规模的机器学习应用。
第一次接触tensorflow，就会被它庞大而更新迭代快速的代码库所震惊，这里需要解释的是，在 TensorFlow 的官网上，它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」，也就是说，TensorFlow 是一个使用数据流图（data flow graphs）进行数值计算的开源软件库。他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」范围内，而是和 Theano 一起被包含在「图编译器（graph compilers）」类别中。
Tensorflow以C API为边界可以分为前端系统（提供编程模型，负责构造计算图）和后端系统（提供运行环境，负责执行计算图）：
我的感觉是 TensorFlow 是一个非常好的框架，但是却非常低层。使用 TensorFlow 需要编写大量的代码，你必须一遍又一遍地重新发明轮子。也因此，随着深度学习的发展和适用领域的扩展，在其上面的层上出现了更多的平台：Slim、PrettyTensor、Keras、TFLearn等等 。
这里我选择了TensorLayer，作为后来者居上的python包，它不仅上手快，例子多，且在运行速度、工程性和可拓展性上具有优秀的表现。
从安装到使用，作为一个新手，我出现了许许多多的问题，走了不少弯路，所以特此写下博客，给自己以警醒，也希望给后来者以建议和方向。
1. CUDA和cuDNN
我选择安装的是tensorflow的GPU版本，因此需要提前预装CUDA和cuDNN,在这之前还需要确认你的显卡是否支持。这些都能够在tensorflow官方教程上找到，网上的各个版本都大同小异。
这里我遇见的问题是，虽然完全按照流程来，也添加了它们的路径，但是在最后测试中始终没办法调用GPU版本的tensorflow（每次import tensorflow都会报错）
网上针对这个问题解决的方法比较多，但是试过了基本都没有效果。最后发现了一个简单粗暴的解决方法：
直接把cuDNN的文件复制粘贴到CUDA的同名文件夹里，然后就可以解决调用问题了，亲测有效。
2.anaconda快捷安装和直接安装python
如果再给我一次选择机会的话，我会选择直接安装python。虽然网上说anaconda安装简洁，会附带很多安装包，界面友好诸如此类的，但是以下是我在使用过程中遇到过的几个问题。
自带的spyder风格比较类似matlab，对于科研工作者可能比较友好，对于更倾向于程序员的代码狗可能使用起来比较不便，而且我个人非常喜欢pycharm的界面更换功能，白色背景看久了会比较伤眼。
anaconda自带版本的python目前是3.6（以后可能会更新），但是tensorflow目前仅支持3.5版本的python。所以直接使用anaconda的傻瓜安装以后（如果是新手可能不会一开始就考虑到版本兼容问题），会在安装tf的过程中报错，这时候一般有两个解决办法：第一个是重新安装3.5版本的anaconda，第二个是创建python=3.5的环境，在这个环境里安装tensorflow.
我选择的是比较方便快捷的第二种方法，直接新搭建了一个环境，基于python3.5，然后在这个基础上安装了tensorflow，但是在测试过程中始终报错（这里我安装的GPU版本，如果需求不大的话建议安装cpu版本，真的方便快捷好安装），这个时候用anaconda的不足之处就充分暴露出来了：大部分使用tensorflow的学习者都是直接安装的python或者在ubuntu环境下搭建的，所以针对anaconda遇到的tensorflow相关问题的解决方法真的非常非常的少，有时候同样的错误，解决问题的代码不能够通用，一些命令语句也不相同（pip和conda之间的区别）
这里我遇到了很多问题，查了很多资料，几乎每个博主提到的解决方法我都尝试了一遍（但是真的资料非常的少），最后解决问题的方法是：把anaconda在python3.5的环境里直接重装了一遍。也就是这行代码：
create -n tensorflow python=3.5 anaconda
总结一下，这部分我走了很多弯路，最建议大家的是，直接安装python3.5，或者在3.5环境的anaconda里直接把它重装一遍。
正如上文所提到的，tensorflow是一个发展迅速且不断更新的学习框架，而在TensorFlow执行的过程中，也需要很多的依赖包，比如numpy，scipy，scikit-image，matplotlib和nltk等等，而这些依赖包本身的更新也是发展速度不一，进度不一致的。这也直接导致了，在使用TensorFlow的过程中，会不断地遇见因为版本不支持，或者接口有所改变，或者因为版本升级导致的代码不可用等等等等。
这里让我最为头疼的就是python2.x和python3之间的代码转换问题。
TensorFlow的官方教程里的所有测试用例，都是基于python2来的，而现在python2已经不再更新，取而代之的是python3，遵循学新不学旧的原则来说，我选择了基于python3.5的TensorFlow，但是在两个版本之间，无论是函数名、接口类、以及很多方面都发生了极其大的变化，这也导致了官方用例在实际操作的时候，运行不了的问题。
这里粘贴部分修改后的基于python3的代码，亲测可以运行：
官方的第一个测试用例：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 构造一个线性模型
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 启动图 (graph)
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 拟合平面
for step in range(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print (step, sess.run(W), sess.run(b))
# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100
0.200]], b: [0.300]
官方的第二个测试用例（手写字符串识别）：
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import tensorlayer as tl
sess = tf.InteractiveSession()
# prepare data
X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = \
tl.files.load_mnist_dataset(shape=(-1,784))
# define placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y_ = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None, ], name='y_')
# define the network
network = tl.layers.InputLayer(x, name='input_layer')
network = tl.layers.DropoutLayer(network, keep=0.8, name='drop1')
network = tl.layers.DenseLayer(network, n_units=800,
act = tf.nn.relu, name='relu1')
network = tl.layers.DropoutLayer(network, keep=0.5, name='drop2')
network = tl.layers.DenseLayer(network, n_units=800,
act = tf.nn.relu, name='relu2')
network = tl.layers.DropoutLayer(network, keep=0.5, name='drop3')
# the softmax is implemented internally in tl.cost.cross_entropy(y, y_, 'cost') to
# speed up computation, so we use identity here.
# see tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
network = tl.layers.DenseLayer(network, n_units=10,
act = tf.identity,
name='output_layer')
# define cost function and metric.
y = network.outputs
cost = tl.cost.cross_entropy(y, y_, 'cost')
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), y_)
acc = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
y_op = tf.argmax(tf.nn.softmax(y), 1)
# define the optimizer
train_params = network.all_params
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001, beta1=0.9, beta2=0.999,
epsilon=1e-08, use_locking=False).minimize(cost, var_list=train_params)
# initialize all variables in the session
tl.layers.initialize_global_variables(sess)
# print network information
network.print_params()
network.print_layers()
# train the network
tl.utils.fit(sess, network, train_op, cost, X_train, y_train, x, y_,
acc=acc, batch_size=500, n_epoch=500, print_freq=5,
X_val=X_val, y_val=y_val, eval_train=False)
# evaluation
tl.utils.test(sess, network, acc, X_test, y_test, x, y_, batch_size=None, cost=cost)
# save the network to .npz file
tl.files.save_npz(network.all_params , name='model.npz')
sess.close()
在这里我遇到了这样一个问题：
RuntimeError: module compiled against API version 0xb but this version of numpy is 0xa
也就是提示我API接口的版本和numpy的版本不对应。这里需要uninstall numpy然后重新安装，如果不成功的话尝试重启编译器或者电脑，如果依旧不成功的话，可能就是电脑里有numpy的两个版本，然后Spyder默认使用了旧版本，就需要删除指定版本的numpy然后重新安装新版本（这里我没有遇到，应该是我直接懒汉安装，在3.5的环境里重新安装了anaconda的原因，所以直接uninstall就可以）
在这里就会直接暴露出来一个前面提到的问题，网上这方面anaconda的解决方式不多，大部分的pip命令在conda里修改了都不能用，所以遇见问题的话解决起来真的很麻烦，强烈安利大家还是在Ubuntu下直接安装python会比较友好。
PS：写到这里的时候在tensorflow的实践教程里发现了这个小例子：
引入tensorflow库并查看版本，确保已安装最新的稳定版（如1.2.1）。
from __future__ import print_function, division
import tensorflow as tf
print('Loaded TF version', tf.__version__)
为了兼容Python2和Python3的print和division函数，建议每个使用到的文件都引入from future
import print_function, division
不知道能不能python版本兼容的问题，会在后面的继续学习中补充。
下一部分会写的内容有以下一些：
GitHub desktop的使用方法（会极大的提高看代码和写代码以及clone代码库的速度）
相关文档的深入学习：
链接如下：
1. TensorFlow官方教程：
tensorlyer的官方文档：
xgboostan傻瓜安装
anaconda search -t conda xgboost
conda install -c mndrake xgboost
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昨天晚上从电脑城入手8G金士顿TF卡，因为4G的明显不够用了。回到家里测试了一下，呵呵，很好！不是扩容卡！
& & 什么事扩容TF卡呢？扩容TF卡即是用软件把TF卡的系统空间变大，但物理空间不变。简单说就是把1G或其他容量的TF卡用软件改成在电脑或手机里显示8G或其他容量（N&1)的TF卡，但实际的容量还是1G或其他。扩容TF卡在生活中使用，如果超过了它实际的容量，那么超过的部分文件或数据就会损坏或者丢失。扩容TF卡直接对我们智能手机用户危害很大！
& & JS无所不在！我曾见过最黑的JS用8M的TF卡冒充16G的骗钱。如何保护自己的利益，如何识别扩容TF卡呢？有人说：“可以官网验证，800验证，绝对是真品！”其实那不一定，有些扩容卡也能通过官网验证，这说明什么？卡是真的，但是容量是假的，简单的说，就是真品的金士顿小卡扩容了冒充金士顿大卡。
& & 如何保护自己的利益识别扩容TF卡呢?我的方法是
一，从外观上识别。扩容TF卡一般会把原来卡上的标示刮掉再喷上别的，所以表面比较粗糙，用指甲也许很容易刮掉上面的字。
二，装东西识别。把一个大小接近你测试的TF标示最大容量的压缩文件（在电脑上能正常解压的）或影音文件（在电脑上能正常播放的）拷进你要测试的TF卡内，再从卡里拷到电脑上。如果能正常解压活播放，那测试卡不是扩容卡。如果提示文件损坏不能解压或播放，那测试卡可能是扩容卡了。
三，用软件测试。MyDiskTest是一款集5大功能于一身的U盘扩容检测工具，有扩容检测、坏块扫描、速度测试、老化测试、坏块屏蔽的功能。它还是一款U盘/SD卡/CF卡等移动存储产品扩容识别工具，可以方便的检测出存储产品是否经过扩充容量，以次充好。 也能检测FLASH闪存是否有坏块，是否采用黑片，不破坏磁盘原有数据，并可以测试U盘的读取和写入速度。是你挑选U盘和存储卡必备的
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
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昨天 22:04呵呵，我8G TF卡测试时的数据
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
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昨天 22:05如果你测试时出现这样的数据，那就很什么了。
& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
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点击文件名下载附件
也不出安卓，真是不给力啊
总评分:&贡献 + 10&
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太夸张了吧，8M的TF卡冒充16G的？唉，现在到处是陷井啊，谢谢月亮提醒
ding& & ding
啥也不说了&&买了一个8G的一个2G的全是伪劣产品& &把电脑上下的电影拷贝到内存卡里。之后把卡安装咱的G7上&&呵呵，，，，文件夹有就是TMD电影啊 拷贝过来的文件都没有 。要不就是无法播放。。。。气愤。。。。。
忘记说了&&我的2G卡也这个样&&别买金士盾的全是垃圾。。。。。。换三星的拉&&1G的&&55555
正需要这个呢
这程序好用
还好我的8G卡没问题，不过还是谢谢楼主了
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谁能教教我tf燃烧怎么玩
表示一脸懵逼，开局****，前期除了偷点和浑水摸鱼其他的什么也干不了，正面能力几乎为0。
遇到达拉然就抓瞎，炎爆+肯瑞托闪电，我不跑就只能送经验了。tf势力还都是铁板一块，偷完了点别人又马上占回来。打了一会儿还不容易有点起色，正义南北两方崩，马上就快被打爆了，结果紧接着天灾背叛把全图摁在地上锤。
耐法出不来，日天我觉得没还大胖好用，玛胖虽强，但也做不到力挽狂澜。毕竟隔壁家萨菲隆、大胖、达尔坎吊的飞起。
你坑爹，水这么多帖子干什么
除了和议会打秘鲁就是去抢联盟野怪 前者效益大于后者
发现tf燃烧恐惧流前期还能用，后期没屁用
你在家里暴兵，等机会空投，恐惧出去浪，补刀
智障作者削燃烧
但是阿克打团天下第一
如果燃烧没有打出老大的气息那将毫无意义。前提需要一个可靠的队友 方能抵御八面来风 逆水行舟
本人tf官方平台12级，最擅长燃烧，手把手教你。1.开局提克星界回虚空，带初始兵走纳格兰门依次打鱼人点，大树，泉水野，黑门旁野，同时研究恐惧掌握，一般刷完野就研究好了2.研究好等级给大师黑手轮流给，巴拉丁放眼，提克带恐惧精英去收，阿克给麦尔小兵，麦尔依次刷泉水，恩琪拉，图斯卡尔，魔枢野，如果天灾没把北极野打完继续抢，记得研究召唤和霸权科技3.阿克第二个眼放海军小岛，提克继续去抢野收点，阿克q把麦尔找回虚空，出满大屁股精英，地狱火，车子，虚空龙，麦尔带兵打纳鲁4.所有兵囤积虚空，麦尔买tp待命，提克带恐惧偷点，一般这个阶段开始提克起码7级，麦尔4级5.善用强大的精英和提克，强大的燃烧完全可以依靠自己，天灾背叛获得卡扎克，议会背叛获得大师，黑手背叛获得大屁股，加上洛丹伦的巴纳，你有无数强大的英雄，提克的大招更是可以为你提供高质量的兵种，但要保护好他们，除了麦尔死后的德罗赛克和大师，别的英雄都不能复活6.即便没有污染者，你依旧可以凭借一己之力对抗2到3家的兵力，同时获取太阳井比得到书容易，善用双魔王tp偷家战术，强大的燃烧军团无所畏惧
再怎么教，还不如去观战几把
看到楼上那个 我有点不服楼上那个打法 本人官方17级 无言du上西楼 燃烧正确打法如下：开局编队军团神殿数字键 哈萨克和梅干shirt点击两个特种和阿克蒙德 向黑手拿150 同时点击阿克蒙德加入编队 虚空的其他兵拉去刀锋山shirta艾希维尔水晶 水晶的透视照小岛 英雄和特种飞去小岛造一个门买两个艾瑞达法师加上英雄召唤的艾瑞达开启寄生 开局得到黑手的钱 先点恐惧魔王掌控 科技好的两秒速度点空间门和开启两个通往艾泽拉斯的门 得到300钱木小兵shirt右键到虚空的 同时点击恶魔霸权 小岛的野怪基本也吃完了 第二个星界好了就飞回来外域加上开局的兵两个小兵召唤满虚空行者和满魅魔三车二艾瑞达配合议会打秘鲁的 同时召唤阿克打地狱火拉出来抗 配合议会 至关重要可以选择蓝秘鲁或者血魔（会玩不缺）头骨也给血魔 打完秘鲁得到750钱木 八分钟之前打完全部兵拉回去虚空 阿克召唤小兵技能不要停 小狗拉去北极销毁 虚空行者走水路拿点 建议 如何补满兵优先深渊 车子艾瑞达其他可以不出 但是钱那么多 不出对得起自己吗 把兵拉到地狱火半岛的出口 聚集编队 补满艾瑞达 同时生态园顶挖木 作为军团主人 你是有脾气的 黑手不给150就别给等级 6分钟前快速出外域和议会龙候黑手集合 碾压南方 时间至关重要 这是燃烧的基本开局 望笑纳！
攻略是死的，人是活的，你可以在大家的攻略里学习并改进找到你自己的燃烧玩法
tf燃烧感觉欠缺开发。。
等级高能代表什么？
没事人生必须经历的
感觉作为军团主人的燃烧只能干些偷**狗的事，还有跟队友蹭经验，有点尴尬，开局队友不给钱，小岛上碰到了精灵都打不过
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