tensorflow 实现ssd

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作

　　时序数据经常出现在很多领域中，如金融、信号处理、语音识别和医药。传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程，才能将预处理的数据输入到机器学习算法中。并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识，因此也就更进一步加大了预处理成本。例如信号处理（即eeg信号分类），特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱（powerspectra）、hjorth参数和其他一些特定的统计学特征。