第1章 概览 1.1 文档数据库（document databases） 1.2 压缩（compression） 1.3 索引（indexes） 1.4 文档索引 1.5 MG海量文档管理系统 第2章 文本压缩 2.1 模型 2.2 自适应模型 2.3 哈夫曼编码 范式哈夫曼编码 计算哈夫曼编码长度 总结 2.4 算术编码 算术编码是如何工作的 实现算术编码 保存累积计数 2.5 符号模型 部分匹配预测 块排序压缩 动态马尔科夫压缩 基于单字的压缩 2.6 字典模型 自适应字典编码器的LZ77

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如何将训练好的网络进行保存，我们可以用pickle或cPickle来保存Keras模型，同时我们可以用下面的方法： 一、保存整个模型 model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含： 模型的结构 模型的权重 训练配置（损失函数，优化器，准确率等） 优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方 前提是已经安装python的h5py包. from keras.models import load_model 当我们再一次使用时可以model.loa