有一些项目组在定位问题的时候发现，在使用 “for(x in array)” 这样的写法的时候，在 IE 浏览器下，x 出现了非预期的值。...具体说，如果自定义了 Array.prototype.indexOf 方法（譬如源于某 prototype 污染），也许是因为老版本 IE 浏览器并不支持 array.indexOf 方法，而开发者又很想用...，那么这样的浏览器可能会出现这样的问题： Array.prototype.indexOf = function(){...}; var arr = [1, 2]; for (x in arr) console.log...<length;i++) 类似这样的循环时的问题，因为 JavaScript 没有代码块级别的变量，所以这里的 i 的访问权限其实是所在的方法。...使用 JavaScript 1.7 中引入的 “let”可以解决这个问题，使 i 成为真正的代码块级别的变量： for(let i =0; i < a.length; i++) 最后，在 Google
补充知识：Keras自定义损失函数在场景分类的使用 在做图像场景分类的过程中，需要自定义损失函数，遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。...（以下默认为分类处理） #losses.py #y_true是分类的标签，y_pred是分类中预测值（这里指，模型最后一层为softmax层，输出的是每个类别的预测值） def mean_squared_error...这里，我使用交叉熵损失函数和自定义损失函数一起使用。...custom_vgg_model = Model(inputs = image_input, outputs = [feature,out]) custom_vgg_model.summary() #优化器，...以上这篇解决Keras 自定义层时遇到版本的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
一、前话 最近在开发金融类的k线、盘口业务，而这些业务的海量数据如何存储，公司的技术选型，选择了MongoDB。...而对k线这类业务来说，查询历史数据是必要的功能，所以我便开始编写对MongoDB进行查询的接口，也就是在这个时候，问题出现了。...前端在调用接口时会发过来两个时间戳（必填），一个是开始时间（startTime），另一个是结束时间（endTime）,我需要显示指定时间里的数据，我心想：OK，太容易了，我直接闭眼敲… 二、代码-问题出现的场景...看着没问题，调用一下 因为modb数据库已经有大量的数据，只需要在数据库中选择两个时间段传递过来测试就行了，也就是这一套操作下来出去的问题： 我选择了一段时间，期待着他给我反馈这一段时间的数据，程序确实返回了数据...三、解决 我开始反复对时间戳进行修改，来确认是否是数据的问题，刚好我的同事（阿贵）过来了，他看了代码也感觉是非常奇怪，于是便回到工位去查询资料，而我也接着对线这个问题，直到同事（阿贵）他发来了一个图片：
在使用python时，常常会出现Memory Error，主要是由于python不会自动回收内存，造成内存一直占用，可以采取手动释放内存的方法，详见http://blog.csdn.net/nirendao...在使用python将结果输出到文件时，可以采取： 方法一：将结果保存至python的数据结构DataFrame中，最后处理完成后一次性写到输出文件。 ...在数据量较小的情况下可以采用方法一，但是当数据量很大时，方法二比较适合。
call last): File "<stdin ", line 1, in <module TypeError: 'list' object is not callable 刚开始学习python的时候...，可能会由于命名的不注意，导致也方法一直用不了，原因是在声明变量对的时候和python内置方法冲突了，导致方法被重新定义了，这样一来，方法自然也就不存在了 解决办法： 先复制个其他的list c =...list.copy() 然后清空list列表名的列表 list.clear() 再次使用list( )，成功声明并赋值 l1 = list(range(10)) 补充知识：python多维数组输出去除中括号...以上这篇解决python使用list()时总是报错的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
因为功能比较简单没什么特殊的，所以这里在使用CompletableFuture的时候，并没有自定义线程池，默认那么就是ForkJoinPool。...还有更奇怪的事情，那就是同时装了好几套环境，其他环境是没问题的，此时就没再去关注，后来发现只有在重启了服务器之后，这个问题就会作为必现问题，着实头疼。...问题印证 下面通过例子来证实下，先从基本的看下，这里主要是看子线程会不会继承父线程的上下文ClassLoader，先自定义一个ClassLoader,更加直观： class MyClassLoader...是java.util.concurrent.ForkJoinPool的类加载器，而此类位于rt.jar包下，那它的类加载器自然就是BootStrapClassLoader了 问题解决 解决方式一： ClassLoader...CompletableFuture的默认线程池ForkJoinPool，转而使用我们的自定义线程池
换而言之，机器学习领域，不存在一种算法，对所有问题都有效。 在面对具体的问题时，我们总需要选择算法、训练算法、针对具体问题进行调优，这也是大多数从事机器学习行业的人的工作。...下面我就以一个图片分类器的构建为例，说明如何构建一个属于自己的AI模型。 说到图片分类器，有的同学可能又存在疑问？市面上不是已经有很多模型了吗？比如拍照识花、给猫狗图片分类等等。...对的，本文就是在这些模型的基础上，训练出能够识别我常喝的两种牛奶的分类器（牛顿不是也说过，要站在巨人的肩膀上。。。）。我常喝的牛奶是长这样的： ? ?...要构建自己的图片分类器，首先需要数据，数据不能太少。在深度学习领域，数据往往比算法更重要（不是我说的，吴恩达说的。。。）。在本问题中，我们需要的数据就是有关这两种牛奶包装的图片。...至此，训练我们自己的分类器的任务就结束了，在下一篇文章中，我将带领大家探索如何在Android手机上使用我们的图片分类器。
本文将解释什么是数据增强，谷歌AutoAugment如何搜索最佳增强策略，以及如何将这些策略应用到您自己的图像分类问题。...然后，该决策作为输入传递到控制器的下一步，这是因为控制器是一个RNN(对于NASNet，使用了一个包含100个隐藏单元的LSTM)。然后控制器决定应用哪个幅值的操作。第三步是选择概率。...源自：https://arxiv.org/abs/1805.09501v1 两个迁移学习 如果我们想要解决图像分类问题，通常使用来自ImageNet预训练的权重初始化模型，然后对这些权重进行微调。...如果我们同时使用这两种方法：在使用ImageNet AutoAugment 策略时微调ImageNet的权重?这些优化的效果会叠加起来，为我们解决新的图像分类问题提供新的最佳方法吗?...提高学习此类策略的效率是另一种令人兴奋的方法，目的是使任何人都能够使用这些技术(无需使用GPU服务器群)。ENAS表明这是可行的。 把这个新方法应用到你自己的问题上吧，祝你好运！
，首先想到的是 gVim 编译时未加入 +python 选项。...由此看出，在 Vim.org 下载的 Windows 版 gVim 的 Vim 编译时倒确实未启用 Python 支持，但是 gVim 启用了。我明明使用的是 gVim，不是 Vim 呀！...笔记本上都可以做到，那应该不是 gVim 版本的问题。...除非……gVim.exe 是 32 位程序，在任务管理器里看： ? 那看样子我安装的 Python 是 64 位版本的。...所以： 如果在 Windows 下使用 gVim 写 Python 而且想要自动补全，那安装的 gVim 与 Python 的版本要对应，比如使用的官网下载的 32 位 gVim，就安装 32 位的 Python
在我们的日常生活中，不平衡的数据是非常常见的比如本篇文章将使用一个最常见的例子，信用卡欺诈检测来介绍，在我们的日常使用中欺诈的数量要远比正常使用的数量少很多，对于我们来说这就是数据不平衡的问题。...性能指标 在不平衡数据时，可以使用几个有价值的性能指标来了解模型的性能。通常情况下，指标的选择很大程度上取决于应用以及与正负相关的结果。单独的一种方法不能适用于所有人。...stratify参数，那么在处理不平衡数据时应该使用该参数，train_test_split分割后欺诈案例的比例会根据传递列的比例进行分配（具体使用方法可以查看sklearn的文档），我们的目标是为了确保我们在训练集和测试集中保持相同比例类别分布...当我们把这个新的代码放到逻辑回归模型中时，它将更专注于正确地对我们的欺诈交易进行分类。这正是我们想要的结果!...本文中介绍的方法是解决分类不平衡问题的一种过简单的方法，在这个领域中还有许多其他的方法可以讨论，但是为分类设置权重是一个非常好的开始。
在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。...这时，我们就需要使用一个自定义的 JSON 转换器来解决这个问题。...使用建议 在使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，如果要处理字典中 Key 为自定义类型的问题，可以通过定义一个自定义的 JSON 转换器来解决。...在定义自定义的 JSON 转换器时，需要注意以下几点： 类型需要继承自 JsonConverter类型。...总结 本文通过一个实例，介绍了如何使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，处理字典中 Key 为自定义类型的问题。
在vscode时新增proto文件时，按下sr会出现一个快捷生成CRUD服务的例子 srvcrud 然后再protoc生成时发现报如下错误： map/proto/service.proto:85:3:...网上找了一大堆源码，刚开始是直接引入两个的proto文件，地址是： https://github.com/protocolbuffers/protobuf/blob/master/src/google...protobuf/blob/master/src/google/protobuf/empty.proto 但下载这个库然后再protoc里加入proto_path后又发现报google.api.http找不到的错...，查看grpc-gateway网关的源码，发现在1.11.3版本后此方法被删除，怀疑是我本地版本过低的原因，但go install、go get好几次这个gateway的库也是这个错，无奈之下，只能手动在...go mod里面降级，不得不说，这里go mod的强大性就体现出来了，改个数字就能降级升级。
在日常工作中总会有一些定时任务的操作， 定时邮件， 定时短信， 定时脚本任务等等。 常见的操作是使用linux下的crontab操作，或者使用celery的定时任务。 为何不尝试一下新东西呢？ ...import time import sys import signal import datetime import threading # 定时器 def schedule_update():...delay_time() t = threading.Timer(interval_time, event_func) # interval_time：定时时间， event_func： 执行的函数...t.setDaemon(True) t.start() # 取时间点 24小时以后执行 def delay_time(): # now time now_time
一个接着一个的activity，写啊写，调啊调，后来，终于发觉，activity的标题栏好难看，好单调啊。咱们为了吸引用户的眼球，得搞点个性化的东西。 ...自定义标题栏的方法，网上一搜一大堆，我也稍微提一下，oncreate中加上如下代码就行： requestWindowFeature(Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE); setContentView...看到了吧，发现问题了没，标题栏的背景色没有填充满是吧，这可真是杯具哟。padding、margin什么的都用上也不管用，怎么办呢。 看源码！ ...既然是自定义标题，那我们就看screen_custom_title.xml，里面有一个title_container和一个content，组合成了标题栏，我们自定义标题所给出的view，都被content...最后，在manifext中给自定义的activity申明主题。
本文实例讲述了Android编程自定义View时添加自己的监听器。...分享给大家供大家参考，具体如下： 监听器在Java中非常常用，在自定义控件时可能根据自己的需要去监听一些数据的改变，这时就需要我们自己去写监听器，Java中的监听器实际上就是C++中的回调函数，在初始化时设置了这个函数...，由某个事件触发这个函数被调用，两个类之间的数据通信也可以通过监听器来实现。...要定义监听器就要先定义一个接口，具体功能由设置监听器的类去实现 关键代码实现 package com.example.listviewitem.widgets; import android.content.Context...说明我们自定义的监听器已经起作用了。
问题背景在使用Python的Requests模块进行单元测试时，可能会遇到无法使用本地运行的httpbin服务器进行测试的问题。...解决方案为了解决这个问题，我们可以考虑修改测试脚本，使其可以接受用户自定义的URL。具体来说，可以在测试用例中检查HTTPBIN_URL环境变量，并使用其值代替硬编码的URL。...这样，即使用户在某些情况下无法使用httpbin.org或example.com，也可以使用自己的httpbin服务器进行测试。...如果没有自定义URL或自定义URL无效，就默认使用httpbin.org。此外，还提供了一个validate_url函数来验证URL的有效性，以确保测试用例可以正常运行。...如果您有任何进一步的问题或需要更多的帮助，请随时提问。
Part 1: 本篇内容简介 在前一篇文章完整手写一个朴素贝叶斯分类器，完成文本分类，我们使用首先假设在文档中出现的单词彼此独立，利用贝叶斯定理，完成了一个简单的文本分类器的编写，在真实数据的测试上，...我们使用和上一篇博客同样的数据，使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类，同时和上一篇文章手写的分类器，进行分类精度、速度、灵活性对比。...这里暂不虑特征抽取、为避免消除测试文档时类条件概率中有为0现象而做的取对数等问题。 Part 2.1: 多项式模型 ? 多项式模型 Part 2.2: 伯努利模型 ?...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。...，在文本分类方面的精度相比，差别不大，我们可以针对我们面对的具体问题，进行实验，选择最为合适的分类器。
摘要： 深度学习在计算机视觉领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）实现一个猫狗分类器。...我们将使用Python和TensorFlow框架搭建一个简单的卷积神经网络模型，并利用猫狗图像数据集进行训练和测试。通过本文，读者将了解到深度学习在图像分类任务中的基本原理和实践应用。...本文将使用卷积神经网络来构建一个猫狗分类器，以演示深度学习在图像分类中的应用。 2.数据集准备 我们将使用一个包含猫和狗图像的数据集，其中包括训练集和测试集。...，我们可以使用测试集对模型进行评估，并使用训练好的模型对新的图像进行分类预测。...我们了解了深度学习在图像分类中的基本原理和实践应用。读者可以尝试使用不同的深度学习模型架构、调整参数或使用更大规模的数据集来进一步改进分类器的性能。
首先，我们想安装mysqlclient 的时候，很显然就会想到使用pip安装工具进行处理。 以下是MAC环境下遇到的问题： pip3 install mysqlclient ?...但是直接安装，它就报错了 根据网上所说，我们在安装mysqlclient之前需要安装mysql connecter，使用mac自带的brew安装工具进行安装 brew install mysql-connector-c...那需要执行以下口令： brew unlink mysql 安装好后大概是这样的一个情况 下面我们需要在来使用pip安装mysqlclient试试 ?...但是我们发现依然报错，但是这次的报错不一样了 是gcc的问题：error: command 'gcc' failed with exit status 1 这是因为缺少openssl 这个时候在mac上我们需要安装...关于在Windows上安装mysql client这个问题， 我们可以去下面这个网站上找到mysqlclient的安装包，直接把它down下来，然后使用pip install进行安装即可： https:
Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。...对于一张224*224的彩色图片表示问题，theano使用的是th格式，维度顺序是(3，224，224)，即通道维度在前，Caffe采取的也是这种方式。...而Tensorflow使用的是tf格式，维度顺序是(224，224，3)，即通道维度在后。 Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看，也可以切换后端。 ?...补充知识：Tensorflow Keras 中input_shape引发的维度顺序冲突问题（NCHW与NHWC) 以tf.keras.Sequential构建卷积层为例： tf.keras.layers.Conv2D...以上这篇使用keras时input_shape的维度表示问题说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
