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在 Python 中对服装图像进行分类

在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...纪元是训练数据的完整传递。经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。...91.4%的测试精度 结论 总之,我们已经讨论了如何使用Python对服装图像进行分类。...我们使用了Fashion-MNIST数据集,该数据集收集了60种不同服装的000,10张灰度图像。我们构建了一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。该模型的测试准确率为91.4%。

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    在Express中对MongoDB数据库进行增删改查

    本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...建立好上述开发环境后,打开VSCode,在一个目录中新建一个EXPRESS-TEST的文件夹,用于存放项目文件,新建一个server.js文件用于存放代码,test.http存放rest-client编写的接口用于测试客户端的...然后在VSCode中打开终端,使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型,命名为express-test const mongoose = require('...}) 我在实际使用VSCode的过程中,当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存,需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行: /* jshint esversion

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    在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的?

    ... } 在这个示例服务程序中,先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...return -epollctl(epfd, _EPOLL_CTL_ADD, int32(fd), &ev) } 四、Read 和 Write 内部过程 当连接接收完成后,剩下的就是在连接上的读写了。...n, err := c.fd.Read(b) } Read 函数会进入到 FD 的 Read 中。在这个函数内部调用 Read 系统调用来读取数据。如果数据还尚未到达则也是把自己阻塞起来。

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    使用 Python 对波形中的数组进行排序

    在本文中,我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数,通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort() 函数(按升序/降序对列表进行排序)按升序对输入数组进行排序。...使用 len() 函数(返回对象中的项数)获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort() 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中,我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比,O(log N)时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。

    6.9K50

    在VFP9中利用CA对远程数据的存取进行管理(二)

    CursorAdpater对于各种数据源,对TABLES和UPDATENAMELIST属性具有如下一般性规则,在进行程序设计时应当注意: 1、 TABLES:为确保自动更新后台数据能正确完成,必须按严格的格式为...,还必须设置正确主键值列表(KEY LIST) 批量更新 在表缓存的模式下,如果CA的BATCHUPDATECOUNT值大于1,CA对象使用批量更新模式对远程数据进行数据更新,在这种模式下,根据不同的数据源...CA类中提供了很多的事件,这些事件可以方便的对数据进行灵活的操作,对CA事件的深入了解将有助于完全自由的控制CA的使用。当然,对初学者而言,你可以不用关心大部分的CA事件也可以完成程序的开发工作。...值得关注的是,我们可以在这个事件中改变参数cSelectCmd的值来对CursorFill生成的临时表的结果集进行灵活控制,改变这个参数的值不会 修改CA对象中SelectCmd的属性值。...可以在这个事件中对没有附着临时表的CA的属性进行重新设置以及对自由表进行数据操作。 7、 BeforeCursorClose:在临时表关闭之前立即发生。参数:cAlias:临时表的别名。

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    在VFP9中利用CA对远程数据的存取进行管理(一)

    本 人一直使用VFP开发程序,对这些东西也没有一个清晰的了解(太笨了),特别对远程数据进行访问时更是不知选什么好。...CursorAdapter既可以对本地数据进行存取,又可以对远程的不同类型的数据源进行存取,不需要关心数据源,只要对 CursorAdapter的属性进行适当的设置就可以了,甚至可以在程序中动态的对这些属性进行改变...3、 在数据源本身技术限制的范围内对数据源进行共享。 4、 对与CursorAdapter相关联的临时表(CURSOR)的结构可以有选择地进行定义。...7、 通过对CursorAdapter对象的属性和方法进行设置,可以控制数据的插入、更新和删除的方式,可以有自动与程序控制两种方式。...注意:VFP9中在TABLEUPDATE( )执行期间不能执行TABLEREVERT( )。

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    如何对MySQL数据库中的数据进行实时同步

    服务器上需要有Java 6或以上的运行环境(JRE/JDK)。 操作步骤 1. 在分析型数据库上创建目标表,数据更新类型为实时写入,字段名称和MySQL中的建议均相同; 2....在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道,并记录这个通道的ID; 3....配置dts-ads-writer/app.conf文件,配置方式如下:所有配置均保存在app.conf中,运行前请保证配置正确;修改配置后,请重启writer 基本配置: ?...(在阿里云数据传输的控制台中修改消费位点); 7)插件的最大同步性能与运行插件的服务器的互联网带宽和磁盘IOPS成正比。...配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。 logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出,可以进行监控,具体如下: ?

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    python-进阶教程-对列表中的元素进行筛选

    本文主要介绍根据给定条件对列表中的元素进行筛序,剔除异常数据,并介绍列表推导式和生成表达式两种方法。。...列表推导式的实现非常简单,在数据量不大的情况下很实用。 缺点:占用内存大。由于列表推导式采用for循环一次性处理所有数据,当原始输入非常大的情况下,需要占用大量的内存空间。...然后利用Python内建filter()函数进行处理。...ivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals) #result:[‘1’, ‘-123’, ‘+369’] 利用int()转换函数和异常处理函数实现的对...4.实用操作 在使用列表推导式和生成器表达式筛选数据的过程,还可以附带着进行数据的处理工作。

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    浅谈laravel-admin form中的数据,在提交后,保存前,获取并进行编辑

    有一个这样的需求: 当商品设置为立即上架时,通过审核就进入上架状态,当设置为保存时,通过审核就进入未上架状态。...所以,需要在保存前根据提交的审核状态和设置的方式得到商品状态再保存,而通过$form->model()->attribute_name只能获取提交后的值,不能更改。...Google之后发现了已经有解决方案:可以修改提交表单时的逻辑吗 #375 在模/ /型中添加如下方法: public static function boot() { parent::boot()...; static::saving(function ($model) { // 从$model取出数据并进行处理 }); } 以上这篇浅谈laravel-admin form中的数据,在提交后,保存前,...获取并进行编辑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,也希望大家多多支持/ /。

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    单细胞空间|在Seurat中对基于图像的空间数据进行分析(1)

    在本指南中,我们分析了其中一个样本——第二切片的第一个生物学重复样本。在每个细胞中检测到的转录本数量平均为206。 首先,我们导入数据集并构建了一个Seurat对象。...在标准化过程中,我们采用了基于SCTransform的方法,并对默认的裁剪参数进行了微调,以减少smFISH实验中偶尔出现的异常值对我们分析结果的干扰。...完成标准化后,我们便可以进行数据的降维处理和聚类分析。...通过使用ImageFeaturePlot()函数,我们可以根据单个基因的表达量来对细胞进行着色,这与FeaturePlot()函数的作用相似,都是为了在二维平面上展示基因表达的分布情况。...考虑到MERFISH技术能够对单个分子进行成像,我们还能够在图像上直接观察到每个分子的具体位置。

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记,并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...但是您要强制执行审计-因此,上面是您的操作方式。 以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据的名称,而ACTION将是在更新(之前和之后),插入或删除时使用的名称。

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    hanlp在Python环境中的安装失败后的解决方法

    Hanlp是由一系列模型与算法组成的javag工具包,目标是普及自然语言处理再生环境中的应用。...有很多人在安装hanlp的时候会遇到安装失败的情况,下面就是某大神的分享的在python环境中安装失败的解决方法,大家可以借鉴学习以下!...HANLP.jpg 由于要使用hanlp进行分词,而我们的环境是python环境所以得安装pyhanlp,但是安装过程总是出现这样的问题 图1.png 看上去感觉是缺少了visual c++环境,于是安装...visual c++,可查看这个博客www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html 安装完后发现问题并没有解决,初步怀疑应该是 jpype1没有安装成功,于是使用pip...CPython 3.6 and win32 → 32-bit version of ms-windows win_amd64 → 64-bit version of ms-windows 手动安装jpype1成功后,

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    GEO2R:对GEO数据库中的数据进行差异分析

    GEO数据库中的数据是公开的,很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析,其中差异表达分析是最常见的分析策略之一,为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据,官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出,该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中,然后进行差异分析,本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据,并读取到R环境中;limma是一个经典的差异分析软件,用于执行差异分析。...在网页上可以看到GEO2R的按钮,点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外,GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法,第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换,第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息,是基于客户提供的supplement file

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    Python在大数据挖掘中的应用

    对于数据挖掘来讲,Python对数据清洗、数据探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参数优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持,而在建模环节,除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持...上述开源的包中,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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    Python在大数据挖掘中的应用

    对于数据挖掘来讲,Python对数据清洗、数据探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参数优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持,而在建模环节,除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持...上述开源的包中,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

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    如何对txt文本中的不规则行进行数据分列

    一、前言 前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题,如下图所示。 文本文件中的数据格式如下图所示: 里边有12万多条数据。...二、实现过程 这个问题还是稍微有些挑战性的,这里【瑜亮老师】给了一个解答,思路确实非常不错。 后来【flag != flag】给了一个清晰后的数据,如图所示。...看上去清晰很多了,剩下的交给粉丝自己去处理了。 后来【月神】给了一个代码,直接拿下了这个有偿的需求。...: 顺利解决粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一道Python函数处理的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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