在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理： 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.disable_eager_execution() node1 = tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式...，这时仅仅是建立了计算图，但没有执行 定义好计算图后，需要建立一个Session，使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(
我们的论坛社区上线啦！ https://bbs.mlqi.org 希望大家多去逛逛，学习交流，共享智慧。这个社区就是为大家解答、学习、交流在量化投资和机器学习方面的一个论坛。...今天，我们继续推出机器学习在量化投资中的应用系列——LSTM在量化交易中的应用汇总（代码+论文）。希望大家可以学习到很多知识。 这些资料是我们花了很长时间整理的。我们会一直秉承无偿分享的精神。...给大家带来轻松的学习氛围。努力为中国的量化投资事业贡献一份力量！...量化投资与机器学习公众号联合博文视点Broadview送出5本《Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲》 作者Yves Hilpsch是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东...该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件以及与Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。
没办法，发展太快了，文档跟不上太正常，只能撸代码了。...在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow
而近年基于Transformer架构的大模型继而成为主流，在各项任务中取得SoTA成绩，它们在训练和推理中的昂贵成本使得其在合理的成本下的部署实践显得愈加重要。...以下是一段简单的代码表示张量x从fp32量化到int8整型，再反量化回fp32的示例： x->x{int}->x_hat的过程的一个示例如下： 量化前x： 量化后x_hat： 对称/非对称 相比于非对称量化...而如何取舍outliers通常是量化工作中的一大难点，若过分考虑之，则会因量化范围过大而降低量化的表达范围，若过分截断之，通常会因这些绝对值较大的值，在模型推理中对结果有较大影响，而导致模型效果变差，而后者在...所以在目前工程部署中的实用方案，大多以weight-only的量化方案为主，即放弃activation的量化。...其目的是优先量化绝对值较大的activaiton对应的weight的列，这些列在推理中被视为更为影响结果的重要的列，因而希望在量化这些列时尽可能产生较小的误差，而将更多的量化误差转移到后面相对不重要的列中
environment variable to override), errno = 38, error message = 'Function not implemented') 进入环境变量配置 在~.../.brashrc 中添加 export HDF5_USE_FILE_LOCKING='FALSE' 2，导入自定义模块出错 确定自己写的包名不要与系统中的重复 3，路径问题 最好使用“/”,不要使用‘
前言 Python以其简单的代码赢得了许多开发人员的青睐。为了促进开发人员用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以用短代码实现许多有趣的操作。...让我们看看在不超过10行的代码中可以实现哪些有趣的特性。 最主要还是要练习，不要告诉我你不会手动敲一遍代码！！！！！ 一、生成二维码 二维码作为一种信息传输工具，在当今社会发挥着重要的作用。...在Python中，我们可以通过myqr模块生成QR码。要生成二维码，我们需要两行代码。...使用前，QQ向测试QQ发送信息的效果如下： ? 七、识别图片中的文字 我们可以使用Tesseract来识别图片中的文本。用Python实现非常简单。在早期阶段，下载文件和配置环境变量有点麻烦。...如果你对准确性不满意，可以使用百度的通用文本界面。 八、绘制函数图像 图标是数据可视化的重要工具。Matplotlib在Python中的数据可视化中起着重要的作用。
Address一般是服务器本身配置的DNS的外网出口IP，证明的是下部分的命令成功的在icloud.com登录功能所在的服务器成功执行，这个是一个可以执行命令的演示，如果这里的exp是一个echo "...在自己的设备上执行，可以看到我设备本身的DNS的外网递归出口为27.40.22.150的IP地址； image.png image.png 二、实现原理 image.png 当我们在...的权威服务器就能知道，在什么时间，什么IP请求了什么域名，然后做日志回显即可完成该操作；（该网站提供的子域名TTL也是 190，所以在190s之内的请求就记录不了了，要等到下一个TTL周期进行请求。）...dnslog.cn提供的随机子域名的请求打印功能，可以很快的验证远程命令是否正常执行，以便给黑白帽子做判断是否进行下一步操作； 那么基于此原理，还能做什么？...，我还想知道是在什么角色之下，执行下whoami命令，显然是OK的，并且ceye提供的子域名TTL是1s，也就是大部分的请求日志都会记录在权威； image.png image.png 这样带来的可玩性就比较多了
主要负责用户登录数据库，进行用户的身份认证，包括校验账户密码，权限等操作，如果用户账户密码已通过，连接器会到权限表中查询该用户的所有权限，之后在这个连接里的权限逻辑判断都是会依赖此时读取到的权限数据，也就是说...连接建立后，执行查询语句的时候，会先查询缓存，MySQL 会先校验这个 sql 是否执行过，以 Key-Value 的形式缓存在内存中，Key 是查询预计，Value 是结果集。...当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。 ...MySQL 查询不建议使用缓存，因为查询缓存失效在实际业务场景中可能会非常频繁，假如你对一个表更新的话，这个表上的所有的查询缓存都会被清空。...对于不经常更新的数据来说，使用缓存还是可以的。 所以，一般在大多数情况下我们都是不推荐去使用查询缓存的。
在Executor中延时执行任务 在Executor中周期的执行任务 ScheduledExecutorService类顾名思义，就是可以延迟执行的Executor。...在Executor中延时执行任务 Task类 package ScheduledThreadPoolExecutor; import java.util.Date; import java.util.concurrent.Callable...中周期的执行任务 Executor框架通过并发任务而避免了线程的创建操作。...Executor框架中，提供了ScheduledThreadPoolExecutor来提供任务的周期性执行的功能 Task类： package ScheduledThreadCycle; import...后面两个参数分别指定第一次执行的延迟时间，两次执行的时间周期。时间周期指的是两次执行开始的时间间隔。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
UWP 中使用 WebView 时可以在网页中额外执行一些代码。于是你几乎可以在网页上做任何事情，那些你可以在浏览器控制台中做的事情。 本文将介绍做法。...} 要执行 JavaScript 代码，必须要导航完成才行，所以我们接下来的代码都是写在 NavigationCompleted 事件处理函数中的。...JavaScript eval(string) 函数 在上面的代码中，eval 是指执行 JavaScript 的 eval 函数，并且将后面的字符串数组作为它的参数传入。...在 JavaScript 中，eval(string) 函数可计算某个字符串，并执行其中的的 JavaScript 代码。...在计算结束后，会返回一个字符串，就是参数中那个字符串执行完之后的返回值（如果有的话）。
首先进入命令提示符环境，使用pip安装Python扩展库pyexecjs，瞬间完成： 然后就可以在Python中执行JavaScript代码了： JavaScript字符串的split()方法返回的居然是...那么JavaScript会认识Python的列表和其他类型吗？看代码：
推荐阅读时间：5min~6min 文章内容：数据驱动型阿尔法模型的介绍 上一篇：解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 数据驱动型策略的优缺点 数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向...这类模型有两大优势： 与理论型策略相比，数据挖掘明显具有更大的挑战性，并且在实业界使用较少，这意味着市场上竞争者较少。 数据型策略可以分辨出一些市场行为，无论该行为目前是否可以用理论加以解释。...数据驱动型策略的几个关键点 通常使用数据挖掘策略的宽客都是首先观察目前市场环境，然后在历史数据中寻找类似的环境，来衡量市场接下来的几种走势的出现概率，并基于这种可能性进行交易。...在这一流程中，至少需要搞明白以下几个问题。 如何定义“目前的市场环境” 需要牢记一点：在量化交易策略中不允许存在任何模糊的余地。...相关推荐： 解读宽客和量化交易的世界 解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 作者：无邪，个人博客：脑洞大开，专注于机器学习研究。
openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...比如在Batchsortstate：：InitCommon函数中： 第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof...(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候，从m_storeColumns开始了，应该是从m_storeColumns.m_memValues这里开始才准确吧。...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小： 得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...但如果是代码中流程化，仅标记用了1064B。 第735行是否应该修改为：UseMem(GetMemoryChunkSpace(m_storeColumn.m_memValues)) ？
3D打印通过逐层叠加原材料的方式，可以实现传统制造业难以解决的个性化、复杂的、高难度的制造难题，是传统制造技术的一次重要革命，广泛应用于汽车、航空、航天、医疗、教育、电子产品等领域，如下图所示。...No.1 常用的打印材料 在 3D打印领域中，主要应用到的材料包括工程塑料、光敏树脂及类橡胶材料，现对他们的进行归纳总结，具体如下表所示： 名称 工艺 特点 PLA FDM 表面有颗粒感、成本低、多小型打印机...众所周知，3D打印机在打印金属、软胶等特殊材料的过程中具有较高的成本，成为限制该技术向消费者广泛推广的重要因素。...于此同时，3D打印与打印件的重量有直接的关系，因此，设计阶段采用轻量化结构设计，指导产品结构的选型，相关参数的选取，进而降低打印件的质量，提高打印件的性价比，对该技术的推广具有重要的意义。...例如：需要设计一款台灯支架，具体要求为：1、能够作为具有一定的刚度；2、台灯发光过程中具有部分热量辐射到支架上，使之温度升高（具有一定耐温性）；3、尽可能实惠。
这里我们举一个例子，例子直接用scikit-learn的CountVectorizer类来完成，这个类可以帮我们完成文本的词频统计与向量化，代码如下： from sklearn.feature_extraction.text...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...当然在实际应用中，19维的数据根本不需要Hash Trick，这里只是做一个演示，代码如下： from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
在python脚本中执行shell命令的方法 最近在写python的一些脚本，之前使用python都是在django中使用，可能大部分内容都是偏向于后端开发方面的，最近在写一些脚本的时候，发现了...aaa.sql的文件，文件中的内容是aaa，然后我们来看测试过程 1[root@ /data ]$python 2Python 2.7.15 (default, Nov 29 2018, 13:37...，然后下面出现的数字0代表上述命令执行成功；如果我们打印bbb.sql则返回值是256，表示执行中出现了问题。...shell命令pwd的时候，commands.getstatusputput返回值是0，也就是执行成功，返回结果是当前的目录；当执行pwddddd的时候，由于不是系统命令，所以返回结果是command...> commands.getstatus('aaa.sql') 8'-rw-r--r-- 1 root root 4 Dec 10 20:36 aaa.sql' 有了上面的基础，我们可以很方便的写出如下的代码
1、通过标准输入和管道因为如何用管道传东西给一个进程是属于 shell 的内容，我不打算深入解释。毋庸置疑，你可以将代码传递到 Python 中。...2、通过 -c 指定的字符串如果你只需要快速地检查某些内容，则可以在命令行中将代码作为字符串传递。...5、执行一个压缩文件如果你确实有多个文件和/或依赖模块，并且希望将所有代码作为一个单元发布，你可以用一个__main__.py，放置在一个压缩文件中，并把压缩文件所在目录放在 sys.path 里，Python...为了简化创建此类可执行的压缩文件，标准库提供了zipapp[7]模块。...你可以使用诸如shiv[10]之类的项目，它会捆绑(bundle)你的代码，然后提供一个__main__.py来处理压缩文件的提取、缓存，然后为你执行代码。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...这里我们举一个例子，例子直接用scikit-learn的CountVectorizer类来完成，这个类可以帮我们完成文本的词频统计与向量化，代码如下： from sklearn.feature_extraction.text...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...当然在实际应用中，19维的数据根本不需要Hash Trick，这里只是做一个演示，代码如下： from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
修改完成后，只有再重新建立的连接才会使用到新的权限设置。 建立连接的过程通常是比较复杂的，所以我建议你在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。...如果缓存 key 被命中，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作，完成后也会把结果缓存起来，方便下一次调用。当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。...优化器 经过了分析器分析，MySQL 知道你要干啥了，在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。...执行器 当选择了执行方案后，MySQL 就准备开始执行了，首先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会去调用引擎的接口，返回接口执行的结果。...InnoDB 引擎把数据保存在内存中，同时记录 redo log，此时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，随时可以提交。
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