有很多用户表示，遇到ETC接触不良、收费系统升级、更换卡片、充值等问题都必须跑一趟甚至几趟办卡点，处理起来还不如走人工通道便捷省事。
代码仓库 代码是运行互联网项目的核心。在快速迭代的互联网项目开发中，最常见的便是多人共同协作开发场景。将代码托管至云端并使用优秀的代码管理系统，对于开发人员是至关重要的。...CODING DevOps的代码托管服务，除了基本的代码版本管理能力之外，还提供质量门禁、代码扫描等能力，能够帮助开发者规避本地代码管理的局限与安全性障碍，回归开发本身，赋能云端协作，实现快速迭代。...其次，微服务架构下的自测反馈流程实在太长了，每次写完代码要想自测一下，我们都需要经过编译-打包-推送仓库-部署的整个流程才能看到结果。...再次，本地环境、测试环境、线上环境很可能差别极大，在本地调试没问题的程序员，换个环境说不定就会出大问题。因此经常听到程序员抱怨：“这段代码在我本地是没问题的啊？”...https://nocalhost.dev 学习算法，我们不需要死记硬背那些冗长复杂的背景知识、底层原理、指令语法……需要做的是领悟算法思想、理解算法对内存空间和性能的影响，以及开动脑筋去寻求解决问题的最佳方案
代码仓库 代码是运行互联网项目的核心。在快速迭代的互联网项目开发中，最常见的便是多人共同协作开发场景。将代码托管至云端并使用优秀的代码管理系统，对于开发人员是至关重要的。...CODING DevOps的代码托管服务，除了基本的代码版本管理能力之外，还提供质量门禁、代码扫描等能力，能够帮助开发者规避本地代码管理的局限与安全性障碍，回归开发本身，赋能云端协作，实现快速迭代。...其次，微服务架构下的自测反馈流程实在太长了，每次写完代码要想自测一下，我们都需要经过编译-打包-推送仓库-部署的整个流程才能看到结果。...再次，本地环境、测试环境、线上环境很可能差别极大，在本地调试没问题的程序员，换个环境说不定就会出大问题。因此经常听到程序员抱怨：“这段代码在我本地是没问题的啊？”
一、前言 前几天在Python最强王者群【HZL】问了一个Python正则表达式的问题，这里拿出来给大家分享下。 截图如下图所示： 单独跑的这一行，跑出了下图这个。...后来【瑜亮老师】给了一个代码，如下所示： df = pd.DataFrame({'price_range': ['R32 ($16,500,00.01 to $20,000,00)',..., expand=True) df2.columns = ['min_price', 'max_price'] print(df2) 代码略显繁琐，实现了需求。顺利地解决了粉丝的问题。...代码如下： 方法二： # # re提取金额数字 df['temp'] = df['price_range'].map(lambda x: re.findall(r'\$([0-9,.]+)', x))...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式的问题，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。
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
下面的代码就是在启动session之后创建一个summary_writer,在迭代中将summary的值运行出来，并且保存在文件里面 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- #...二、可能会出现的问题 (1) 在cmd时可能会出现这样的问题： ? 上面的是因为没有对应的TensorFlow-gpu的python所以访问不了。...（2）TensorFlow-GPU，python环境的问题 我的是下图的Python==3.6.2， tensorflow-gpu==1.13.1 python环境和tensorflow-gpu版本不兼容...，所以出现下面的问题，最好将python环境换成了python=3.6.7，并且安装TensorFlow-gpu=1.13.1,之后运行成功了 ?...（3）访问问题 在用127.0.0.1:6006,访问时出现拒绝访问，如下： ? 是因为本机的默认ip地址为localhost所以访问不了，换成localhost可以访问。
只要是程序就会存在漏洞，成熟的程序相对漏洞会少一点，上线之后出了问题并且造成损失，表面上看是程序员代码直接导致的，作为实现者本身来讲是负有一定责任，但如果把所有的过失都归结到程序员身上欠妥，从整个链条上来看项目的负责人要承担很大的责任...为什么程序这么容易出问题？...1.项目中程序框架设计不合理，导致兼容性或者抗风险能力出问题，好的框架在一定程度上会规避很多不必要的问题出现，而且在新添加功能后不会影响整体逻辑，千军好得一将难求，一个好的架构师对于一个项目启动显得至关重要...2.项目周期赶得太急，导致很多功能没有完全走通就匆匆忙忙上线，这种可能导致功能模块在还没有完全调研清楚就直接开搞代码，所以容易在实现功能过程中忽略掉一些细节，这种细节可能在测试过程中不太容易被发现，结果造成问题到客户的手里才被发现...曾经做过一个项目，有个同事因为在管理指针进行释放内存的时候，没有管理好代码，造成局部的内存泄露，而且是小块内存的泄露，结果连续运行72小时系统就会崩溃，造成很差的客户影响，表面上看是程序员的疏忽造成，但如果在测试阶段能够及时发现这个问题
正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后，可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题： 1. ” import tensorflow as tf ” 会有红线提示找不到...tensorflow，但是运行的话可以正常运行 2. tensorflow相关的代码不能自动补全， Ctrl+B（查看函数定义快捷键）也定位不到函数定义 出现这样的问题可能是因为在pycharm中配置的...‘Project Interperter：’框里选择你配置的python环境，在右下边的框里列出了所选的python环境下安装的Package包，如下图（这里是anaconda环境下的python）：...在Package框里列出的安装包都是可以在pycharm中自动代码补全的，这里显示没有安装tesorflow包。...安装完成之后返回‘Settings’查看已安装包，已经有 tensorflow了： 然后返回tensorflow工程中，‘import tensorflow as tf’的下划红线提示没有了，代码的自动补全功能也
虽然这篇文章中的代码在python中，但我已经将重点放在了概念上，并且尽可能地保持与语言无关。 让我们开始吧！ TensorFlow ? 目录 何时应用神经网？...TensorFlow的典型“流” 在TensorFlow中实施MLP TensorFlow的限制 TensorFlow与其他库 从哪里去？ 何时应用神经网络？ 现在，神经网络已经成为焦点。...为了简洁起见，我列出了如何处理神经网络问题的DO DO列表。...到哪里去 所以你看到如何用TensorFlow构建一个简单的神经网络。这段代码是为了让人们了解如何开始实施TensorFlow，所以请拿一些盐。...记住，为了解决更复杂的现实生活中的问题，你必须稍微调整一下代码。 可以抽象出许多上述功能，以提供无缝的端到端工作流程。
最后，这位网友不禁发出了灵魂追问：「如果不提供足够的信息让用户掌握最佳的使用方式，东西做得再好又有什么用呢？」 所谓一石激起千层浪。...TF2.0 遭遇疯狂吐槽 除了赞同发帖者提出的几个问题外，跟帖的网友还指出了 TensorFlow 2.0 本身存在的一些问题，如与 Keras 的整合。...这段评论得到了很多人的赞同。一些人表示，TF1.x 版本尽管学习成本很高，但是（教程）是非常连贯的，况且还有 tensor2tensor 这样的代码库，使得旧版本的使用并不是那么困难。...引入 Keras 可能是个错误 Keras 是一个封装了 TF 等深度学习框架的代码库，具有很好的易用性。TensorFlow 为了解决饱受诟病的上手困难问题而引入了 Keras 的 API。...如果我想要自定义损失函数中某个标签的损失，我该在哪里修改？ 多余的 API 增加了额外的学习成本，自然就让用户产生很多新的疑问。而这些疑问和错误如果没有及时解决，就会让用户丧失使用这个框架的兴趣。
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...如果在TensorFlow代码库中搜索调用这段代码的宏TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES，可以发现在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16、float32和double...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。...以下代码给出了一个使用allow_soft_placement参数的样例。
要明白这个，正确的提问是，学人工智能难在哪里？...除了资料本身的问题之外，AI的发展速度也是学习难的其中一个原因。 自从15年之后，AI的发展基本是以国外为领导，比如Google推出了Tensorflow这个实现人工智能的框架。...但Tensorflow处于一个快速发展的阶段，很可能你遇到了一个Tensorflow的问题，上Google搜到了对应的解决方案和API，但你在实现的时候发现这个API不见了。...计算机视觉-CV CV所要解决的问题简单说包括“是什么”和"在哪里"的分类问题。 比如给一张照片，AI会告诉你图里有猫和狗，都在什么位置。 ? 除此之外还有生成类问题。...比如下面这段文字，中间少了个主语 "天上有( )在飞" AI会告诉你中间少了的主语有80%概率是"鸟"，19%概率是"风筝"，1%概率是“未知”。
在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...如果在TensorFlow代码库中搜索调用这段代码的宏TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES，可以发现在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16、float32和double...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。...以下代码给出了一个使用allow_soft_placement参数的样例。 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。...图10-3中给出了一个具体的样例来说明异步模式的问题。其中黑色曲线展示了模型的损失函数，黑色小球表示了在t0时刻参数所对应的损失函数的大小。
在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...如果在TensorFlow代码库中搜索调用这段代码的宏TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES，可以发现在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16、float32和double...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。...以下代码给出了一个使用allow_soft_placement参数的样例。...图10-3中给出了一个具体的样例来说明异步模式的问题。其中黑色曲线展示了模型的损失函数，黑色小球表示了在t0时刻参数所对应的损失函数的大小。
所以，可以认为以往我们认为最难的机器学习核心部分的模型代码，实际上最终的量都比较小。 ? 三、什么是 TensorFlow Extended ？...在机器学习里，我们非常关注模型代码，而 TensorFlow Extended ，不只是模型。 TensorFlow Extended 解决了哪些问题呢？...2）电商的场景，如果业务在大城市表现很好，但是在中小型城市表现不好，是不是中小型城市数据不够均匀，参数刻划的不够好等等问题，TensorFlow Extended 可以帮助你从数据切片的角度来分析到底哪些出了问题...如果变得更好，我们可以看到哪个时间点开始变得更好了，可以总结出该时间段内做了怎样的工作使得模型变得好了，这样的话写报告给老板，这个工作做的意义；还有一种情形是昨天跑的很好，今天反而不好了，我们可以反思一下这段时间系统上线了什么东西...，适当的调整模型或者修改特定的BUG，帮助我们第一时间找到模型哪里变得不好。
神经网络中的参数是神经网络实现分类或回归问题中重要的部分。在tensorflow中，变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。...下面一段代码给出了一种在tensorflow中声明一个2*3矩阵变量的方法：weights = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev = 2))在神经网络中...除了使用随机数或常数，tensorflow也支持通过其他变量的初始值来初始化新的变量。以下代码给出了具体的方法。...从这段代码可以看出，当声明了变量w1、w2之后，可以通过w1和w2来定义神经网络的前向传播过程并得到中间结果a和最后答案y。...下面给出了一段示范代码。
对想深入理解这些设备是如何工作的读者，最后章节中列出了一些参考引用，本书不会讨论分布式版本中的细节，对分布式细节感兴趣的读者，最后章节中同样列出了一些参考引用。...例如，如果我们想让之前的代码在GPU2上执行，可通过tf.device(“/gpu:2”)来指定： ? 多个GPU 并发 假如我们有不止一个CPU，通常我们想在解决一个问题时并发使用民有GPU。...如果在一个GPU上执行这段代码，过程如下： ? 如果在2个GPU上运行，代码如下： ? 最后，打印计算时间： ?...分布式版本TensorFlow 如之前所说，Google在2016年2月开源了分布式版本的TensorFlow，其基于gRPC，一个用来进程间通信的，高性能开源RPC框架（TensorFlow Serving...本书不会讨论分布式版本的细节，如果读者想了解关于分布式的信息，建议访问TensorFlow分布式版本的官网。 跟之前章节类似，本章中的代码同样能在Github上获得。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI...团队与Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。...从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容与代码演示部分，前面相关文章阅读回顾： 第四课 降低损失 本节课上课的是一个美女，课程主要内容是讲述如何减小误差，讲述了如何通过导数求取梯度...很多机器学习问题都不是凸型的，比如神经网络，只有局部最小值，所以从哪里出发开始梯度下降还是比较重要的。美女工程师对上述问题都做了非常形象的阐述。 学习率对梯度下降的影响 学习率过小 ?...tensorflow是谷歌推出的通用图表计算框架，tensorflow的中文官方网站提供了大量的tutorial代码教程：https://tensorflow.google.cn/ Tensorflow
写这段代码时，只是复制、粘贴了 slim.conv2d(…) 这行，修改了核（kernel）大小，忘记修改实际的输入。 这个实际上是作者一周前刚刚碰到的状况，很尴尬，但是也是重要的一个教训！...只需要短短 15 行不到的代码，就能保证至少所有创建的变量都被训练到了。 这个测试，简单但是却很有用。现在问题修复了，让我们来尝试添加批量标准化。看你能否用眼睛看出 bug 来。 发现了吗？...在 tensorflow 中，batch_norm 的 is_training 默认值是 False，所以在训练过程中添加这行代码，会导致输入无法标准化！...看看你能否看出哪里不对。 发现问题了吗？这个问题很难发现，结果非常难以理解。简单的说，因为预测只有单个输出值，应用了 softmax 交叉熵函数后，损失就会永远是 0 了。...这样的代码随处可见。 这段代码最大的问题是，优化器默认会优化所有的变量。在像生成式对抗网络这样高级的结构中，这意味着遥遥无期的训练时间。
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