传递String类型参数的时候，如果需要传1个空字符，非得要vbNullString吗？...API String类型参数传递 从帮助文件中知道，vbNullString 值为 0 的字符串，如果真的传递0过去，很明显也是不行的，数据类型就不对，所以这个只是一个标志，VBA编译器会具体去处理这种情况...对API的参数传递，VBA为我们做了太多了，以至于使用者不需要明白底层原理就可以简单的使用。 如果了解一点C语言的知识，我们就能大概理解了。...在C语言里，并没有String类型，只有Char类型（也就是VBA里的Byte），而API里的String类型其实就是Char数组的指针，VBA在API参数传递的时候，碰到String类型，它又帮我们做了什么...，只是把FindWindow的参数由String类型修改为了Long类型，从代码的输出过程就可以看到，如果不进行String类型的编码转换，FindWindowByPtr得不到正确的结果。
》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...模型函数 模型函数是一个 Python 函数，它作为第一级函数传递给 Estimator。稍后我们就会看到，TensorFlow 也会在其他地方使用第一级函数。...模型表示为函数的好处在于模型可以通过实例化函数不断重新构建。该模型可以在训练过程中被不同的输入不断创建，例如：在训练期间运行验证测试。 模型函数将输入特征作为参数，相应标签作为张量。...模型函数的最后一个参数是超参数的集合，它们与传递给 Estimator 的内容相同。模型函数需要返回一个 EstimatorSpec 对象——它会定义完整的模型。...训练和评估数据作为第一级函数。这里用到了和前述模型函数相同的概念，通过传递函数而非操作，如有需要，输入图可以被重建。我们会在后面继续讨论这个概念。 训练和评估钩子（hooks）。
因为函数参数在传递的时候，都是传原数据的副本，也就是说，swap内部使用的a和b只是最初始a和b的一个副本而已，所以无论在swap函数内部对a和b做任何改变，都不会影响初始的a和b的值。...我们再结合下面的图来理解： 值传递 首先图中方框中的上部分a和b代表了main函数中的a和b，即原始数据，而方框中的下部分a和b代表了函数的参数a和b，即原始数据的“副本”。...为什么又有传值，又有传指针 看到这里，不知道你是否会疑惑，为什么给函数传递参数的时候，一会是传值，一会是传指针呢？为什么传指针就能改变参数的值呢？实际上，C语言里，参数传递都是值传递！...我们再通过图来理解前面为什么传指针就可以交换a，b的值： 传指针 从图中可以看出，虽然传递给函数的是指向a和b的指针的副本，但是它的副本同样也是指向a和b，因此虽然不能改变指针的指向，但是能改变参数a...我们还是利用前面所知来分析，由于传递给getMemory函数的参数都是一个副本，因此函数内的p也是外部p的一个副本，因此即便在函数内部，将p指向了一块新申请的内存，仍然不会改变外面p的值，即p还是指向NULL
前言 Python函数大家应该不陌生，那函数中的参数是如何传递的，你知道吗？我们先看一下下面的代码，和你想的预期结果是不是一样了？...变量赋值 在我告诉你们Python函数中参数是如何传递之前，我们要先学习一下变量赋值的背后逻辑。我们先看一个简单的代码。...Python函数的参数传递 我先说结论，Python函数的参数传递是对象的引用传递。我们举个例子。...def test_1(b): b = 5 a = 3 test_1(a) print(a) # 3 根据对象的引用传递，a和b都是指向3这个对象的，在函数中，我们又执行了b = 5，所以b就指向了
python函数中参数位置如何传递 说明 1、调用函数时，默认按位置顺序将对应的实参传递给形参。 2、将第一个实参分配给第一个形参，将第二个实参分配给第二个形参，以此类推。...通过位置传递方式传递时，实际参与的数量应与参与的数量一致。 否则，程序就会出现异常。...+ b*b == c*c or a*a + c*c == b*b or b * b + c * a: print("是直角三角形") else: print("不是直角三角形") 以上就是python函数中参数位置传递的方法
当运行一个线程函数时，如何为该函数传递参数 import threading # 线程函数 def func1(s, fun): print('正在执行函数func1') fun(s)...print(f'ff输出了{s}') t1 = threading.Thread(target=func1, args=('hello world', ff)) t1.start() 正在执行函数
那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂，为了代码的简洁，我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数，然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢？...01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时，可以将特征，标签数据直接输入到.fit(),.evaluate(),.predict()操作中...打印出来应是： [[0, 6, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0.5]] 1.3 如何将input_fn数据传给模型 在输入函数input_fn中封装好了特征预处理的逻辑...在.fit()操作中有一个参数：input_fn，只要将我们定义好的输入函数传给这个参数即可： classifier.fit(input_fn=my_input_fn, steps=2000) 但是，极其注意的是绝不能直接这样做...： classifier.fit(input_fn=my_input_fn(training_set), steps=2000) 如果你想直接传参数给输入函数，可以选择令爱几个方法： （1）再写一个封装函数如下
不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。...模型函数是一个Python函数，它根据给定的输入构建模型。 模型函数 模型函数是一个Python函数，并作为一级函数传递给Estimator。...模型可以在训练过程中用不同的输入重新创建，例如，在训练过程中运行验证测试。 模型函数把**输入特征**作为参数，将相应的**标签**作为张量。...模型函数的最后一个参数是**超参数**集合，它们与传递给Estimator的超参数集合相同。模型函数返回一个**EstimatorSpec**对象，该对象定义了一个完整的模型。...TensorFlow官网上有更多有关使用Dataset API的文档。 有2个版本的Estimator类。
TensorFlow有很庞大的API，但是我们要关注的是当中的高级API，称为Estimator(估算器)。...输入函数的作用是创建TensorFlow操作，从而从模型中生成数据。 ? 如今我们从原始数据到输入函数，通过数据，通过特征列的映射，进入到模型中。注意，我们对特征使用定义特征列的相同名称。...为了确定我们模型的性能，我们可以运行classifier.evaluate()函数，传递到测试数据集，从返回的指标中提取准确率。 ? 我们的准确率为96.66%! 很不错嘛!! ?...Estimator API 为我们提供了很棒的工作流程，从获取原始数据，通过输入函数传递，设立特色列和模型结构，运行训练，进行评估。...下期预告 在本期视频中，我们看到了TensorFlow高级API中的一个简单版本，使用Estimator。在之后的视频中，我们将探究如何对模型进行扩展，使用更多复杂的数据，添加更多高级特征。
TensorFlow有很庞大的API，但是我们要关注的是当中的高级API，称为Estimator(估算器)。...输入函数的作用是创建TensorFlow操作，从而从模型中生成数据。 如今我们从原始数据到输入函数，通过数据，通过特征列的映射，进入到模型中。注意，我们对特征使用定义特征列的相同名称。...为了确定我们模型的性能，我们可以运行classifier.evaluate()函数，传递到测试数据集，从返回的指标中提取准确率。 我们的准确率为96.66%! 很不错嘛!!...Estimator API 为我们提供了很棒的工作流程，从获取原始数据，通过输入函数传递，设立特色列和模型结构，运行训练，进行评估。...下期预告 在本期视频中，我们看到了TensorFlow高级API中的一个简单版本，使用Estimator。在之后的视频中，我们将探究如何对模型进行扩展，使用更多复杂的数据，添加更多高级特征。
背景YashanDB 创建表用的是小写做为表名，对函数参数有表名，要如何输入小写表名。
Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数，即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator，指定特征列和各种超参数。...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源。（train, evaluate, predict） ?...下面通过伪代码的形式介绍如何使用Estimator： 创建一个或多个输入函数，即input_fn： def train_input_fn(features, labels, batch_size):...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源 train(训练) # Train the Model. classifier.train( input_fn...params, # Additional configuration config=None ): 前两个参数是从输入函数中返回的特征和标签批次；也就是说，features
Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数，即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator，指定特征列和各种超参数。...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源。...（train, evaluate, predict） [image.png] 下面通过伪代码的形式介绍如何使用Estimator： 创建一个或多个输入函数，即input_fn： def train_input_fn...在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源 - train(训练) ```python # Train the Model....params, # Additional configuration config=None ): 前两个参数是从输入函数中返回的特征和标签批次；也就是说，features 和
幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...使用数据：使用创建的迭代器，我们可以从数据集中获取数据元素，从而输入到模型中去。 ▌载入数据 首先，我们需要将一些数据放到数据集中。...从numpy载入 这是最常见的情况，假设我们有一个numpy数组，我们想将它传递给TensorFlow # create a random vector of shape (100,2) x = np.random.sample...你还可以设置seed参数 ▌Map 你可以使用map()方法对数据集的每个成员应用自定义的函数。在下面的例子中，我们将每个元素乘以2。.../api_docs/python/tf/data/Dataset ▌结论 Dataset API提供了一种快速而且鲁棒的方法来创建优化的输入管道来训练、评估和测试我们的模型。
TensorFlow layers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了便于创建密集（完全连接）层和卷积层，添加激活函数以及应用缺陷正则化的方法。...打开cnn_mnist.py并添加以下cnn_model_fn功能，它符合TensorFlow的Estimator API预期的界面（稍后在创建估计器中）。...（无填充，a通过28x28张量的5x5卷积将产生24x24张量，因为有24x24个位置从28x28网格中提取5x5瓦。） 该activation参数指定应用于卷积输出的激活函数。...介绍TensorFlow Estimator API，该API介绍了配置估计器，编写模型函数，计算损失和定义训练操作。 深入MNIST专家：建立多层次CNN。...了解如何使用较低层次的TensorFlow操作构建无层次的MNIST CNN分类模型。
（有的人可能觉得我多此一举，直接在函数里访问 m_svrmsgs 成员不就行了，为什么要通过参数传递呢？...于是自然而然的想到，我们这里能不能声明 back_inserter 作为输入参数呢?...注意这里相同的类型要写两遍，一遍是函数模板参数，一遍是函数参数。...特别是还研究了如何将这种方式实现的模板函数在不同文件中分别声明与实现，达到解除代码耦合的目的，具有较强的实用性。...C++模板之隐式实例化、显示实例化、隐式调用、显示调用和模板特化详解 [9]. c++模板函数声明和定义分离 [10]. C++模板编程：如何使非通用的模板函数实现声明和定义分离
Estimators：这是模型的核心部分，而 Estimators 的核心部分则是一个 model_fn 函数（后面会细讲），你在这个函数中定义你的模型架构，输入是特征和标签，输出是一个定义好的 estimator...在 Estimator 中，我们输入必须是一个函数，这个函数必须返回特征和标签（或者只有特征），所以我们需要把上面的内容写到一个函数中。...因为训练输入和验证输入是不一样的，所以需要两个输入函数：train_input_fn 和 eval_input_fn。...parser 也是一个函数，用于将图片和标签从 TFRecords 中解析出来。...该函数需要返回一个定义好的 tf.estimator.EstimatorSpec 对象，对于不同的 mode，所必须提供的参数是不一样的： 训练模式，即 mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN
介绍 K_Means其实用sklearn即可，TensorFlow1.0早期版本支持K_Means，在2.0之后，由于很多api废弃，导致实现K_Means有很多坑。以下为踩坑记录。.../data/") 采用tf.compat.v1.estimator.experimental.KMeans api，此API是从1.X版本迁移来的，目前处于experimental阶段，用于生产环境要小心...train方法需要接受输入函数(input function)，input_fn用于将feature和target data传递给Estimator的train/evaluate/predict方法。...def tf_k_means_model(feature_column=None, center_count=None, input1=None, output1=None): print("输入参数.../data/", input_data=data_frame) print(predict) 参考：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat
我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。 数据集介绍 数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...由于我们要返回一批输入特征和训练标签，返回语句中的所有列表都将具有相同的长度。从技术角度而言，我们在这里说的“列表”实际上是指 1-d TensorFlow 张量。...为了方便重复使用 input_fn，我们将向其中添加一些参数。这样，我们就可以使用不同设置构建输入函数。参数非常直观： file_path：要读取的数据文件。...估算器需要一个没有参数的 input_fn，因此我们将使用 lambda 创建一个没有参数的函数，这个函数会使用所需的参数 file_path, shuffle setting, 和 repeat_count...使用这个笔记，您可以学习如何运行具有不同类型特征（输入）的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样，我们仅仅使用了数值特征。 对于数据集，请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。
前言 Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator，本文主要介绍tf.Estimator的内容。...相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。 实现一个tf.Estimator主要分三个部分：input_fn、model_fn、main三个函数。...1. input_fn 读过我的另一篇文章：Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取 的同学应该记得那里面的read_and_decode函数，其实就和这里的input_fn逻辑是类似的，...，本例中以learning_rate为例，展示如何通过param来将参数传递进来，其他参数为了简便，直接用了数值型。...分布式训练 对于单机单卡和单机多卡的情况，可以通过tf.device('/gpu:0')来手动控制，这里介绍一下在多机分布式情况下Estimator如何进行分布式训练。
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