关键字 ngTemplateOutlet 先看模板，ngTemplateOutlet 是一个指令，它接收模板变量，可以实现模板的动态渲染， 在这里，如果定义了 nzTemplate 变量就使用它，否则用默认的
一、判断字符串是否为整数的多种思路 1)使用sed加正则表达式 删除字符串中的所有数值，看字符串长度是否为0来判断 [ -n "`echo oldboy123|sed 's#[0-9]##g'`" ]...456789123;[ -n "$num" -a "$num" = "${num//[^0-9]/}" ] && echo char || echo int char 4)通过expr计算判断[推荐] expr进行整数计算...，如果参与计算的是非整数，就会报错，查看返回值就能确定 expr oldboy + 0 &>/dev/null;echo $?...awk length函数统计 [ `echo oldboy|awk '{print length}'` -eq 0 ] && echo "zero" || echo "no zero" 三、扩展:判断传入的参数个数是否满足要求...假如要求传入两个参数,则可以直接判断第二个参数是否为空,如果为空,则表示第二个参数不存在 [ -z $2 ] && echo "zero" || echo "no zero"
前言： 项目中时不时遇到查字典表等数据，只需要返回数据，不需要写其他业务，每个字典表可能都需要写一个接口给前端调用，比较麻烦，所以采用下面这种方式，前端只需传入实体名称即可，例如：SysUser 1、...DBContext里面的对象来匹配实体名称得到他的命名空间 var name = DBContext.Model.GetEntityTypes().Where(a => a.ClrType.Name == "传入的实体名称...FirstOrDefault(); 3、获取实体类型 var entityType = Assembly.Load(assemblyName).GetTypes().Where(a => a.Name == "传入的实体名称...").FirstOrDefault(); 2、创建动态仓储 var repositoryType = typeof(Repository).MakeGenericType(entityType);/
判断脚本传入的参数是否是整数 常用的几种方法 完整Shell 脚本如下: #!.../bin/sh ################################################################### # 判断传入的参数是否是数字的判断方法的脚本
如果把文件全部加载到内存中，对大数据量来说，是不可行的，tensorflow使用列队，通过多线程来操作队列进出。...下面这个例子是将文件名加入到队列中，每次从列队中只能取出一个tensor，然后读取图片数据，还是频繁io操作， import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot
前几天去华为做机试，遇到一个整数划分的问题，题目是：现有1,2,5,10,20,50,100 元这几种钱币，问给定n元能有多少种分配方式。...我解决这道题是从网上看的方法，用的递归，但是悲剧的是测试用例运行超时，结果题没做出来，我直觉上觉得用动态划分可以解决，所以就研究了动态划分的解法。
万粉博主、帮助初学者入门，记录自己的学习过程 个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 热门专栏：初学者入门C语言_天寒雨落的博客-CSDN博客 目录 动态规划...整数拆分 题目 思路 代码 执行结果 ---- 动态规划 其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，经分解得到子问题往往不是互相独立的，举个简单的例子...：你知道两个1相加等于2，问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢，还是再用1+1+1，你肯定会用前面的那种方法对吧，这就是动态规划，（1+1）就是（1+1+1）的子问题，且并不是相互独立，你得到了...（1+1）就好得到（1+1+1）了 整数拆分 题目 给定一个正整数 n ，将其拆分为 k 个 正整数 的和（ k >= 2 ），并使这些整数的乘积最大化。...：写个求最大值的函数Max（） 由于每个正整数对应的最大乘积取决于比它小的正整数对应的最大乘积，因此可以使用动态规划求解。
整数拆分 给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。...动态规划 动规五部曲，分析如下： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i]：分拆数字i，可以得到的最大乘积为dp[i]。...343.整数拆分 以上动规五部曲分析完毕，C++代码如下： class Solution { public: int integerBreak(int n) { vector<int
前一篇文章讲解了TensorFlow基础和一元直线预测的案例。本篇文章将详细介绍Session、变量、传入值和激励函数。...文章目录： 一.tensor张量 二.Session 三.常量和变量 四.placeholder传入值 五.激励函数 六.总结 代码下载地址： https://github.com/eastmountyxz...# 创建一个0阶变量并初始化为0 state = tf.Variable(0, name='counter') 创建变量时，必须将一个张量作为初始值传入构造函数Variable()，TensorFlow...四.placeholder传入值 placeholder称为传入值或占位符。...TensorFlow使用tf.placeholder()创建占位符，开始先hold住变量，之后会从外界传入进来，把placeholder值填充进去，Session.run的feed_dict为参数填充值
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AI 研习社消息，日前，谷歌发布 TensorFlow 1.5，TensorFlow 又一次迎来更新。...在此前的版本中，TensorFlow 迎来三大重大变化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate...而在这次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite，除此之外，还将支持 CUDA 9 和 cuDNN 7。...主要的更新 支持 Eager execution 预览版本 TensorFlow Eager Execution 是一个命令式、由运行定义的接口，可以在即时的运行错误下进行快速调试，与 Python 工具进行整合...这可以使得 TensorFlow 的入门学习变得更简单，也使得研发工作变得更直观。 支持 TensorFlow Lite 开发者版本 TensorFlow Lite 针对移动和嵌入式设备等。
好的，回到正题，遇到问题解决问题，想办法找一个最佳的Tensorflow的seq2seq解决方案！...介绍使用动态rnn构建seq2seq，decoder使用raw_rnn，原理和WildML的方案差不多。...Tensorflow的动态RNN 先来简单介绍动态rnn和静态rnn的区别。 tf.nn.rnn creates an unrolled graph for a fixed RNN length....而动态rnn可以在执行的时候，将图循环地的复用。 一句话，能用动态的rnn就尽量用动态的吧。 Seq2Seq结构分析 ?...这里着重介绍CustomHelper，要传入三个函数作为参数： initialize_fn：返回finished，next_inputs。其中finished不是scala，是一个一维向量。
问题描述 给定正整数n，找出所有不同的写法使得n为整数1，3，4的和。 如：n=5时，不同的写法有5种。 解决方案 下面将介绍利用动态规划的思路来解决问题。 1、 将问题求解转化为函数形式。...接下来考虑计算正整数n的写法，即f(n)。...即要想求得正整数n的写法，我们需要先知道n-1, n-3和n-4这三个整数的写法，然后求和即可。 3、代码实现。 下面将介绍python的代码实现部分。...import numpy as np MAX_N = 10 # 给定正整数n，找出所有不同的写法使得n为整数1，3，4的和。...利用动态规划的思路分析问题、解决问题并最终完成了python代码的编写。
通常，我们创建一个数组后就不能调整其长度，但是Array类提供了一个静态方法CreateInstance用来创建一个动态数组，所以我们可以通过它来动态调整数组的长度。
问题描述 给定正整数n，找出所有不同的写法使得n为整数1，3，4的和。 如：n=5时，不同的写法有6种。 2. 问题分析 下面将介绍利用动态规划的思路来分析并解决问题。...利用函数的思想对问题进行建模，令y=f(x)表示满足题目要求的正整数x有y种不同的写法。则f(5)=6表示的是满足题目要求的整数5共有6种不同的写法。...想象一下假设在我们面前有三堆整数，其中第一堆H1有若干个1，第二堆H2有若干个3，第三堆H3有若干个4。那么如何从这三堆数里面拿走若干个整数使得这些整数之和为5。...import numpy as npMAX_N = 10# 给定正整数n，找出所有不同的写法使得n为整数1，3，4的和。...利用动态规划的思路分析问题、解决问题并最终完成了python代码的编写。
本文代码主要演示tensorflow的基本用法。...import tensorflow as tf # 创建变量，保存计算结果 start = tf.Variable(1, dtype=tf.int64) # 初始化变量的op init_op = tf.global_variables_initializer...5483646897237262336 28 : -5968160532966932480 29 : -7055958792655077376 30 : -8764578968847253504 可以看出，当整数大于...20之后，阶乘的计算结果就不对了，这是因为tensorflow的变量类型和常量类型设置为tf.int64的原因，很遗憾似乎这已经是tensorflow的极限了，毕竟实现机制与Python并不一样，不能像...下面的纯Python代码则不会有任何问题，当然还可以支持更大整数的阶乘，大家可以自行试验。
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1....Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境...] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session 1....IssueRequest(request, response, rungraph_, std::move(done), call_opts); } 远端运行的 GrpcWorkerService 作为守护进程，将会处理传入的...图 7 Master 动态逻辑 2 我们马上会去 Worker 来一探究竟。 0xFF 参考 [1]. Abadi M, Agarwal A, Barham P, et al.
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(7) --- Worker 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(7) --- Worker 动态逻辑 1....本文依旧深度借鉴了两位大神： [TensorFlow Internals] (https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals)，虽然其分析的不是最新代码...Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境...(1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析...] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session 1.
为了方便大家了解TensorFlow Fold的特性，本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念，对比介绍DyNet、PyTorch和TensorFlow等框架的特性，重点讲解TensorFlow Fold...二、框架竞争的焦点：编程语言与动态计算图 三、以静制动：巧妙的Dynamic Batching算法 四、TensorFlow Fold：封装在静态框架上的动态接口 五、总结 当我们说动态计算图的时候，我们指的是什么...从上一部分我们知道，TensorFlow其实是一个静态框架，天生在解决动态计算图问题上处于劣势。你说它一个静态的框架，怎么就解决了动态计算图的问题呢？...通用计算图中有两种Tensor，代表单词的编码整数、词向量/hidden向量的128维向量。Operation也只有两个一个词向量查表操作（embed lookup）和一个RNN的Cell。...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装，设计参考了函数式编程的一些思想，目的就是方便用户快速地构建动态计算图。
选自Google Brain 作者：Asim Shankar & Wolff Dobson 机器之心编译 PyTorch 的动态图一直是 TensorFlow 用户求之不得的功能，谷歌也一直试图在 TensorFlow...Eager Execution 的优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持 适用于几乎所有可用的...动态模型的构建可使用 Python 控制流。...也有一些例外，比如动态模型使用 Python 控制流改变基于输入的计算。 一旦调用 tfe.enable_eager_execution()，它不可被关掉。...如果你想现在就开始使用，那么： 安装 TensorFlow 的 nightly 版本（https://github.com/tensorflow/tensorflow#installation） 查看
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