我有一个通过csv文件输入数据的内容类型。一切都很好,因为我有多个内容类型的设置像这样。
不过,我正在努力清理数据库,删除2012年及之前的数据。
在/admin/content/filter url的Drupal中,我设置了内容类型的参数,例如:
node type is Print Data
and is created before 2013-01-01
and node status is published
(注意,我只是使用代码指示符来设置这个帖子的选项)
返回时,我有显示500+结果的每个页面的内容页。我可以从Drupal中删除它们,但每次只能删除500,所以我去了phpMyad
我有一个包含有字段的文档的集合,称为field1,我想在每个field1条目上调用一个(复杂的) python函数fxn,并将其存储在一个新的field2中。我的集合相当大,fxn需要几秒钟才能运行,所以我想在几个作业中并行处理。到目前为止,这是我的做法:
for i, entry in enumerate(collection.find().sort('_id')):
if i % nJobs != jobID: continue
field1 = entry['field1']
field2 = fxn(field1)
col
我很难在新的一组类上实现用于二进制分类的预训练的Xception模型。通过以下函数成功返回模型:
#adapted from:
#https://github.com/fchollet/keras/issues/4465
from keras.applications.xception import Xception
from keras.layers import Input, Flatten, Dense
from keras.models import Model
def get_xception(in_shape,trn_conv):
#Get back the convolu
在使用SQLBulkCopy时,处理主键冲突错误的最佳方法是什么
Violation of PRIMARY KEY constraint 'email_k__'. Cannot insert duplicate key in object 'lntmuser.email'.
(即该行是否已存在于目标表中)?
有没有一种方法可以跳过插入重复行,或者必须事先检查和处理?
下面是我目前使用的代码:
var conPro = tx_ProConStr.Text;
var conArc = tx_ArcConStr.Text;
var con = new
当我启动我的服务器时,我得到:
/usr/lib64/python2.7/site-packages/django/contrib/admin/util.py:7: RemovedInDjango19Warning: The django.contrib.admin.util module has been renamed. Use django.contrib.admin.utils instead.
"Use django.contrib.admin.utils instead.", RemovedInDjango19Warning)
/usr/lib64/pytho
我正在尝试训练一个具有ctc损失的blstm,用于语音序列识别。我设法让代码运行,但训练在第二个时期的特定步骤失败,出现以下错误:
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Invalid argument: slice index 0 of dimension 0 out of bounds.
[[Node: ctc/scan/strided_slice = StridedSlice[Index=DT_INT32, T=DT_INT32, begin_mask=0, ellipsis_mask=0, end_mask=0, new_
我试图在mongodb集合中批量插入一些文档。
我对我的集合中的链接字段施加了唯一的限制。
bulkUrls = db.urls.initialize_ordered_bulk_op()
for info in links:
info = urljoin(url['link'], info)
if '#' in info:
info = info[:info.index('#')]
if(validateUrl(info)):
bulkUrls.insert({'l
我是CNN和机器学习的新手,我一直在努力学习TensorFlow的图像分类教程。
现在,Google可以找到了。我一直在跟踪 of TensorFlow。我稍微修改了一下,所以它将模型保存为h5格式而不是tf格式,这样我就可以使用Keras‘model.predict_classes了。
现在,我已经训练了模型,模型从保存的模型重新加载,好的。但是,每当我试图预测图像时,我就反复得到list index out of range错误,我就是这样做的:
def predict():
image = tf.io.read_file('target.jpeg')
image