我已经使用tensorflow一段时间了。一开始我有这样的东西:
def myModel(training):
with tf.scope_variables('model', reuse=not training):
do model
return model
training_model = myModel(True)
validation_model = myModel(False)
主要是因为我一开始就有一些MOOC让我这么做。但他们也不使用TFRecords或队列。我不知道为什么我要用两种不同的模型。我试着只构建一个,然后用f
我希望使用FluentValidation验证我的Dto和域模型。我已经定义了一个Validator类来验证Dto,如下所示。
但是,如果我还想为我的域模型添加一个验证器,其中一个验证器的更改不会反映在另一个验证器中。与中一样,如果我将密码长度的规则从6更改为7,我将不得不在这两个位置上都进行更改。
是否有某种方法可以从域模型或类似的东西中继承规则,以在Dto和域模型之间实现一致的规则?
Dto:
public class NewUserDto
{
public string FirstName { get; set; }
public string LastName { ge
我想将MLP应用于一些商业卖家的数据。我发现这些数据是分类和连续特性的混合体。对于我所读到的内容,向神经网络提供这两种类型的数据(引用未知/不可用)是不可取的,我记得我读到的神经网络可以使用以下模型:
Categorical variables-->NN model 1
----->NN model 3---->Output
Continuous variables--->NN model 2
因此,在这个模型中,我们有两个神经网络,每个神经网络只提供分类变量或连续变量,然后将输出(来自这
我继续自己学习hanami,我发现在生成用户模型时,hanami生成了两个包含文件的实体和存储库目录。
实体目录中的user.rb
class User < Hanami::Entity
end
存储库目录中的user_repositories.rb
class UserRepository < Hanami::Repository
end
我阅读了这些文档,但我仍然不知道应该在哪些类中描述与关联有关的验证,或者为什么原则上需要每个类,因为在RoR中我们需要一个模型。请解释一下(