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为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index

这里再说一下在不同的 MySQL 版本， EXPLAIN 和 OPTIMIZER TRACE 结果可能不同，这是 MySQL 本身设计上的不足导致的，EXPLAIN 更贴近最后的执行结果，OPTIMIZER...但是不能直观的看出来为啥会走错索引，需要通过 OPTIMIZER TRACE 进行进一步定位。但是在进一步定位之前，我想先说一下 MySQL 的 InnoDB 查询优化器数据配置。...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...并且索引不能随便加，想加多少加多少，也有以上说的这两个原因，这样会加剧统计数据的不准确性，导致用错索引。 手动 Analyze Table，会在表上加读锁，会阻塞表上的更新以及事务。...通过 Alter Table 修改某个表的 STATS_SAMPLE_PAGES 的时候，会导致和 Analyze 这个 Table 一样的效果，会在表上加读锁，会阻塞表上的更新以及事务。

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pyinstaller打包exe文件出现命令窗口一闪而过

\Project 带不带.exe都行,然后又运行了一次，终于看到了 错误信息，顿时有种泪流满面的感觉啊 从错误信息也能看出为什么加入raw_input()或者os.system(“pause”)等待信息没有用...，因为根本 就没走主程序 提示没有no module named requests 但是明明有，并且在pycharm中导入了啊，为什么会提示 没有呢？...实在是想不明白，于是去网上查各种资料，终于查到了原因，原来是和编写的工具有关，pacharm 导入的模块并没有安装到电脑的python中模块中去，这就导致了，在pacharm中能正常运行，在 命令窗口里运行...在这次查找问题，解决问题的过程中，我总结了一下，这和我一上来就使用pycharm有关， pycharm在编程时确实好用，自动化程度确实高，但是在基础还未学好的情况下我建议还是先使用 IDLE吧，我之前就跳过了...IDLE直接使用的pycharm，我现在也处在自学阶段，就换回了IDLE， 如果python有模块没导入，它会直接提示你，你也只能pip去安装或手动安装，这样打包的时候就 不会有缺少模块的问题，也希望大家在以后的学习中碰到问题能及时解决问题

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解决python中无法自动补全代码的问题

，但是输入tensorflow.contrib.却没有任何反应，我推测import tensorflow只是将当前下tensorflow包内的方法变量都导入提示功能中供提示使用,可能不能导入部分子包的智能提示功能...“import tensorflow.contrib”表示将当前子包的方法的提示功能导入进去。...if 1: import cv2 #这句话表示在程序运行的时候导入cv2模块，用于解决上面的from cv2 import *导入的模块不可用 在pyshell中解决contrib的代码补全问题，...pycharm中好像不行 直接import tensorflow.contrib就可以了 用的时候，输入tensorflow.contrib.la 过一会就会提示有layer这个属性了。...您可能感兴趣的文章: 让 python 命令行也可以自动补全 给Python IDLE加上自动补全和历史功能 Python实现Tab自动补全和历史命令管理的方法 Python设置在shell脚本中自动补全功能的方法

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详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行： ?...，那是不是把对应的文件加载在别的目录下，引导tensorflow去另一个我可以操作的目录下找这个libcudnn.so.7文件，就可以解决问题呢？...虚拟环境下的，在执行这几条命令会自动退出虚拟环境。...在tensorflow2.1上，也同样出现gpu无法调用的问题，但打印的错误信息不仅有libcudnn.so.7文件无法打开，还有其他几个文件也打不开，这些文件基本都是lib开头的，可以查看这些文件是否在...当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是

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【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： ?...于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX...又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...如果网速堪忧的话，可以直接先下载zip版本，然后再传到服务器上，我使用的是后者。...安装完成后，我们可以试着在Python交互环境中导入一下TensorFlow，看看是否有报错： ?

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记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因...，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo...又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...可以直接先下载zip版本，然后再传到服务器上，我使用的是后者。...： pip install tensorflow-2.5.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 安装完成后，我们可以试着在Python交互环境中导入一下TensorFlow，看看是否有报错

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使用Go语言来理解Tensorflow

简而言之，go绑定可用于导入和定义常量图；在这种情况下，常量指的是没有经过训练的过程，因此没有可训练的变量。 现在，开始用Go来深入学习Tensorflow吧：让我们来创建第一个应用程序。...在Go中，相反，之前的程序会执行失败，因为A和x都命名为Placeholder。...这种差异会产生完全不同的图，但它们在计算上是等效的。 我们来改变占位符的定义，以此来定义两个不同的节点，此外，我们来打印一下作用域的名称。 让我们创建文件attempt2.go，把这几行从： ?...有两种定义节点的方法：在不同的作用域（Go语言）中定义操作或更改操作名称。 我们解决了重复节点名称的问题，但另一个问题显示在我们的终端上。 ? 为什么MatMul节点会出现错误？...对尚未完全支持int64操作的设备兼容，因此内核的这种具体实现不足以在每个支持的硬件上运行。 回到刚才的错误提示：修改方法是显而易见的。我们必须将参数以支持的类型传递给MatMul。

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【学习】 TensorFlow：最棒的深度学习加速器

一些文章推测TensorFlow会带来一场人工智能革命。...我还会进一步解释，为什么我们需要对媒体以及工业界过分狂热的反应保持警醒。 为什么是快速数学？ ? 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。...在Theano事先给出的范式之下，我们可以很简单的使用符号将所有基础操作组成起来定义需要的函数，而导入的Theano库知道如何进行求导。...Theano有一个似乎广为人知的bug，每当在调用Scan函数时在函数调用语句里做了生成随机数的操作。函数返回的错误信息并不特别有用，我也没办法知道这个bug啥时能被解决掉，或者能不能被解决。...一些网页开发社区已经导致了库套库的库。这很讨人厌，不仅没必要还造成浪费，更令人担心的是，这种情况导致了一种环境，在该环境中，很多最有用的技术还依赖于瞬息万变的函数库之上。

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计算机视觉模型效果不佳，你可能是被相机的Exif信息坑了

在开发和使用计算机视觉（CV）模型的过程中，由于NumPy、TensorFlow和电脑上的图片查看器在处理Exif上存在着差异，让这个问题变得十分隐秘。...大多数用于处理图像数据的Python库（如NumPy、SciPy，TensorFlow，Keras等）就是这样的。 这意味着当你使用这些工具导入图像时，都将获得原始的未旋转图像数据。...如果把这些侧躺着或上下颠倒的图像输入到CV模型中，会得到错误的检测结果。 这个问题看起来很愚蠢，似乎初学者会犯这样的低级错误。但事实并非如此！...当我们在电脑上查看图片时完全没问题，但是一用到模型中就不正常。因此很难发现问题的所在。 ? 这也导致一些开发者在Github上提问，抱怨他们正在使用的开源项目已损坏，或是模型不够准确。...但是实际上问题要简单得多，只是图片的方向错了！ 解决方法 解决以上问题的方法就是，在导入图像时检查它们的Exif数据，在必要时旋转图像。

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解决ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizer

本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。错误原因这个错误通常发生在使用TensorFlow作为深度学习框架时，尝试导入Adam优化器时。...这导致了一些旧的代码在新版TensorFlow中无法正常工作。此错误通常是因为Adam优化器的接口名称在新版TensorFlow中发生了变化而引起的。...TensorFlow 2.x版本如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，那么问题可能是出在导入路径上。首先，确定你正在使用正确的版本的TensorFlow，然后检查你的导入代码是否正确。...更新TensorFlow版本如果你仍然遇到导入错误，那么可能是因为你的TensorFlow版本太旧了。为了解决这个问题，你可以尝试更新到最新的TensorFlow版本。...请注意，在导入优化器时，我们使用了​​from tensorflow.keras.optimizers import Adam​​的方式，在代码中使用​​Adam(learning_rate=0.001

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网络编程中，关于Keep-Alive与Idle你了解多少？

那为什么TCP提供了KeepAlive，应用还需要自己去实现呢。一个是修改配置会影响到整个系统的应用，二是不修改的话，默认2分多钟才完成一个连接是否健康的检测。...在高并发场景下，2分钟堆积的SocketChannel有多少，除占用文件句柄数，导致文件句柄数达到最大限制，无法接收新的连接外，大量无效连接也会影响epoll轮询事件的效率。...其实Netty提供的Idle实现，并没有那么简单，如果去看它的源码，你会发现，写空闲超时检测的实现， Netty会判断当前是否有数据在写，但未写完成。...这是新手容易犯的错误，我刚开始学习网络编程时也犯过这个错。在测试的时候你可以接收到心跳包打印一个log。 我在服务监控这个项目中，是这样简单实现的。...（Netty会一直发送读空闲超时Idle事件，直到下一次读到数据） 你也可以这样使用，完全不要心跳包，超时直接关闭连接，我觉得不会有人这么做，如果有，那么空闲超时时间也应该设置很大。

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Unity 3D 开发《王者荣耀》：英雄攻击创建按钮源码：https:github.comiOSDevLogArenaOfValor

，我们导入 fire 粒子 资源。...运行测试，英雄移动时攻击，这时英雄切换到攻击状态，在攻击过程中释放技能，攻击后，英雄状态应该回到 idle，状态。 在 PlayerAttack.cs 中添加重置空闲状态。...public void ResetIdle() { ani.SetInteger("state", AnimState.IDLE); } 与释放技能类似，我们在攻击状态的最后触发...英雄攻击的动作就完成了，后期如果击中敌方目标，还要有相应的处理。 明天本来应该写小兵的生成，不过我要回归人工智能，更新人工智能相关的技术吧。...应该是第 3 个提问，可以获取 tensorflow 最新的书籍《深入理解 TensorFlow：架构设计与实现原理》，如果寄到，发照片出来。

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Tensorflow的安装

3 (tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL 官网的步骤就到此为止了,理论上你应该装好了 测试 需要测试下: 官网的测试地址 按照此测试做,...'NewBase' has no attribute 'is_abstract' 这个官方有解决方法,具体见: NewBase错误 错误的排除 cudnn版本低 官方说是使用cuda7.5+cudnnV5...10月7号新增: 由于需要在本机(没有GPU环境)下进行本机调试,所以我在本机上安装了cpu版本的tensorflow,又出现了几个错,特此记录 Error 1: 无法升级通过apt-get安装的软件...通过apt-get安装的numpy等,默认的位置在/usr/lib/python2.7下,所以你要是使用sudo apt-get remove,会告诉你xxxx owned by OS 解决方法:...下导入import tensorflow as tf, 没有问题 参考资源 tensorflow安装问题的yhl_leo的博客 tensorflow官方安装文档

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神经网络学习小记录-番外篇——常见问题汇总

问：up主，为什么我下载的代码和你在视频以及博客上的代码不一样？ 答：我常常会对代码进行更新，最终以实际的代码为准。...h、Ubuntu系统问题 所有代码在Ubuntu下可以使用，我两个系统都试过。 i、VSCODE提示错误的问题 问：为什么在VSCODE里面提示一大堆的错误啊？...l、提示decode(“utf-8”)的问题 由于h5py库的更新，安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本，会导致decode(“utf-8”)的错误！...问：up主，为什么运行train.py会提示shape不匹配啊？ 答：在keras环境中，因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。...答：基本上可以达到，我都用voc数据测过，我没有好显卡，没有能力在coco上测试与训练。 v、我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？

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Swift 势必取代 Python？

如果你正在研究深度学习，那么你一定听说过Swift版的TensorFlow。你可能不禁想问：“为什么Google会创建Swift版的TensorFlow？...现在已经有Python和C++版本了，为什么还要添加另一种语言？” 我将在这篇文章中为你解答这个问题，并概述为什么你需要留意Swift版的TensorFlow以及Swift语言本身。...目前，Chris Lattner在Google Brain工作——这是世界上最先进的人工智能研究团队之一。Swift语言的创始人如今在研究深度学习的实验室工作，这个事实说明这是一个重大的项目。...你只需在Swift中导入Python库，就可以放心使用了。 与此同时，你还可以将C和C++库导入到Swift中（对于C++，你需要确保头文件是用纯C编写的，没有C++的特性）。...所以在TensorFlow中调用函数时，你一定会在某个层面上遇到一些C代码。这意味着在你查看源代码的时候，会遇到一些限制。

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深入学习Apache Spark和TensorFlow

选择正确的参数会导致高性能，而错误的参数会导致长时间的训练和糟糕的性能。在实践中，机器学习从业者用不同的超参数重复运行相同的模型，以找到最佳组合。这是一种称为超参数调整的经典技术。...将计算的线性分布与添加到集群中的节点的数量进行比例分配：使用13节点的集群，我们能够并行训练13个模型，相比于在一台机器上一次一个地训练模型，这转化为7倍的加速。...如果太高，则训练过程可能会随机摆动，甚至在某些配置上发散。 神经元的数量对于获得良好的表现并不重要，而且具有许多神经元的网络对学习速率更为敏感。...我如何使用它？ 由于TensorFlow可以使用每个工作人员的所有内核，因此我们只能在每个工作人员上同时运行一个任务，并将他们一起批处理以限制争用。...这是在每个节点上运行的代码草图： def apply_batch （image_url ）：＃创建一个新的TensorFlow计算图并用tf 导入模型。Graph （）。

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