在增加之前，为了得到Entry E，map 必须遍历一个包含5 个元素的列表。调整大小后，相同的 get() 只是遍历 2 个元素的链表，调整大小后 get() 快 2 倍！...“2” 修改了key的hash值但是HashMap不知道（因为存储了旧的hash值） 您尝试使用修改后的密钥获取对象 该映射计算您的键的新哈希（因此从“2”开始）以查找条目在哪个链表（桶）中 案例 1...由于您修改后的密钥与旧哈希值（存储在条目中）的哈希值不同，因此映射不会在链表中找到该条目。 这是Java中的一个具体示例。...现在，如果我运行相同的代码，但这次我使用以下哈希函数 它需要46 秒，这要好得多！此哈希函数比前一个具有更好的重新分区，因此 put() 调用更快。...如果我使用以下散列函数运行相同的代码，它提供了更好的散列重新分区 现在需要2 秒。 我希望你意识到散列函数的重要性。
TensorBoard要求每次运行的日志都位于单独的目录中，因此我们将日期和时间信息添加到日志目录的名称地址。 ?...为TensorBoard定义一个summary操作函数 (更多介绍可参见前文). ? 生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。 ?...让我们假设我们有100个训练图像，批次大小为10.在softmax示例中，我们只为每次迭代选择了10个随机图像。这意味着，在10次迭代之后，每个图像将被平均选取一次。...让我们看看TensorBoard相关的代码。 在 two_layer_fc.py 我可以看到以下代码: ? 这三行中的每一行都创建一个汇总操作。...使用scalar_summary记录有关标量（非矢量）值以及histogram_summary收集有关的多个值分布信息（有关各种汇总运算更多信息可以在TensorFlow文档中找到）。
你可以在这个出色的 WWDC 演讲中找到有关 SwiftUI 差异机制的更多细节。Apple 也多次提到，我们应该避免在 ForEach 中使用 AnyView，称其可能会导致性能问题。...在本文中，我将使用 Stream 的 SwiftUI 聊天 SDK 进行一些测量，使用其默认的基于泛型的实现，并将其与使用 AnyView 的修改后的实现进行比较。...正在测试的列表具有不同类型的数据（例如图像、视频、GIF、文本等）。在测试不同实现时执行相同的操作（例如，在内容上滚动三次）。数据以每页 25 个项目的形式获取。...以下是动画卡顿仪器配置文件中的结果。你可以在此示例中看到一些更多的橙色。有更多的动画卡顿超过了可接受的延迟时间 33 毫秒。这导致在执行测试时在仪器和视觉上都出现一些可见的卡顿。...这意味着，当列表发生更改时，我们实际上重新创建了整个列表。这也解释了为什么 AnyView 实现随着时间的推移变慢 - 每次重绘时都需要从头开始创建更多内容。
当一名核心工程师与一位或更多的外部贡献者协作时，经常会有更大的pull request会被放入正在进行的工作中。...我们确实考虑过把GitHub上提交的bug复制到我们的内部系统中，但要为相同信息同步两份副本，代价太高了。...我本人就在这个轮班小组里，因此每天早上我浏览完自己的邮件后，我都会查看电子表格来弄清楚自己被分配到了哪些问题。很遗憾，我们没法自己回答全部的问题，但每一个新进来的问题我们都会看。...后来，我们把它当成讨论区来用，GitHub和Stackoverflow都不合适的话题，就发到邮件列表，但是在实际操作中我们发现，即便是架构问题，用GitHub issue来讨论也比邮件列表合适。...现在我们用这个邮件列表来发送信息和贴通知，还算是值得订阅的。 代码同步 和我聊过的许多人都对一件事表示十分吃惊——那就是在谷歌内部，我们使用的代码库和我们在GitHub上所开放的几乎完全相同。
旋转后的图像总是近似的。如果你将图像逆时针旋转 10 度，然后再顺时针旋转 10 度，你得到的图像将不是你最初开始的完全相同的图像。...还要注意它使用range()的三个参数形式，所以它返回的列表从y开始，到0结束，并且在每次迭代后“增加”了-1）。 让我们看下面的例子。为了节省空间，只显示了棋盘的前五行。...值越大，它们在游戏循环中的每次迭代中移动得越远（这意味着它们移动得更快）。 第 137 行的for循环将应用此移动代码到squirrelObjs列表中的每个敌方松鼠对象。...循环将在squirrelObjs中的每个敌对松鼠游戏对象上运行代码。...总结 《松鼠吃松鼠》是我们的第一个游戏，其中有多个敌人同时在棋盘上移动。拥有多个敌人的关键是使用具有相同键的字典值，以便在游戏循环的迭代中对它们中的每一个运行相同的代码。 相机的概念也被引入了。
为了测试训练好后模型的识别质量，我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则，模型可能会识别所有已训练的数字，但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...我们将权重和偏差更新一小部分梯度，并使用下一批训练图像再次执行相同的操作。希望这让我们到达交叉熵最小的坑底。 ? 在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...不要太多地关注跨步的复杂语法。查看文档的完整详细信息。在这里工作的填充策略是从图像的两边复制像素。所有数字都在统一的背景上，所以这只是扩展了背景，不应该添加任何不需要的形状。...手写数字是超过4个像素形状的模式。 所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？
为了测试训练好后模型的识别质量，我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则，模型可能会识别所有已训练的数字，但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...我们将权重和偏差更新一小部分梯度，并使用下一批训练图像再次执行相同的操作。希望这让我们到达交叉熵最小的坑底。 ? 在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...这个断开连接通常被标记为“过度拟合”，当您看到它时，您可以尝试应用称为“丢失信息”的正则化技术。 ? 在丢失数据期间，在每次训练迭代中，您从网络中丢弃随机神经元。...手写数字是超过4个像素形状的模式。 所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？
然而，对于 IBM，在你的免费层使用量用完之后，你就要为每次调用 API 支付相同的价格。 Microsoft 为你提供了最好的免费协议，允许你每月免费处理 30000 张图片。...以下是在一定数量的图片后，为 API 使用支付的最低价格列表。...你可以在我的 GitHub 存储库中找到这里使用的所有代码。 设置我们的图像数据集 首先要做的事，在我们扫描人脸图像之前，让我们设置图像数据集。...话虽如此，我还是使用了我和同事的平均人脸计数来设定一幅图像中检测到的预期人脸数量。 结果比较 现在我们已经设置了数据集和代码，让我们处理所有竞争对手的所有图像并比较结果。...注意：我们将在本系列的下一部分中了解（本地）开源库是否可以更快地完成同样的工作。 （相对）小脸的人群 在分析了这些图像后，亚马逊似乎非常擅长检测人群中的人脸，以及相对较小的脸部。 小摘录 ?
在 Jupyter 笔记本中运行教程。...可以在激活环境后，通过在命令行运行 python --version 来检查您的 Python 版本。...打印 x 的值和新的 xs 列表 可以在文档中找到有关列表的所有详细信息。...每次运行这段代码时，元素的顺序可能都会不同。...可以在文档中阅读有关 Python 类的更多信息。 Numpy NumPy 是 Python 中进行科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。
在每次循环中，一个名为event的变量将被赋予该列表中下一个事件对象的值。从pygame.event.get()返回的 Event 对象列表将按事件发生的顺序排列。...一个只有静止不动的图像的游戏会相当乏味。（我的游戏“看这块石头”的销售情况令人失望。）动画图像是在屏幕上绘制图像，然后在短短的一瞬间后在屏幕上绘制一个略微不同的图像的结果。...播放声音 播放存储在声音文件中的声音比从图像文件中显示图像更简单。...但是让你的代码运行快几纳秒并不重要。 使用元组的重要好处类似于使用常量变量的好处：这表明元组中的值永远不会改变，因此以后阅读代码的人可以说，“我可以期望这个元组永远是一样的。否则程序员会使用列表。”...然而，由于框中(X, Y)元组的顺序每次都是相同的，因此将显示相同顺序的框。(尝试注释掉第 260 行，然后运行程序几次以查看此效果。)
图片另外一个最常用的操作莫过于Xcode左上角的“运行(Run)”按钮了。这个操作会将项目代码编译成为应用，并在iOS设备模拟器中运行，以便我们直接查看程序的工作情况，而不必每次都部署到实际设备中。...Tab在高亮状态时的颜色也是可以定义的。在文档结构列表中选中“Tab Bar”对象，然后在右侧的属性检查器中找到“Image Tint”，在其中设置我们所需要的配色方案。...与添加View Controller的方式相同，我们也需要将这两类View从右侧的对象库当中拖拽出来放到界面当中。...确保在Xcode左侧的导航栏里选中HomeViewController.xib文件，在文档结构列表中选择“View”对象，然后在右侧的属性检查器(Attributes inspector)中找到最上面的...我们可以在下图中看到，文档结构列表和右侧边栏已经被收起了，以便为两个编辑视图提供更多的空间。你可以到Xcode菜单中的“View”一项中找到相关的切换操作。
这将允许你在一个强大的IDE中编写EOS智能合约，运行和单元测试。 为什么需要它？ EOSFactory提供的所有功能都可以通过官方EOS工具集完成，即cleos和eosiocpp。...代码开发和单元测试涉及需要执行数百次的任务，并且每次都以完全相同的方式和上下文执行。因此，这些任务需要完全自动化，否则浪费了大量时间，更糟糕的是，引入了许多额外的不确定性。手动执行的操作容易出错。...7.运行单元测试。 8.下线testnet。 9.修改智能合约或单元测试并跳转到第3步。 在EOSFactory中，上述过程的每一步都由Python类和方法完全自动化。...面向对象与过程 感谢Python，你在EOSFactory中处理的是类和对象。...这与用于EOS的官方CLI的cleos中使用的过程命令相反。 文档 你可以在此存储库中找到EOSFactory的源代码，此处还有可用文档列表。
Imgur的API要求HTTP请求带有Authorization带有客户端ID 的标头。您可以从在Imgur上注册的应用程序的仪表板中找到此客户端ID，并且响应将进行JSON编码。...在每次迭代中，它都会调用self.queue.get()以尝试从线程安全队列中获取URL。它会阻塞，直到队列中有一个要处理的项目为止。...工作者从队列中接收到项目后，便会调用download_link上一个脚本中使用的相同方法将图像下载到images目录。下载完成后，工作程序会通知队列该任务已完成。...该软件包提供了另一种在Python中使用并发和并行性的方法。 在原始文章中，我提到Python的多处理模块比线程模块更容易放入现有代码中。...此功能使用枕头打开图像，创建缩略图并保存新的，较小的图像，其名称与原始名称相同，但_thumbnail附加在名称后。 在160张图片（共3600万张）上运行此脚本需要2.32秒。
运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。...你可以在nostarch.com/automatestuff2的资源中找到 100 多种标准颜色名称的完整列表。...为了简化本章中的例子，我假设您已经导入了 Pillow 的Image模块，并且您已经将 Zophie 图像存储在一个名为catIm的变量中。...将Logo图像粘贴到角落。 将修改后的图像保存到另一个文件夹。 这意味着代码需要执行以下操作： 打开catlogo.png文件作为Image对象。 循环从os.listdir('.')返回的字符串。...图 19-12：将Logo放置在右下角的左坐标和上坐标应该是图像宽度/高度减去Logo宽度/高度。 在您的代码将Logo粘贴到图像中之后，它应该会保存修改后的Image对象。
在浏览Facebook几分钟后，我遇到了一个我在Machine Learning Mastery 上完成的模板匹配教程。在这篇文章中，我详细地介绍了如何玩 Waldo在哪里？（或者 哪里是沃利？...没那么快 在检测关键点时，提取局部不变描述符和匹配关键点 肯定会起作用，这对于这个问题来说 绝对是矫枉过正的。 事实上，我们可以通过更简单的解决方案来获得更多的代码。...正如我所说的，这个技巧很简单 - 但在某些情况下，这种方法可以避免编写大量额外的代码，并处理更多奇妙的技术来匹配图像中的对象。 注意： 根据定义，模板匹配是平移不变的。...这样做给了我们稍微更强大的方法，否则我们不会有。 无论如何，应用边缘检测后，我们的模板应该是这样的： ? 图2：从模板图像中提取边缘。...再次，我们的方法能够找到输入图像中的标志！ 下面的图6也是如此： ? 图6：更多的与OpenCV和Python的多尺度模板匹配。请注意，“使命召唤4”中的“4”不包括在比赛中。
为什么不可变的基础设施 假设我们有一个应用程序。为了生成可交付成果，我们需要从源代码构建它。这包括编译源代码，处理和复制资源，以及可能的更多步骤。 最简单的形式是这个过程如下所示： ?...生成的应用程序可交付物（通常是基于JVM的应用程序的.jar或.war文件） 一个单一的不可变单位 构建一次并存储在工件存储库中 每次更改后都会通过持续集成系统进行再生 软件堆栈 ?...当然，应用程序不会直接在裸机上运行。无论是在笔记本电脑上还是在服务器上，它都需要一堆软件来执行。 典型的服务器应用程序需要应用程序服务器（嵌入在应用程序中或不嵌入应用程序中）和语言运行时（如JVM）。...语言运行时本身使用各种库，并在驱动硬件的操作系统内核之上运行。 多台机器和环境 除最简单的项目外，应用程序需要运行几台机器，并将其组织在多个环境中。 应用程序逐渐从环境升级到环境。...这确保了在生产中运行的是在测试中进行的测试。为了达到这个目的，将相同的应用程序从工件存储库中提取出来并部署到不同的机器上： ?
如果图像中没有出现人物角色，双击相同的点并删除图像。...创建Tensorflow记录文件 一旦边界框信息存储在一个csv文件中，下一步就是将csv文件和图像转换为一个TF记录文件，这是Tensorflow的对象检测API使用的文件格式。...动画版圣诞老人 这个模型对动画和真人的图片都很有效果。 ? 真人版圣诞老人 输出模型 训练结束后，该模型被导出用于在不同图像上进行测试。...我们还为我们的模型建立了一个网页，网页从google搜索中提取图像，并试图在还原的图像中找到圣诞老人。...错误的判断 结论 在使预测变得更准确和减少错误判断的数量上，还有很大的改进空间。接下来的步骤是了解更多关于配置文件中不同参数的信息，并更好地了解它们如何影响模型的训练及其预测。
将测试从测试自动化框架中分离出来 使您的测试自动化框架可移植 明智地为你的测试命名 如果需要在同一个web页面上创建相关检查的列表，请使用软断言 截屏进行故障调查 简化测试，而不是添加注释 遵循“绿色测试运行...理想情况下，您应该有信心，如果您从测试周期中删除整个UI自动化套件，您将能够在您的版本中捕获高达90%的现有bug。...来自测试执行的更快的反馈使您能够尽早地捕获问题，从而节省了大量的成本。 其次，在QA自动化流水线中更早地执行低级测试。通常，在您的存储库中每次提交之前都会运行单元测试。...这就是为什么，在自动化的过程中，我首先看到的是黑暗的一面…… ? 这段开头提到的整个敏捷测试自动化金字塔在世界各地的许多著名公司中得到了成功的应用。...我们会浪费时间，因为您知道在95%的情况下，应用程序应该在7-8秒内启动并运行。因此，每次我们都会损失2-3秒的执行时间。 你认为这算不了什么吗?我见过很多有3000个UI测试的项目。
你可能想知道为什么 python 对相同的概念使用不同的词。事实证明，只有从宏观意义上看线程、任务和进程时，它们才是相同的。一旦你开始深入了解细节，它们都代表着一些稍微不同的东西。...每个进程都在自己的 python 解释器中运行。 因为它们是不同的进程，所以在多进程中的每一个进程都可以在不同的核上运行。在不同的核心上运行意味着它们实际上可以同时运行，这太棒了。...你可以随意调整这个数字的大小，看看总的时间是如何变化的。你可能认为每次下载只有一个线程是最快的，但实际上不是这样，至少在我的系统中不是这样。我发现，线程数目在 5 到 10 个之间时，速度是最快的。...当正在运行的任务将控制权交还给事件循环时，事件循环将该任务放入就绪或等待列表，然后遍历等待列表中的每个任务，以查看完成 I/O 操作后该任务是否已就绪。...为什么 asyncio 版本很重要 它真的很快！在我的机器上进行的所有测试中，这是代码运行最快的版本： ? 执行时序图与线程示例中所发生的情况非常相似。只是 I/O 请求都是由同一线程完成的： ?
现在我们可以使用for循环将图像一张一张地传递到任何图像神经网络： ? 但这不是最佳选择。我们要进行批处理。 实际上，我们可以编写更多代码来批量添加图像和标签，然后将其传递给神经网络。...现在，我们要为该模型提供紧密的批次，以便每个批次都基于批次中的最大序列长度具有相同的序列长度，以最大程度地减少填充。这具有使神经网络运行更快的附加好处。...如果现在尝试对batch_size大于1的该数据集使用数据加载器 ，则会收到错误消息。这是为什么？ ? ? 发生这种情况是因为序列的长度不同，并且我们的数据加载器期望序列的长度相同。...任何需要训练的神经网络都会有一个训练循环，看起来类似于以下内容： 在上面的代码中，我们正在运行五个Epoch，每个Epoch： 1.我们使用数据加载器遍历数据集。...我不是在讨论如何编写自定义优化器，因为这是一个很少见的用例，但是如果您想拥有更多的优化器，请查看 pytorch-optimizer 库，该库提供了研究论文中使用的许多其他优化器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
