Android架构 DataLayer层 DataManager ---- 1.程序员在架构上的探索（先扯蛋一分钟） 我想无论是移动端工程师还是服务器工程师，技术成长路线大致都是先熟练(不是熟悉,hahaha...2.Android架构中DataLayer层的需求和框架选择 无论是MVC、MVP架构或者现在基于Google的databinding框架的MVVM架构，都是划分表现层(ViewLayer)和数据层(DataLayer...Clean架构可取分离DataLayer层的思路，当然还有整个降耦合的思路。 我构想的架构大概是这样子： ?...DataLayer获取在Android端无非是网络，本地数据库（Sqlite），本地文件（SharePreference，文件）。网络获取框架当然是现在火的不得了SSqure家的Retrofit。...应用中使用Clean架构 如何设计MVP中的Presention层
方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown...这个编译器是让用户可以使用自定义的语言做为数据处理后端的一个 Zeppelin 插件。例如在 Zeppelin 使用scala代码,您需要一个 Spark编译器。...如果您使用的是Windows操作系统,我建议您安装和使用Cygwin终端(它提供功能类似于Windows上的Linux发行版)。...还值得一提的是,还有另一个R的编译器是由 Data Layer 提供的。你可以在这里找到说明如何使用:https://github.com/datalayer/zeppelin-R。...镜像部署 为了您的方便, Datalayer 为Apache Zeppelin 提供了一个最新的 Docker镜像。
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。...当然原始的caffe的构建感觉还是比较复杂(主要是cmake)，我这里仅仅使用cmake构建，而且简化点，当然最重要的是支持CLion直接运行调试（如果需要这个工程可以评论留下你的邮箱，我给你发送过去）...最后给出了使用纯C++结合多层感知机网络训练mnist的示例 内容如下： caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试） 类似与caffe一样按照layer、solver、loss、net...等模块构建的神经网络实现可以见下面这篇blog，相信看懂了这个python的代码理解caffe框架会更简单点....神经网络python实现 ---- 最后如果需要cmake + CLion直接运行调试caffe的代码工程，可以评论留下你的邮箱，我给你发送过去.
condensed-night-purple Android官方推荐架构：DDU MVVM对比 M：Model 网络层 用于获取远端数据 VM:ViewModel 中间转换层 获取网络层数据进行转换成UI可以直接使用的数据...用于对数据进行处理转换的，用户的不同操作对应不同的逻辑，将逻辑封装。...一样也通过LiveData包装可被观察的数据流，Domain Layer层可直接改变也可以放到DataLayer中去处理（根据业务逻辑选择） 数据图生产者/提供者 DataLayer 整合用户需要的备份内存数据操作及请求远端网络数据这两个数据层...， DomainLayer层下发数据操作，DataLayer做出响应并更新DomainLayer中被观察的数据对象，实现UI层的自动渲染。...遵循原理： 单一数据流： 当数据不仅仅是通过界面交互操作产生的时候数据操作应该下沉到DomainLayer中或者Data层 方便测试，不和UI层逻辑强绑定，测试只需更新一处数据即可响应 方便回溯，根据使用的被包装容器可对实现不同的数据回溯操作
Google Analytics 是谷歌提供的数据统计服务，可以对目标网站进行访问数据统计和分析，并提供多种参数供网站拥有者使用。...也就是使用nginx做一个代理，将用户的请求操作替换成本机来请求的操作，这样就解决了网络不一的问题，速度慢或失败的问题，并且是不影响客户端的体验，统计的数据更加准确。...WebSauger|eXtractor|Quester|WebStripper|WebZIP|Wget|Widow|Zeus) 1; ~*(Twengabot|htmlparser|libwww|Python...id=UA-1186214208-1"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function...;/script> 至此，使用nginx代理GA就已完成。
这次绕不过去了，就顺便研究了一下Caffe对LMDB的使用，一些心得写下来和大家分享一下。提取特征的内容下一篇再写。 Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。...LMDB Caffe使用LMDB来存放训练/测试用的数据集，以及使用网络提取出的feature（为了方便，以下还是统称数据集）。数据集的结构很简单，就是大量的矩阵/向量数据平铺开来。...读取大量小文件的开销是非常大的，尤其是在机械硬盘上。LMDB的整个数据库放在一个文件里，避免了文件系统寻址的开销。LMDB使用内存映射的方式访问文件，使得文件内寻址的开销非常小，使用指针运算就能实现。...经过Protobuf编译后，可以在Python和C++中都提供高效的访问。同时Protubuf还为它提供了序列化与反序列化的功能。存放进LMDB的就是Datum序列化生成的字符串。...读取数据集 Caffe中读取LMDB数据集的代码是DataLayer，用在网络的最下层，提供数据。DataLayer采用顺序遍历的方式读取数据，不支持打乱数据顺序，只能随机跳过前若干个数据。
在安装好的 caffe 环境里训练模型时报错 $ cd $ ....0x7f4ca207563e (unknown) @ 0x7f4ca2554321 caffe::db::LMDB::Open() @ 0x7f4ca24639b4 caffe::DataLayer...::DataLayer() @ 0x7f4ca2463b62 caffe::Creator_DataLayer() @ 0x7f4ca252a149 caffe...0x7f4c9c8ddb35 __libc_start_main @ 0x40654b (unknown) Aborted (core dumped) 问题原因是没有找到训练用的数据
，因此一些基础的使用方法我就不详细去说了。...相比于过去WC的解决方案，从我的使用感受来说，我觉得最值得说的方面主要是场景空间划分，Streaming，OFPA存储，DataLayer，LevelInstance，HLOD，WorldPartitionBuilder...对于5.3版本的引擎，也可以使用wp.Editor.DumpStreamingGenerationLog输出一次，这个指令可以不运行游戏即可输出结果。...如果有Runtime类型的DataLayer，那么在生成的时候就会看到这样的Cell，除了Cell的编号外，还有一段DL开头的。这个就表示这个Cell内是有DataLayer的。...具体可以看文档： 虚幻引擎中的关卡实例化 | 虚幻引擎5.3文档 (unrealengine.com) 本身使用起来还是挺简单的。
参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用...ndarray.data Python缓冲区对象指向数组的数据的开头。ndarray.size 数组中的元素数。...print(ndarray.ndim) # 输出： 2 # ndarray.data Python缓冲区对象指向数组的数据的开头。...ndarray.tobytes（[order]） 构造包含数组中原始数据字节的Python字节。
# 6.py #code=utf-8 # python的函数使用 # 在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用...# 空函数的使用 如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：还可以用在其他语句里 def nop(): pass age = 20 if age <= 18: pass...print 'age', age print 'city', city addInfo('t1', '男') addInfo('t2', '男', 8) # 默认参数很有用，但使用不当...def testList(l = []): l.append('end') print l testList() testList() # python中可以让函数的参数变为可变参数...、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
Python中的基本数据结构有list，dict，tuple，set。Python还有一个功能比较强大的包collections，可以处理并维护一个有序的dict，可以提高程序的运行效率。...1、collections中defaultdict的使用 defaultdict在字典dict的基础之上添加一个参数default_factory（default_factory可以指定为list...字典dict是无序的，如果我们想要有序的dict，可以使用OrdereDict 例子1： >from collections import OrderedDic >d={'b'...dict中的key-value，popitem(last=False)按照先进先出的规则删除dict中的key-value 例子2：例1中已经按照key排序的dict，使用使用popitem()...deque的使用 deque是为了向list中删除和插入的效率更高，用法与list相似，而list自带的append和pop方法（尾部插入和删除）速度慢 4、collections中ChainMap
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 (一)for循环的使用场景 1.如果我们想要某件事情重复执行具体次数的时候可以使用for循环。...(二)for循环操作列表实例演示 使用for循环对列表进行遍历元素、修改元素、删除元素、统计列表中元素的个数。...Fruits: print(fruit) print("结束遍历") 结果演示： apple orange banana grape 2.for循环用来修改列表中的元素...#统计apple的个数 Fruits=['apple','orange','banana','grape','apple'] count=0 for i in Fruits: if i=='...apple': count+=1 print("Fruits列表中apple的个数="+str(count)+"个") 结果演示：Fruits列表中apple的个数=2个 注：列表某一数据统计还可以使用
pygrametl是一个python的package用于ETL（Extract-Transform-Load ） 简例 import MySQLdb from pygrametl.datasources...ResultsFile.csv', 'r', 16384), delimiter=',') 3.Dimension（维度） pygrametl 提供了数据仓库维度交互，提供了一个在table中执行增删改查操作的接口...使用Dimension两步走： （1）创建ConnectionWrapper （2）必须指定table的名字，key以及表中其他的列 下面是一个使用Dimension将相应的数据的插入到对应维度的操作的例子...) 参数含义：Parameters name – 表名 attributes –属性序列列表 fieldsep – 属性分隔符 rowsep – row分隔符 nullval – null的替代
Python中的*使用 在为函数传递参数和函数定义时使用参数的时候，时常会看到有和 *和**，下面分别讲解其作用。...调用函数时使用*和 ** 假设有函数 def test(a, b, c) test(*args)：* 的作用其实就是把序列 args 中的每个元素，当作位置参数传进去。...test(**kwargs)：** 的作用则是把字典 kwargs 变成关键字参数传递。...定义函数参数时使用*和** def test(*args): 定义函数参数时 * 的含义又要有所不同，在这里 *args 表示把传进来的位置参数都装在元组 args 里面。...: def test(**kwargs): 类似的， ** 就是针对关键字参数和字典的了。
socket(简称 套接字) 是进程间通信的一种方式，实现不同主机间的进程间通信，比如QQ socket.socket(AddressFamily, Type) Address Family：可以选择...，ip地址为空表示本机的任何一个ip udpSocket.bind(bindAddr)#绑定本机的端口 recvData = udpSocket.recvfrom(1024)# 等待接收的数据，1024...socket.SOL_SOCKET, socket.SO_BROADCAST,1)# 设置成能发送广播数据 s.sendto("Hi", dest)# 发送广播 TCP：传输控制协议，稳定，慢一些，web服务器（HTTP）使用...tcp UDP：用户数据包协议，不稳定，快一些 TCP三次握手，四次挥手 TCP十种状态 TTL是指经过路由器的个数 MSL数据包在网络上存活的最长时间 TCP服务端 1.socket创建一个套接字...) tcpSerSocket.listen(5)# 将socket变为监听状态，listen是建立连接的**队列**的个数，linux之中这个值是默认的，更改无效，阻塞 newSocket, clientAddr
在OpenStack中, 使用了Python的 jsonschema包, 对json字符串做了验证....Python JSON Schema Library https://pypi.python.org/pypi/jsonschema JSON Schema Introduction http://json-schema.org.../ 做法比较简单 1) 定义一个文件 json schema. json schema 类似于一个模板定义文件, 定义了json中的节点名称, 节点值类型 以tempest中的一个schema定义为例..., 'md5hash'] } } }, 'required': ['agents'] } } 2) 使用...tempest对每一个REST api的返回值, 都使用json schema做了校验 @classmethod def validate_response(cls, schema, resp
参考链接： Python | 集合中的remove和throws Python中的*使用 在为函数传递参数和函数定义时使用参数的时候，时常会看到有和 *和**，下面分别讲解其作用。 ...调用函数时使用*和 ** 假设有函数 def test(a, b, c) test(*args)：* 的作用其实就是把序列 args 中的每个元素，当作位置参数传进去。...test(**kwargs)：** 的作用则是把字典 kwargs 变成关键字参数传递。...定义函数参数时使用*和** def test(*args): 定义函数参数时 * 的含义又要有所不同，在这里 *args 表示把传进来的位置参数都装在元组 args 里面。...: def test(**kwargs): 类似的， ** 就是针对关键字参数和字典的了。
__author__ = 'Python' import tkinter as tk class Application(tk.Frame): def __init__(self, master... application app = Application(master=root) # start the program app.mainloop() Tkinter可以用来制作GUI，它属于Python...的标准GUI库。...参考： Python 3.5.1文档，Python 标准库，图形用户接口
博文中主要使用到的技术设计到Python，Redis，以及Java。涉及到的技术看似很多，但是主要的语言是基于Python进行开发的。 ...主要架构涉及如下： 接下来开始介绍一下程序的实现过程，主要讲解wxpy -> python.redis -> Java.redis 1、Wxpy初体验 项目使用的python 是3.5版本的，...在这里我们可以看到了和上面代码的区别，这里使用的是listen（），上面是使用embed（）进行监听。 我们再这里使用listen 进行监听对象后，可以设置相应的配置。... 这一模块我们将简单描述一下python 对于Redis 的支持，首先我们需要安装python-redis相关模块： 2.1 Python-redis安装 下载压缩包：哆啦A梦的任意门 解压进入...Python 对Redis 的支持。
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