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Nodejs中使用ioredis库

查看Redis命令大全 → 访问Redis论坛 → Redis使用内存计算器 → 应用场景 最近工作中使用Nodejs编写后端程序操作redis,从redis缓存中获取对应站房监测环境数据,...刚开始使用node-redis这个库,其对应github地址是:https://github.com/NodeRedis/node-redis,npm官网地址是:https://www.npmjs.com...1、使用node-redis使用npm或cnpm安装依赖 $ npm install node-redis 相关nodejs代码node_redis_client_demo.js如下所示: var...){ console.log(err) }) redisClient.on('connect', () => { console.log('成功连接到Redis') // 获取站房环境数据所有...依赖后,使用node ioredis_client_demo.js执行对应nodejs后台程序,localhost:3001端口上监听,提供http服务。

5.5K20

使用GSVA方法计算某基因各个样本表现

而且作者也测试数据和真实数据把自己GSVA算法跟GSEA,PLAGE, single sample GSEA (ssGSEA)或者其它算法进行了比较, 还在TCGAovarian serous cystadenocarcinoma...(OV)癌症表达矩阵(n=588) ,用MSigDB数据库 canonical gene sets (C2) 基因做了比较和测试。...个基因我们30个样本GSVA score值分布情况。...根据表型数据使用limma包来找到有显著差异基因 因为每个基因都在每个样本里面得到了一个值,所以这时候相当于有了一个新表达矩阵,而且这些样本表型数据仍然是存在,所以可以借鉴差异分析算法了。...不同算法转录组测序数据表现 前面我们说到过gsva函数还提供了另外3个算法,这里就不细细讲解了。

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C#下使用TensorFlow.NET训练自己数据

今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像分类 ,可以直接移植该代码 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地图像数据进行训练和推理.../versions/r2.0/api_docs 项目说明 本文利用TensorFlow.NET构建简单图像分类模型,针对工业现场印刷字符进行单字符OCR识别,从工业相机获取原始大尺寸图像,前期使用...实际工业现场视觉检测项目中应用,使用SciSharpTensorFlow.NET构建了简单CNN图像分类模型,该模型包含输入层、卷积与池化层、扁平化层、全连接层和输出层,这些层都是CNN分类模型必要层...完整代码可以直接用于大家自己数据进行训练,已经工业现场经过大量测试,可以GPU或CPU环境下运行,只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境切换。...同时,训练完成模型文件,可以使用 “CKPT+Meta” 或 冻结成“PB” 2种方式,进行现场部署,模型部署和现场应用推理可以全部.NET平台下进行,实现工业现场程序无缝对接。

1.4K20

MNIST数据使用Pytorch中Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单自动编码器来压缩MNIST数据使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。...通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么? ? 自动编码器一般结构,通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出(称为重建)“r”。...为编码器和解码器构建简单网络架构,以了解自动编码器。 总是首先导入我们库并获取数据。...此外,来自此数据图像已经标准化,使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化,我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配值。...检查结果: 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad输出时使用detach 绘制前十个输入图像,然后重建图像 顶行输入图像,底部输入重建

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数据访问函数库使用方法(二)—— 获取记录使用事务方法

使用SQL语句来获取记录方法 string sql = "select col1,col2,col3  from TableName where ";             //获取DataTable...可以通过字段名称来获取             DataRow dr = dal.RunSqlDataRow(sql);             //只获取第一条记录第一个字段值             .../// 使用 DataTable 可以很方便实现“通用”性,可以直接和许多控件绑定。             /// 使用 string[] 保存一条记录数据,可以更轻量快捷提取和保存数据。.../// 优点:函数内部自动处理连接打开和关闭问题。             /// sql语句出现错误时候,会在/log/里面建立一个文本文件,记录出错信息。             .../// 可以通过查看这个文件,快速分析出来出错原因,使用sql语句情况下帮助很大。

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命令行下,Mysql显示各个端所使用字符命令

win10中,命令行情况下,Mysql显示各个端所使用字符命令: Microsoft Windows [版本 10.0.16299.64] (c) 2017 Microsoft Corporation...gbk,而Mysql针对客户端默认使用是utf8,所以会报错 mysql> mysql> show variables like 'character%';  #显示各个端所使用字符,只对当前对话窗口有用...---------------------+ 8 rows in set (0.01 sec) mysql> set character_set_client=gbk;  #设置Mysql针对客户端使用字符为...+-----------+-----------+-------+------+----------+--------+ 1 row in set (0.00 sec)  #因为Mysql针对默认结果使用是...utf8编码,而我们pc端使用是gbk编码,所以会报错 mysql> set character_set_results=gbk;  #设置Mysql针对数据返回结果使用字符为gbk编码,报错解决

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如何使用机器学习一个非常小数据上做出预测

贝叶斯定理 Udacity 机器学习入门课程第 2 课中介绍:- ? 因为我想从课程中得到一些东西,所以我互联网上进行了搜索,寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器数据。...搜索过程中,我找到了一个网球数据,它非常小,甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn GaussianNB 模型,因为这是我正在学习课程中使用估算器。...我使用 Google Colab 编写了初始程序,这是一个免费在线 Jupyter Notebook。Google Colab 一大优点是我可以将我工作存储 Google 驱动器中。...然后我使用 sklearn GaussianNB 分类器来训练和测试模型,达到了 77.78% 准确率:- ? 模型经过训练和拟合后,我验证上进行了测试,并达到了 60% 准确率。...由于网球数据非常小,增加数据可能会提高使用此模型实现准确度:- ?

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使用ScottPlot库.NET WinForms中快速实现大型数据交互式显示

前言 .NET应用开发中数据交互式显示是一个非常常见功能,如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型图表将数据呈现出来,帮助人们更好地理解数据、发现规律,并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库.NET WinForms中快速实现大型数据交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源(采用MIT许可证)强大.NET交互式绘图库,能够轻松地实现大型数据交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型图表。...tickGen.IntegerTicksOnly = true; //告诉我们自定义刻度生成器使用标签格式化程序 tickGen.LabelFormatter

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如何搭建前端异常监控系统

原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000023096077 原文作者:发声沉默者 什么是异常 是指用户使用应用时,无法得到预期结果。...不同异常带来后果程度不同,轻则引起用户使用不悦,重则导致产品无法使用,从而使用户丧失对产品认可。...not defined 2、无法捕获语法错误 try { let name = '1; } catch(err) { console.error('try: ', err); } 结果:Unterminated...这些error事件不会向上冒泡到window,不过(至少Firefox中)能被单一window.addEventListener捕获。..., vm, info) => { console.error('捕获异常:', err, vm, info); } React React 16,提供了一个内置函数componentDidCatch,使用它可以非常简单获取

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一步一步教你 docker 容器下使用 mmdetection 训练自己数据

这里不再介绍 mmdetection 安装和配置,使用 mmdetection 较简单方法是使用已安装 mmdetection docker 容器。...可以 dockerhub 上用 “mmdetection” 作为关键词进行搜索,也可以 terminal 里直接使用命令 docker search 进行搜索: $ docker search mmdetection...按照此格式放置好自己训练数据之后,需要切分训练数据和测试数据。 VOCdevkit 目录下新建一个 test.py 文件。...coco 数据格式,我们要对其修改成相应 VOC 数据格式。...训练完成之后,latest.pth 即 epoch_12.pth 就是最终模型。 8. 模型测试,计算 mAP 下面我们将使用训练好模型对测试进行验证,并计算 mAP。

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