今天在写爬虫的时候，发现了一个事情，使用str方法强制转换一个BeautifulSoup对象成字符串的时候报错了，提示是“maximum recursion depth exceeded while...calling a Python object”，意思大致是“当调用该对象超过最大递归深度” 报错如下： Traceback (most recent call last): File "...其实原因是在Python里的递归调用是有限制的，可以使用sys模块里的getrecursionlimit方法查看的到，即（想深入的同学可以谷歌上搜索一番，这里提供笔者所搜索到的https://cyrusin.github.io...而ptpython里默认限制值为2000，这也不难解释为什么python下直接运行会报最大深度递归错误而ptpython可以正常运行了。 ? ...那么该来解决这个问题了，有get自然有set（当然还有其他方法比如达到深度限制时就做对应处理这方面不符合笔者目前需求，所以就不赘述，有需求的同学请自行谷歌百度一下），那么设置最大深度限制的方法就是setrecursionlimit
在函数调用时，为了保证能够正确返回，必须进行保存现场和恢复现场，也就是被调函数结束后能够回到主调函数中离开时的位置然后继续执行主调函数中的代码。...这些现场或上下文信息保存在线程栈中，而线程栈的大小是有限的。 对于函数递归调用，会将大量的上下文信息入栈，如果递归深度过大，会导致线程栈空间不足而崩溃。...在Python中，为了防止栈崩溃，默认递归深度是有限的（在某些第三方开发环境中可能略有不同）。下图是IDLE开发环境的运行结果： ? 下图是Jupyter Notebook中的运行结果： ?...因此，在编写递归函数时，应注意递归深度不要太大，例如下面计算组合数的代码： ? 如果确实需要很深的递归深度，可以使用sys模块中的setrecursionlimit()函数修改默认的最大深度限制。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外，你还可以自定义自己的性能评估指标，然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
并且只在绝对必要的情况下才需单独使用微服务。但我的团队没有这样，我当时没有这种智慧。所以我们抢先了一步。犯了书中提到的所有错误。以下是一些最令人震惊的错误示例。...1定制构建太多 在微服务领域，服务之间的通信是一个大问题。有人会说这是最大的问题。这一切都要归究于分布式事务。...在电子商务应用程序的经典示例中，创建新订单的过程可能会涉及到需在多个不同的服务中进行操作，比如订单服务、客户服务等。在单体应用中，只需一个函数调用即可。但是使用微服务，情况就不那么好了。...所以，在决定使用它之前，你需要知道这个问题是什么，你还需要了解你的解决方案，以确定它们的匹配程度。这两个我们都不了解。 因为谁会在一开始时就花上几天的时间来定义问题呢？...在我看来，你也可能会浪费大量的时间去构建错误的东西，在这个过程中收集了经验来写文章，然后在网上抱怨。这对我们有用。我是说，我们还活着在讲述这个故事。
并且只在绝对必要的情况下才需单独使用微服务。但我的团队没有这样，我当时没有这种智慧。所以我们抢先了一步。犯了书中提到的所有错误。以下是一些最令人震惊的错误示例。...1定制构建太多 在微服务领域，服务之间的通信是一个大问题。有人会说这是最大的问题。这一切都要归究于分布式事务。...在电子商务应用程序的经典示例中，创建新订单的过程可能会涉及到需在多个不同的服务中进行操作，比如订单服务、客户服务等。在单体应用中，只需一个函数调用即可。但是使用微服务，情况就不那么好了。...所以，在决定使用它之前，你需要知道这个问题是什么，你还需要了解你的解决方案，以确定它们的匹配程度。这两个我们都不了解。 因为谁会在一开始时就花上几天的时间来定义问题呢？...这种纪律很少见，尤其是在需要立即构建的环境中。现在，我知道，通过更关注实现，可以节省正确定义问题所“损失”的时间。换句话说，你花更少的时间构建错误的东西。浪费的时间会少很多。
解决办法：在axios的第三个参数config中，设置请求头信息'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8' this.
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...在该示例、其他的损失函数示例和度量中，这个方法是在后端使用标准数学函数来计算兴趣度量。.../blob/master/keras/losses.py 总结 在本教程中，你已经学会如何在训练深度学习模型时使用Keras度量。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...The Keras docs provide a great explanation of checkpoints (that I'm going to gratuitously leverage here...The callback we need for checkpointing is the ModelCheckpoint which provides all the features we need...output/mnist-cnn-best.hdf5"# Keep only a single checkpoint, the best over test accuracy.checkpoint = ModelCheckpoint... ModelCheckpoint API.Finally, we are ready to see this checkpointing strategy applied during model training
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。...Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和Theano后端。...在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...例如，你可以在训练模型后，使用以下代码段列出历史记录对象中收集的指标： # list all data in history print(history.history.keys()) 例如，对于使用验证数据集对分类问题进行训练的模型
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Checkpoint可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。 训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...Checkpoint可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。 训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。
长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。...在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...假设安装了Keras深度学习库。 在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...概要 在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。 ---- ?
p=6400 众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的回归模型中没有正确建模，结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者的双臂试验的数据。...我们让表示受试者是否被随机分配到新治疗组或标准治疗组的二元指标。在一些情况下，基线协变量可以是在随访时测量的相同变量（例如血压）的测量值。...错误指定的可靠性 我们现在提出这样一个问题：普通最小二乘估计是否是无偏的，即使假设的线性回归模型未必正确指定？答案是肯定的 。...我们进行了三次分析：1）使用lm（）进行未经调整的分析，相当于两个样本t检验，2）调整后的分析，包括线性，因此错误指定结果模型，以及3）正确的调整分析，包括线性和二次效应。
整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/ 回调函数Callbacks 回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用...在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。...在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。...代码实现过程： ① 从keras.callbacks导入ModelCheckpoint类 from keras.callbacks import ModelCheckpoint ② 在训练阶段的model.compile...辅助输入(aux_input): 接受额外的数据，例如新闻标题的发布时间等。 该模型将通过两个损失函数进行监督学习。 较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。
这个时候，就需要了解训练中的内部状态以及模型的一些信息，在Keras框架中，回调就能起这样的作用。...在本文中，我将介绍如何使用Keras回调（如ModelCheckpoint和EarlyStopping）监控和改进深度学习模型。...什么是回调 Keras文档给出的定义为： 回调是在训练过程的特定阶段调用的一组函数，可以使用回调来获取训练期间内部状态和模型统计信息的视图。...如果你希望在每个训练的epoch自动执行某些任务，比如保存模型检查点（checkpoint），或者希望控制训练过程，比如达到一定的准确度时停止训练，可以定义回调来做到。...保存检查点的作用在于保存训练中间的模型，下次在训练时，可以加载模型，而无需重新训练，减少训练时间。
循环中引用迭代器变量 循环迭代器变量是一个在每次循环迭代中采用不同值的单个变量。如果我们一直使用一个变量，可能会导致不可预知的行为。...WaitGroup类型的共享变量，如下面的代码所示，第7行的Wait()只有在第5行的Done()被调用len(tasks)次时才能解除阻塞，因为它被用作调用第2行的Add()的参数。...另一个解决方法是在第6行使用一个带有空默认情况的选择语句，这样如果没有Goroutine收到ch，就会发生默认。尽管这个解决方案可能并不总是有效。...不使用 -race 选项 我经常见到的一个错误是在测试 go 应用的时候没有带 -race 选项。...，从错误中学习，多看官方文档，从而避免错误。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x 0时，ReLU是leaky ReLU. negative_slope默认为0， 即标准ReLU。...如下图代码所示，Backward_cpu中bottom_data(即输入x)=0时，导数为negative_slope。
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。...相关视频：LSTM 神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用拓端，赞27LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发...假设安装了Keras深度学习库。在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。...概要在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。----点击文末“阅读原文”获取全文完整代码数据资料。...本文选自《使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测》。
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）...，我们将使用深度学习的Hello，World:使用卷积神经网络模型的MNIST分类任务。...因为预先清楚我们的检查点策略是很重要的，我将说明我们将要采用的方法: 只保留一个检查点 在每个epoch结束时采取策略 保存具有最佳(最大)验证精确度的那个 如果是这样的小例子，我们可以采用短期的训练制度...我们需要用于检查点的回调是ModelCheckpoint，它根据我们在示例中采用的检查点策略提供所需的所有特性。
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。...参数 model: 一个 Keras 模型实例。为了避免OOM错误，该模型可以建立在 CPU 上， 详见下面的使用样例。...# 我们推荐在 CPU 设备范围内做此操作， # 这样模型的权重就会存储在 CPU 内存中。 # 否则它们会存储在 GPU 上，而完全被共享。...使用ModelCheckpoint() 遇到的问题 使用ModelCheckpoint()会遇到下面的问题： TypeError: can’t pickle …(different text at different
昨天写了《yield在WCF中的错误使用——99%的开发人员都有可能犯的错误[上篇]》，引起了一些讨论。...我们在一个Console应用中编写了如下一段简单的程序：返回类型为IEnumerable的方法GetItems以yield return的方式返回一个包含三个字符串的集合，而在方法开始的时候我们打印一段文字表明定义在方法中的操作开始执行...在Main方法中，我们先调用GetItems方法将“集合对象”返回，然后调用其ToArray方法。在调用该方法之前我们打印一段文字表明对集合对象进行迭代。...也就是说，一旦我们在一个返回类型为IEnumerable或者IEnumerable的方式中通过yield return返回集合元素，意味着这个定义在方法中操作会被“延后执行”——操作的真正执行不是发生在方法调用的时候...再次回到《yield在WCF中的错误使用——99%的开发人员都有可能犯的错误[上篇]》中提到的例子，现在来解释为什么针对如下两段代码，前者抛出的异常不能被WCF正常处理，而后者可以。
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