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Python 服装图像进行分类

本文中,我们将讨论如何使用 Python 服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...我们需要先图像进行预处理,然后才能训练模型。...这些层是完全连接的层,这意味着一层的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕,我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期,该模型已经学会了服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以测试数据上进行评估。

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使用变量 SQL 进行优化

赋值部分SET也是固定写法,就是变量@I进行赋值,=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了,每次只需要修改赋值部分,查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...4、变量窥测 事物都存在两面性,变量常见查询可以提高查询效率。但是也有例外,比如在WHERE条件的字段是“倾斜字段”的时候。...“倾斜字段”指该列的绝大多数的值都是相同的,比如人口调查表,其中“民族”这列,90%以上都是汉族。那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少,那“民族”这列必然要被放在WHERE条件。...今天的内容讲到这里,如果变量还有什么不明白的,可以底下留言,我会一一回复的。

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golang 是如何 epoll 进行封装的?

... } 在这个示例服务程序,先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。连接的处理我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是 golang 这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...list := netpoll(0) } 它会不断触发 netpoll 的调用, netpoll 会调用 epollwait 看查看是否有网络事件发生。... netpollready ,将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。

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Keras如何超参数进行调优?

测试数据集上的时间步长每次挪动一个单位.每次挪动后模型下一个单位时长的销量进行预测,然后取出真实的销量同时下一个单位时长的销量进行预测。...我们将会利用测试集中所有的数据模型的预测性能进行训练并通过误差值来评判模型的性能。...数据准备 我们在数据集上拟合LSTM模型之前,我们必须先对数据集格式进行转换。 下面就是我们拟合模型进行预测前要先做的三个数据转换: 固定时间序列数据。...[探究Batch Size得到的箱形图] 调整神经元的数量 本节,我们将探究网络神经元数量网络的影响。 神经元的数量与网络的学习能力直接相关。...总结 通过本教程,你应当可以了解到时间序列预测问题中,如何系统地LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说,通过本文我希望你可以掌握以下技能: 如何设计评估模型配置的系统测试套件。

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ExpressMongoDB数据库进行增删改查

本篇博客主要是学习Express如何MongoDB数据库进行增删改查。...NPM 镜像cnpm,安装配置好npm后,打开终端运行npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm;然后系统安装好...然后VSCode打开终端,使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...}) NodeJsMongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型,命名为express-test const mongoose = require('...}) 我实际使用VSCode的过程,当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存,需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行: /* jshint esversion

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Pythonlist进行排序

很多时候,我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法 给定的List L进行排序, 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4...开始) 这两种方法使用起来差不多,以第一种为例进行讲解: 从Python2.4开始,sort方法有了三个可选的参数,Python Library Reference里是这样描述的 cmp:cmp specifies...stable sort >>>A.sort() >>>L = [s[2] for s in A] >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 以上给出了6...List排序的方法,其中实例3.4.5.6能起到以List item的某一项 为比较关键字进行排序....> L >>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,如果我们想用第二个关键字 排过序后再用第一个关键字进行排序呢

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SQL函数 ROUND

ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。如果 scale 为正数,则在小数点右侧的该位数处进行舍入。如果 scale 等于或大于小数位数,则不会发生舍入或零填充。...如果 scale 为零,则舍入到最接近的整数。换句话说,小数点右边的零位处进行舍入;所有小数位和小数点本身都被删除。如果 scale 为负数,则在小数点左侧的该位数处进行舍入。...如果使用 ROUND $DOUBLE 值进行舍入并希望返回特定的比例,则应在舍入结果之前将 $DOUBLE 值转换为十进制表示。...如果使用 ROUND $DOUBLE 值进行舍入并希望返回特定的比例,则应在舍入结果之前将 $DOUBLE 值转换为十进制表示。...Trunc1, ROUND(5.5,0,1) AS Trunc2, {fn ROUND(5.329,0,1)} AS Trunc3 5 5 5以下 ROUND 函数小数进行舍入和截断

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GogRPC+ProtoBuf与Http+Json进行基准测试

局域网内的数据交互,Google的Protocal Buffer这种结构编码是比JSON更好的选择。 gRPC默认使用protobuf,它更快,因为它是二进制的且是类型安全的。...目的是进行两种方式的基准测试,并结果进行比较。API只包含一个创建用户的接口,请求(Request)的过程包含验证的步骤。...2种方式的程序,请求、验证和响应这几个步骤都是相同的,所以我们只是测试整个响应过程。当然,基准测试还包括响应解析。...197919 ns/op BenchmarkJSONHTTP-8 1000 1720124 ns/op CPU使用情况比较 重新启动应用程序,我使用性能测试工具pprofAPI...:6061/debug/pprof/profile 我每次运行pprof后使用top查看CPU使用情况,结果显示,Protobuf的资源消耗较少,是Http消耗资源的的70%。

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