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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。...我们还可以使用该模型服装图像进行实时分类。这对于在线购物自助结账机等应用程序非常有用。

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使用 Python 相似的开始结束字符单词进行分组

Python ,我们可以使用字典循环等方法、利用正则表达式实现列表推导等方法具有相似统计结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始结束字符的单词组。...这在各种自然语言处理应用程序可能是一种有用的技术,例如文本分类、信息检索拼写检查。本文中,我们将探讨这些方法,以 Python 相似的开始结束字符单词进行分组。...如果找到匹配项,我们分别使用 match.group(1) match.group(3) 提取开始结束字符。然后,我们按照与方法 1 类似的过程,根据单词的开头结尾字符单词进行分组。...,我们讨论了如何在 Python 中使用各种方法相似的开始结束字符单词进行分组。...我们使用三种不同的方法单词进行分组:使用字典循环,使用正则表达式使用列表理解。

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Awk,一行程序脚本,帮助您对文本文件进行排序【Programming】

字段记录 无论输入数据的格式如何,您都必须在其中找到一种模式,以便能够专注于最重要的数据部分。本例,数据由两种分隔: 行字段。...为了简单起见,假设您希望根据每行的第一个字段列表进行排序。 进行排序之前,必须能够将 awk 集中每行的第一个字段上,因此这是第一步。...脚本 Awk 不仅仅是一个命令; 它是一种编程语言,具有索引、数组函数。 这一点很重要,因为它意味着您可以获取一个要进行排序的字段列表,将该列表存储在内存进行处理,然后输出结果数据。...对于诸如此类的一系列复杂操作,文本文件进行操作会更容易,因此请创建一个名为sorter.awk的新文件并输入以下文本: #!... awk 的数组 您已经知道如何通过使用 $符号字段号收集特定字段的值,但是在这种情况下,您需要将其存储在数组,而不是将其打印到终端。 这是通过 awk 数组完成的。

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Hibernate Search 5.5 搜索结果进行排序

“秩序,秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序,而且特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。...就像这样,仅仅通过一个 Sort 对象全文本查询执行之前,特殊的属性进行排序。...在这个例子,这些可以被排序属性称之为“文本值属性”,这些文本值属性比传统的未转化的索引的方法有快速低内存消耗的优点。 为了达到那样的目的。...例子为了搜索,你想给一个指定的分析属性建索引,只要为排序加上另一个未分析的字段作为 title 属性的显示。...如果字段仅仅需要排序而不做其他事,你需要将它配置成非索引非排序的,因此可避免不必要的索引被生成。 不改变查询的情况下 ,排序字段的配置。

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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 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?...其它语言不同, golang net 的 listen ,会完成如下几件事: 创建 socket 并设置非阻塞, bind 绑定并监听本地的一个端口 调用 listen 开始监听 epoll_create...其实除此之外还有几个地方会唤醒协程,如 startTheWorldWithSema findrunnable schedule 调用 有top stop 之分。

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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。...结果汇总 从上面参数的动态调整我们更好地理解了模型随参数的动态变化,但是我们还没有将结果做客观严谨的比较。...[Batch Size=1] 结果汇总 探究epoches时一样,我们需要通过统计的方法客观严谨地分析Batch Size的不同大小网络性能的影响。...[探究神经元数量影响的汇总箱形图] 所有实验的汇总分析 本教程,我们Shampoo Sales数据集上完成了一系列LSTM实验。...如何利用模型的性能评估指标以及指标随epochs的变化曲线模型的行为进行分析。 如何探究和解释epoches,Batch Size神经元数量模型的影响。

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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。...=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm;然后系统安装好MongoDB,关于如何在Windows系统下安装MongoDB可以参考Windows 平台安装...然后VSCode打开终端,使用cnpm命令安装expressMongoDB的数据库模块mongoosecors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...,简单易用,下面的代码演示了如何使用Express指定的4001端口上监听,开启一个http服务,当然端口可以随意指定,只要和系统其他不冲突即可,感觉使用起来比Java SpringBoot简单不少...}) 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('

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伊朗APT组织全球学校大学进行钓鱼攻击

,该组已针对全球范围内的学校大学使用鱼叉式网络钓鱼攻击。...从那时起,该集团已走向全球,其活动至今仍在进行。 Silent Librarian通过注册具有与学校大学相似名称的顶级域名(TLD)来运作。...此攻击中的一些大学包括: 维多利亚大学 乌得勒支 斯托尼布鲁克大学 布里斯托 大学剑桥大学 多伦多 格拉斯哥喀里多尼亚大学 阿德莱德大学图书馆 博客文章,Malwarebytes的威胁情报小组表示...,尽管该小组使用Cloudflare进行了跟踪,但研究人员仍能够发现一些由伊朗本地托管公司提供支持的网站。...研究人员认为,这可能是因为美国伊朗实施制裁,这使得与欧洲,美国或其他地方的公司打交道几乎成为不可能。 对于攻击者来说,在他们自己的国家中使用基础结构似乎很奇怪,可能会指向他们。

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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。...我编写了一个演示项目,使用JSON over HTTP与使用gRPC API的方式进行了一次基准测试。 该库包含2个相同的API:基于Protobuf的gRPCJSON over HTTP。...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。...: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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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。...我编写了一个演示项目,使用JSON over HTTP与使用gRPC API的方式进行了一次基准测试。 该库包含2个相同的API:基于Protobuf的gRPCJSON over HTTP。...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。...: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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为什么foreach不允许元素进行addremove

阿粉的读者遇到了一个比较经典的面试题,也就是标题上说的,为什么 foreach 不允许元素进行 add remove。...这时候就要让我们去看源码了我们点到这个变量的时候,就会有注释告诉我们了 modCount 是 AbstractList 类的一个成员变量,该值表示List的修改次数 这时候我们来看看 remove...方法是否这个变量进行了增减。...remove 的方法,实际上只是 modCount 进行了++,那 expectedModCount 又是个什么东西呢?...通过remove方法删除元素最终是调用的fastRemove()方法,fastRemove()方法,首先modCount进行加1操作(因为集合修改了一次),然后接下来就是删除元素的操作,最后将size

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keras单一输入图像进行预测并返回预测结果操作

模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍keras中用已训练的模型经过测试的方法。...ResNet,尺寸最小大于等于197即可。...2.要对输入shape扩维变成(None,224,224,3),第一个None是batches,模型并不知道你输入的batches是多少,但是维度必须ResNet的输入要一致。...3.虽然用的是ResNet,自己设计的模型也一个道理,保留一下训练的权重,把model模块预测模块分开写,这个时候load一下权重,再预测即可。...以上这篇keras单一输入图像进行预测并返回预测结果操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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