在某些场景下，我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用，本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....加载保存好的模型 为了方便起见，这里我们就使用简单的分词模型，相关代码如下：model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self...使用flask起服务 代码如下：test_flask.py # -*-coding:utf-8-*- from flask import Flask, request, Response, abort...import json import traceback from model import JiebaModel app = Flask(__name__) CORS(app) # 允许所有路由上所有域使用...首先我们根据请求是get请求还是post请求获取数据，然后使用模型根据输入数据得到输出结果，并返回响应给请求。如果遇到异常，则进行相应的处理后并返回。
数组是JavaScript编程中最常用的结构之一，这也是为什么了解它的内置方法很重要。 在本文中，我们研究一下如何在 JS 中将数组拆分为n个大小的块。...具体来说，主要研究两种方法： 使用slice()方法和 for 循环 用splice()方法和 while 循环 使用 slice() 方法将数组分割成偶数块 slice()方法是提取数组块，或者将其切成块的最简单方法...chunkSize对其进行切片，将arr分解成大小为3的小块。...使用 splice() 方法将数组分割成偶数块 即使splice()方法看起来与slice（）方法相似，但其用法和副作用却大不相同。 我们仔细来看看： // splice 做以下两件事: // 1....在此过程中，我们学习了如何使用几个内置的数组方法，如slice()和splice()。 ~完，我是刷碗智，我要去刷碗了，我们下期见！
更多好文请关注↑ 问： 我正在尝试将 find 的结果保存为数组。这是我的代码： #!...所以我期望 ${len} 的结果为 '2'。然而，它打印的是 '1'。原因是它将 find 命令的所有结果视为一个元素。我该如何修复这个问题？...如果 为 0，则复制所有行 -O origin 从索引 开始赋值给 变量。...由于我们省略了要读取的名称，shell 将输入放入默认名称：REPLY。 3. 语句 array+=("$REPLY") 将新文件名附加到数组 array 中。 4....如何将Bash数组的元素连接为分隔符分隔的字符串 如何在Bash中连接字符串变量 更多好文请关注↓
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Deploying PyTorch and Keras Models to Android with TensorFlow Mobile ，作者为 John...在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...在这篇文章中，我将介绍整个过程，最后完成一个植入图像识别功能的安卓应用。 安装 本教程会用到 PyTorch 和 Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...如果你使用的是 Keras，你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做的是将我们的 PyTorch 模式参数转成 Keras 中的同等参数。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
问： 如果我在 Bash 中有如下数组： FOO=( a b c ) 如何用逗号连接元素？...例如，生成字符串 a,b,c 答： 如果分隔符为单个字符， 方法一： function join_by { local IFS="$1"; shift; echo "$*"; } 测试示例如下...foo bar' 'foo baz' 'bar baz') bar=$(printf ",%s" "${foo[@]}") bar=${bar:1} echo $bar 测试结果如下： 如果分隔符为多个字符
在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...NumPy 数组的形状表示数组的维度，在本例中为高度、宽度和颜色通道数（如果适用）。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。
endl; return -1; } return 0; } 三.解码循环体 解码循环体至少需要实现以下三个功能： 1.从输入源中循环获取码流包 2.将当前帧传入解码器...av_parser_parse2()函数时，首先通过参数指定保存 某一段码流数据的缓存区及其长度，然后通过输出poutbuf指针或poutbuf_size的值来判断是否读取了一个完整的AVPacket结构，只有当poutbuf指针为非空或...poutbuf_size值为正时，才表示解析出一个完整的AVPacket //video_decoder_core.cpp int32_t decoding(){ uint8_t inbuf[...result; } destroy_video_decoder(); close_input_output_files(); return 0; } 解码完成后，可以使用
如何在LSTM上使用该装饰器，应该在何时使用？ 当您在Keras GitHub issues和StackOverflow上搜索该包装饰器层的讨论时，您的困惑将会是多个层面的。...例如，在问题“ 何时以及如何使用TimeDistributedDense ”中，fchollet(Keras的作者)解释道： TimeDistributedDense对3D张量的每个时间步应用相同的Dense...我们可以把2D序列重塑一个具有5个样本、1个时间步和1个特征的3D序列。我们将输出定义为具有1个特征的5个样本。...我们可以将2D序列重塑为具有1个样本、5个时间步长和1个特征的3D序列。我们将输出定义为具有5个特征的1个样本。...这通常意味着您需要在TimeDistributed 装饰的Dense层之前配置上一个LSTM图层以返回序列(例如，将“return_sequences”参数设置为“True”)。 输出将是3D。
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
2.1 Python 深度学习框架 Keras 就直接用 Python 的 numpy 的模块来使用张量的。...上面也讲过，张量就是多维数组，不像 Keras 直接用 Python 的 numpy，其他深度学习框架对张量或多维数组稍微做了些改变，比如： Tensorflow 里用 tf.Tensor MXNet...该数组有 10 条记录，每条记录分别包含时间、现价和交易量。 ? 从上面结果来看，时间用了科学计数表现形式，根本看不出来具体的精确到秒的区别，因此我们将 record 类型数组转换成 list。...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
AVMediaType type;//媒体类型 enum AVCodecID id; enum AVPixelFormat *pix_fmts;//像素格式，一般为yuv420p...对于其他编码器(如libx264)的私有参数，AVCodecContext结构可以使用成员priv_data保存编码器的配置信息。...height; int format; } AVPacket: AVPacket结构用于保存未解码的二进制码流的一个数据包，在该结构中，码流数据保存在data指针指向的内存区中，数据长度为size...return -1; } return 0; } 3.编码循环体 在编码循环体中，至少需要实现以下三个功能： (1)从视频源中循环获取输入图像 (2)将当前帧传入编码器进行编码...destroy_video_encoder(); close_input_output_files(); return 0; } 执行完成后会生成码流文件output.h264，使用
在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。...本教程可以使用Python 2或3。 您必须在TensorFlow或Theano后端安装了Keras（2.0或者更高版本）。...我们可以使用博客文章中开发的series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何将时间序列转换为Python中的监督学习问题 首先，加载“ pollution.csv ”数据集。...下面的例子将数据集分解为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分解为输入和输出变量。最后，输入（X）重塑成LSTM预期的3D格式，即[样例，时间步，特征]。...我们将使用平均绝对误差（MAE）损失函数和随机梯度下降的高效Adam版本。 该模型将适用于批量大小为72的50个训练时期。
在本节中，我们将看到两种类型的序列问题。首先，我们将了解如何使用单个功能解决一对一的序列问题，然后我们将了解如何使用多个功能解决一对一的序列问题。...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。 首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...您可以将LSTM层，密集层，批处理大小和时期数进行不同的组合，以查看是否获得更好的结果。 多对一序列问题 在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。...14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45] 我们可以使用以下函数将其重塑为样本数...我们将数据集重塑为15个样本，3个时间步长和两个特征。
完成本教程后，您将知道： 如何定义一个小的序列预测问题，只有像LSTM这样的RNN可以使用记忆来解决。 如何转化问题表示，使之适合LSTM学习。 如何设计一个LSTM来正确解决问题。...这是一个监督学习的问题表示，使机器学习问题可以学习如何将输入模式（X）映射到输出模式（y）。...最后一步是重塑数据，使其可以被LSTM网络直接使用。...我们可以从我们的X模式列表创建一个2D NumPy数组，然后将其重塑为所需的3D格式。...由于二进制输出，在拟合网络时将优化对数（交叉熵）损失函数，并且所有默认参数都将使用有效的ADAM优化算法。 下面列出了为这个问题定义LSTM网络的Keras代码。
本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。...然后对数据进行预处理，将像素值缩放到 0 到 1 之间。接着，我们构建了一个简单的神经网络模型，使用两个全连接层和激活函数进行分类。编译模型后，我们使用训练集进行训练，并在测试集上评估模型的性能。...通过这个示例代码，我们展示了如何在实际应用中使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块加载数据集，并构建、训练和评估模型。...dtype：可选参数，用于指定返回数组的数据类型（默认为 tf.float32）。reshape：可选参数，一个布尔值，用于指定是否对数据进行形状重塑（默认为 True）。...它还提供了一些可选的操作，如将标签转换为 one-hot 向量、指定数据类型、进行形状重塑等。
20 冗余编码 21 多面板图形 22 标题，说明和表格 23 平衡数据和上下文 24 使用较大的轴标签 25 避免线条图 26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式 28 选择合适的可视化软件...三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理 六、特殊数组和通用函数 七、性能分析和调试 八、质量保证 九、使用 Cython 加速代码 十、Scikits 的乐趣...四、为您带来便利的便利函数 五、使用矩阵和 ufunc 六、深入探索 NumPy 模块 七、了解特殊例程 八、通过测试确保质量 九、matplotlib 绘图 十、当 NumPy 不够用时 - SciPy...推断和数据分析 九、数字图像处理 Pandas 秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据帧基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集 五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格...七、以不同格式保存图形 八、开发交互式绘图 九、在图形用户界面中嵌入绘图 十、使用mplot3d工具包绘制 3D 图形 十一、使用axisartist工具包 十二、使用axes_grid1工具包 十三、
p=23184 在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。...input_matrix 3 卷积神经网络模型 在本节中，我们将展示如何使用卷积神经网络（CNN）对MNIST手写数据集进行分类，将图像分为数字。...对于现在的问题，图像是灰度的，但我们需要通过使用array\_reshape()将二维数组重塑为三维张量来特别定义有一个通道。input\_shape变量将在后面的CNN模型中使用。...一个典型的池化层将2x2池大小的最大值作为输出的新值，这基本上是将大小减少到一半。除了池化邻居值之外，也可以使用Dropout。...然后将输出扁平化，并使用两个密集层连接到图像的类别。
，将输入数据映射为预测值。...然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...不同数据格式或不同数据处理类型需要用到不同的层，比如 形状为 (样本数，特征数) 的 2D 数据用全连接层，对应 Keras 里面的 Dense 形状为 (样本数，步长，特征数) 的 3D 序列数据用循环层...优化器 优化器决定如何基于损失函数对网络进行更新。...参数个数为 0，因为打平只是重塑数组，不需要任何参数来完成重塑动作。 第一个 Dense 层被命名为 dense_5 输出形状是 (None, 100)，好理解。
在 Java 中，有多种方法可以将 JSON 文件读取为字符串，本文将介绍其中的几种。...Files 类的 readAllBytes 方法，将文件的所有字节读取到一个 byte 数组中 byte[] bytes = Files.readAllBytes(path); /.../ 使用 Charset 类的 forName 方法，指定字符编码为 UTF-8，并将 byte 数组转换为字符串 String json = new String(bytes, Charset.forName...这些库不仅可以将 JSON 文件读取为字符串，还可以将 JSON 数据转换为 Java 对象或者反之。下面分别介绍这两个库的用法。...总结本文介绍了三种方法可以将 JSON 文件读取为字符串：使用 java.io 包中的类，如 FileReader、BufferedReader 等，逐行读取文件内容，并拼接成字符串。
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