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如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)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。

44.9K30

如何在字典中存储值的路径

在Python中，你可以使用嵌套字典（或其他可嵌套的数据结构，如嵌套列表）来存储值的路径。例如，如果你想要存储像这样的路径和值：1、问题背景在 Python 中，我们可以轻松地使用字典来存储数据。...字典是一种无序的键值对集合，键可以是任意字符串，值可以是任意类型的数据。我们还可以使用字典来存储其他字典，这样就形成了一个嵌套字典。有时候，我们需要存储一个字典中值的路径。...但是，如果我们需要存储 city 值的路径呢？我们不能直接使用一个变量 city_field 来存储这个路径，因为 city 值是一个嵌套字典中的值。...2、解决方案有几种方法可以存储字典中值的路径。第一种方法是使用循环。我们可以使用一个循环来遍历路径中的每个键，然后使用这些键来获取值。...我们可以使用 reduce 函数来将一个路径中的所有键组合成一个函数，然后使用这个函数来获取值。

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如何将find命令结果存储为Bash中的数组

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？...每次执行 read 语句时，都会从标准输入中读取以 null 分隔的文件名。-r 选项告诉 read 不要处理反斜线字符。-d $'\0' 告诉 read 输入将以 null 分隔。...由于我们省略了要读取的名称，shell 将输入放入默认名称：REPLY。 3. 语句 array+=("$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↓

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如何在Python中实现安全的密码存储与验证

然而，密码泄露事件时有发生，我们经常听到关于黑客攻击和数据泄露的新闻。那么，如何在Python中实现安全的密码存储与验证呢？本文将向你介绍一些实际的操作和技术。...相反，我们应该使用哈希算法对密码进行加密，将加密后的密码存储在数据库中。...盐值是一个随机生成的字符串，与密码混合后再进行哈希加密，并将盐值存储在数据库中。这样即使两个用户使用相同的密码，由于盐值不同而加密后的结果也会不同，大大增加了密码破解的难度。...在verify_password()函数中，使用相同的盐值和用户输入的密码进行加密，并将加密结果与存储在数据库中的密码进行比较。...此外，为了进一步增强密码的安全性，我们还可以结合其他技术，如多重认证、密码策略等来提高整体的安全性。 希望本文可以帮助你了解如何在Python中实现安全的密码存储与验证。

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如何在父进程中读取子(外部)进程的标准输出和标准错误输出结果

最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...但是，实际情况并不是我们想的那么简单。比如我文前提到的问题：别人提供了一个Console控制台程序，我们将如何获取其执行的输出结果呢？...这个问题，从微软以为为我们考虑过了，我们可以从一个API中可以找到一些端倪——CreateProcess。...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...，所以我段代码动态申请了一段内存，并根据实际读取出来的结果动态调整这块内存的大小。

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Python快速使用jira模块调用Jira接口

在开发工作中,Jira通常用作BUG管理和任务跟踪管理等,项目经理,测试人员,开发人员等在Jira上进行提交BUG,提交任务,修改任务进度等操作....,basic_auth里传入登录用户名和密码. 2.通过jira.projects()可以返回Jira上所有项目组成的列表,如: [<JIRA Project: key='AAA', name='AAA...4.通过jira查询语句来查询Jira上<em>的</em>事件.<em>如</em><em>jira.search_issues</em>(jql, fields='')将根据jql查询项目AAA的问题点,返回的issues为jql中项目的所有事件组成的列表...6.通过python内置的dir()方法解析出每个事件都有哪些属性(字段),然后从中找出我们需要获取的数据,保存下来. dir(i),dir(i.fields)运行结果示例(里面列出了事件的属性): ?...我们需要的数据一般都在fields属性下,然后在里面选择需要的数据,解析出来,根据自己的需要进行保存即可,如保存成csv,excel等文件.

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SparkR：数据科学家的新利器

目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...(), repartition() 其它杂项方法 和Scala RDD API相比，SparkR RDD API有一些适合R的特点： SparkR RDD中存储的元素是R的数据类型。...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...(), repartition() 其它杂项方法 和Scala RDD API相比，SparkR RDD API有一些适合R的特点： SparkR RDD中存储的元素是R的数据类型。...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和

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Python操作Jira库常用方法解析

(‘某个项目的Key’) print(project.key, project.name, project.lead) 问题（Issue） Issue是Jira的核心，Jira中的任务，用户...，创建时间等所有的配置域 raw: 问题的原始API数据 配置域（Fields） 一般问题的ields中的属性分为固定属性和自定义属性，自定义属性格式一般为类似customfield_10012这种...，并配有一套专门的搜索语言，称为JQL(Jira Query Language)，Jira的Python库便是基于JQL语法进行搜索的，返回的是搜索到的问题列表。...使用语句为 jira.search_issues('JQL语句') 默认最大结果数未1000，可以通过maxResults参数配置，该参数为-1时不限制数量，返回所有搜索结果。...jira.search_issues('project=PROJ and assignee = currentUser()', maxResults=-1) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

2.6K20

【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分：Spark SQL

在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...数据源（Data Sources）：随着数据源API的增加，Spark SQL可以便捷地处理以多种不同格式存储的结构化数据，如Parquet，JSON以及Apache Avro库。...JDBC服务器（JDBC Server）：内置的JDBC服务器可以便捷地连接到存储在关系型数据库表中的结构化数据并利用传统的商业智能（BI）工具进行大数据分析。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...Spark SQL是一个功能强大的库，组织中的非技术团队成员，如业务分析师和数据分析师，都可以用Spark SQL执行数据分析。

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jira-api使用（上）

一.简介 在jira操作中有些联动需求，例如需要查询一些数据并展示，在自带的筛选器中只能做单项操作，没法将多种查询进行自定义展示。通过API将查询结果进行自定义编排展示。...再例如需要在有新的任务分配给自身时进行提醒，可能有插件做到邮件提醒，但邮件就目前2020年来说越来越不适合做提醒功能，大量邮件会污染邮箱的，可以通过API去钉钉、企业微信等API联动提醒。...通过jira域名和账户密码登录 jira = JIRA('https://jira.xxx.xxx/', basic_auth=('user_name', 'password')) 3.在筛选器对需要的结果进行筛选...，点高级拿到sql 4.执行sql获得结果 #查询张三所有的issues name = "张三" query_sql = 'updated >= -24h AND assignee in (' +...name + ') ORDER BY created DESC' query_info = jira.search_issues(query_sql ,maxResults=100000) #获得一个列表

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质量看板开发实践(一)：利用python获取jira数据-基础篇

直接打印 project.key 或者 project.name ，如下 打印结果如下： 项目key= xxx 项目名称= xx项目 虽然看着是平时见到的正常名称，而且类型也是"str"，但是它的值并不能直接使用...当我们想提取某个字段的值时，需要从jira返回的原始信息raw中提取，raw中包含项目的所有信息 raw的结果是一个典型的python字典对象，可以直接从里面提取需要的字段 例如提取项目的key，即project.raw...jira.search_issues(jql) 它返回的是一个列表(一个符合搜索条件的jira对象集合)，并且每个jira对象会包含所有原始信息 可以通过添加fields来指定返回原始信息的哪些字段(建议在进行搜索时加上...fields参数，不然查询速度会比较慢) 另外还有一个maxResults参数，它用来控制返回结果的数量，一般设置为-1，表示返回所有结果 issues = jira.search_issues(jql...jql语句，查询自己需要的结果 例如，根据创建日期的范围来查询bug，那么jql如下 jql = "project in ({}) AND issuetype = 缺陷 AND created >= {

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质量看板开发实践(一)：利用python获取jira数据-基础篇

直接打印 project.key 或者 project.name ，如下 打印结果如下： 项目key= xxx 项目名称= xx项目 虽然看着是平时见到的正常名称，而且类型也是"str"，但是它的值并不能直接使用...当我们想提取某个字段的值时，需要从jira返回的原始信息raw中提取，raw中包含项目的所有信息 raw的结果是一个典型的python字典对象，可以直接从里面提取需要的字段 例如提取项目的key，即project.raw...jira.search_issues(jql) 它返回的是一个列表(一个符合搜索条件的jira对象集合)，并且每个jira对象会包含所有原始信息 可以通过添加fields来指定返回原始信息的哪些字段(建议在进行搜索时加上...fields参数，不然查询速度会比较慢) 另外还有一个maxResults参数，它用来控制返回结果的数量，一般设置为-1，表示返回所有结果 issues = jira.search_issues(jql...jql语句，查询自己需要的结果 例如，根据创建日期的范围来查询bug，那么jql如下 jql = "project in ({}) AND issuetype = 缺陷 AND created >= {

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【Android 逆向】启动 DEX 字节码中的 Activity 组件 ( DEX 文件准备 | 拷贝资源目录下的文件到内置存储区 | 配置清单文件 | 启动 DEX 文件中的组件 | 执行结果 )

文章目录 一、DEX 字节码文件准备 二、拷贝 Assets 目录下的 classes2.dex 字节码文件到内置存储区 三、在 AndroidManifest.xml 清单文件中配置组件 四、启动 DEX...文件中的 Activity 一、DEX 字节码文件准备 ---- 在 dex_demo 应用 Module 中 , 创建 com.example.dex_demo.MainActivity2 类 ;..., 将 dex_demo-debug 目录中的 classes.dex 复制一份 , 重名为 classes2.dex , 这是为了与上一个示例中的文件重名而修改的 ; 二、拷贝 Assets 目录下的.../files/classes2.dex 位置 ; 最终的拷贝结果如下 : 代码示例 : /** * 测试调用 Dex 字节码文件中的方法 * @param context...activity android:name="com.example.dex_demo.MainActivity2"/> 四、启动 DEX 文件中的

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PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...下面的示例演示了一个非常简单的示例，说明如何在 DataFrame 上创建 StructType 和 StructField 以及它与示例数据一起使用来支持它。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...中是否存在列 如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点...，以及如何在运行时更改 Pyspark DataFrame 的结构，将案例类转换为模式以及使用 ArrayType、MapType。

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