这是一篇关于如何通过一些常用的命令，显示 CentOS 或 RedHat 中的 Linux 目录大小，以及哪些文件夹占用的空间最大的教程。...搜索当前的 CentOS 或 RedHat 文件夹 您可以使用以下命令，在命令行中向下搜索当前文件夹的大小： du -h --max-depth=1 |grep -v -e [0-9].[0-9]K...百分比是相对于当前目录的大小，图是相对于当前目录中的最大项目; e - 显示/隐藏“隐藏”或“排除”的文件和目录。...请注意，即使看不到隐藏的文件和目录，它们也仍然存在，并且仍包含在目录大小中； i - 显示有关用法和大小的突出显示的项目信息； r...结论 如您所见，Linux 目录大小可以通过多种不同的方法来确定，如果您还有其他一些经常使用的相关命令，欢迎在下面的评论中添加。
问题： 在word文档中， 当我们有很多图片时， 你是不是还在一张一张的调整大小 今天给你一个代码,让你快点下班 代码： 批量修改Word文档中图片的大小为18厘米*13厘米 Sub setpicsize...() '设置图片大小 Dim n
如果MySQL检测到崩溃或损坏的表，则需要先修复它才能再次使用。 本指南将引导您检测崩溃的表以及如何修复MyISAM表。...MyISAM表 通常一个表在mysql日志中显示为损坏，为了找到日志的位置，你可以在my.cnf中找到它，或者你可以通过以下方式直接在mysql中查看它： MariaDB [(none)]> show...MyISAM表 一旦找到需要修复的表，您可以直接通过MySQL进行修复。...mysql.time_zone_transition_type OK mysql.user OK test.Persons OK test.tablename OK test.testtable OK 此命令将尝试检查并修复服务器上每个数据库中的所有...那就是修复MySQL中的MyISAM表。
通过指定列进行修改 上面的操作，都是我们手动一个一个输入进行更改的，那如果根据指定列的数据进行批量修改标题呢？
在本教程中，我们将使用 TensorFlow 作为 Keras backend。backend 是一个 Keras 库，用于执行计算，如张量积、卷积和其他类似的活动。...我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。...在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。因此，当我们的损失值变得非常大并且计算变得非常昂贵时，我们可以使用这种定制的损失函数。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ? 然后将它们画出来： ?...初始化方法 初始化始终是深度学习研究中的一个重要领域，尤其是结构和非线性经常变化的时候。实际上一个好的初始化是我们能够训练深度神经网络的原因。...现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！在 Keras 中，卷积层默认是以 Glorot Uniform 分布进行初始化的： ?...结论 在这篇文章中，我们证明，初始化是模型中特别重要的一件事情，这一点你可能经常忽略。此外，文章还证明，即便像 Keras 这种卓越的库中的默认设置，也不能想当然拿来就用。
我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ? 然后将它们画出来： ?...初始化方法 初始化始终是深度学习研究中的一个重要领域，尤其是结构和非线性经常变化的时候。实际上一个好的初始化是我们能够训练深度神经网络的原因。...现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！在 Keras 中，卷积层默认是以 Glorot Uniform 分布进行初始化的： ?...结论 在这篇文章中，我们证明，初始化是模型中特别重要的一件事情，这一点你可能经常忽略。此外，文章还证明，即便像 Keras 这种卓越的库中的默认设置，也不能想当然拿来就用。...v=s2coXdufOzE 原文地址：https://towardsdatascience.com/why-default-cnn-are-broken-in-keras-and-how-to-fix-them-ce295e5e5f2
状态后端的内存大小。...请注意，以下选项并非是全面的，您可以使用Apache Flink 1.6中引入的State TTL（Time-To-Live）功能管理Flink应用程序的状态大小。...随着块数的增加，内存大小也会增加 - 因此，通过预先配置它，您可以保持特定的内存消耗级别。 2.write_buffer_size 此配置建立并控制RocksDB中MemTable的最大大小。...Active MemTables和READ ONLY MemTables最终将影响RocksDB中的内存大小，因此尽早调整它可能会为您节省一些麻烦。...我们刚刚引导您完成了一些用RocksDB作为Flink中的状态后端的的配置选项，这将帮助我们有效的管理内存大小。有关更多配置选项，我们建议您查看RocksDB调优指南或Apache Flink文档。
前言 word中有格式刷功能，标题样式，文字大小和样式，图片样式（如阴影效果），这些都可以直接格式刷，但是图片长宽比例大小无法格式刷，这里提供一个快速的解决方式，批量统一调整长宽比例和大小。...解决痛点 适合批量调整图片统一大小和长宽，统一比例，统一大小尺寸（不含样式），尤其在word贴手机截图这种竖向图的时候，通常是偏大的，一个一个调整不仅非常难对整齐，还非常耗时间。...图片长宽比例大小格式刷 先调整一张图为合适大小和比例，作为模板图，操作步骤： 选中模板图，右键，大小和位置，锁定纵横比 前面的勾去掉，确定保存。...选择其他其他你要刷成同比例大小的图，按F4键，即可刷成和模板图一样长宽大小比例。每张图都点击按F4一下即可，快速刷完所有图。 总结 使用这个操作，效率直接上天。
这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。 例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做 数据库 的分类中。 操作步骤 下面描述了相关的步骤。...批量操作 当你选择批量操作以后，当前的浏览器界面就会弹出一个小对话框。 在这个小对话框中，你可以选择设置分类。 选择设置分类 在随后的界面中，选择设置的分类。 然后保存就可以了。...经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。 需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面
当你在 LVM 中的磁盘空间耗尽时，你可以通过缩小现有的没有使用全部空间的 LVM，而不是增加一个新的物理磁盘，在卷组上腾出一些空闲空间。...LVM 允许你在需要的时候轻松地调整、扩展和减少逻辑卷的大小。...echo "- - -" > /sys/class/scsi_host/host0/scan # fdisk -l 创建物理卷 （pvcreate） 的一般语法： pvcreate [物理卷名] 当在系统中检测到磁盘...物理磁盘可以直接添加到 LVM PV 中，而不必是磁盘分区。 使用 pvdisplay 和 pvs 命令来显示你创建的 PV。
<div class="handle-box" id="drop_area" v-on...10K20
如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...解决方案： 减小批量大小（Batch Size）：减小批量大小可以减少一次性加载到内存中的数据量，从而降低内存使用。...# 示例代码 nvidia-smi Q2：为什么减小批量大小能解决内存不足问题？ A2：减小批量大小会减少每次训练中加载到内存的数据量，从而降低内存的占用。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。
一般情况下，我们如果需要添加列，可以一列一列根据需要进行添加，那如果我们需要根据固定的需求进行批量添加，那如何操作呢？ 原始表 ? 结果表 ?...我们在添加的列的时候，有2个主要参数，一个是标题，一个则是添加列里的内容，如果我们需要进行批量添加的话，这2个参数最好是作为变量进行循环填充。我们来看下如何操作吧。...首先我们要确定Table.AddColumn里的2个参数，这2个参数应该是批量的，那代表着应该是列表的格式。 我们通过记录的格式来作为参数组。 ? 这样就把参数组归类在一起了，方便我们后面进行调用。...这样我们就很很容易的可以进行批量进行所需要添加的列。 需要注意的几个地方： 1. 标题和内容必须匹配 也就是在参数组里的2个参数必须项目数一样（可以通过if语句在执行前进行判断） 2....赋值常数和函数的书写方式批量也不一样 例如: each 改成(a)=>格式，另外直接赋值常数和函数的书写方式也不一样，所以要进行判断区分。当然你也可以统一写成函数模式，直接调用。
读取文件内容，然后进行处理，在Java中我们通常利用 Files 类中的方法，将可以文件内容加载到内存，并流顺利地进行处理。但是，在一些场景下，我们需要处理的文件可能比我们机器所拥有的内存要大。...但是，要包含在报告中，服务必须在提供的每个日志文件中至少有一个条目。简而言之，一项服务必须每天使用才有资格包含在报告中。...使用所有文件中的唯一服务名称创建字符串列表。 生成所有服务的统计信息列表，将文件中的数据组织到结构化地图中。 筛选统计信息，获取排名前 10 的服务调用。 打印结果。...setDay 方法将 BitSet 中与给定日期位置相对应的位设置为 true。 allDaysSet 方法负责检查 BitSet 中的所有日期是否都设置为 true。...它从与serviceName关联的compileMap中检索（或创建）Counter，然后调用Counter的add和setDay方法。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...介绍批量归一化（Batch Normalization）的概念和优势，以及如何在神经网络中应用它来加速训练和提高性能。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型 介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）...、批量大小、迭代次数等。...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。
在进行批量注册账号业务时，使用HTTP代理是一种常见的策略，它可以提供更高的匿名性、稳定性和多样性，以应对注册过程中的限制和封禁。...而HTTP代理中的IP池大小对于批量注册账号业务具有重要的影响，本文将深入探讨IP池大小对于批量注册账号业务的影响，并介绍HTTP代理在批量注册账号时的要求和选择标准。...让我们一起来探究HTTP代理中IP池大小对于批量注册账号业务的重要性和影响。为什么批量注册账号业务需要使用HTTP代理？IP池大小又有哪些影响？...IP池大小对于批量注册账号业务有重要影响，较大的IP池意味着更多的可用IP地址供选择，可以增加注册账号的成功率和并发性。...综上所述，HTTP代理中的IP池大小对于批量注册账号业务具有重要影响。大规模、高匿名性、稳定可靠性和快速切换的IP池是满足批量注册账号业务需求的关键要素。
中对图像像素归一化、居中和标准化 如何将深度学习用于人脸检测 如何在 Keras 中将 VGGFace2 用于人脸识别 如何在 Keras 中将 Mask RCNN 用于照片中的对象检测 如何在 Keras...如何使用批量大小控制神经网络训练的稳定性 如何在 Keras 中创建深度学习模型的装袋集成 如何通过深度学习展示自己的基本功 如何使用 ReLU 修复梯度消失问题 如何通过添加噪声来提高深度学习模型的鲁棒性...如何使用数据缩放提高深度学习模型的稳定性和表现 如何利用迁移学习来提高深度学习神经网络的表现 如何利用 Keras 中的活动正则化减少泛化误差 如何在 Keras 中利用权重衰减减少神经网络的过拟合...如何在 Keras 中利用权重约束减少过拟合 如何在 Keras 中利用丢弃正则化减少过拟合 适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合...——风格生成对抗网络 如何在 Keras 开发最小二乘生成对抗网络 如何识别和诊断 GAN 故障模式 开始使用 GANs 的最佳资源 如何在 Keras 中从头实现半监督 GAN（SGAN） 生成对抗网络模型之旅
如何在 Keras 开发神经机器翻译系统 照片由 Björn Groß 提供 教程概述 教程分为 4 个部分： 德语翻译成英语的数据集 准备文本数据 训练神经翻译模型 评估神经翻译模型 Python...你必须安装带有 TensorFlow 或 Theano 后端的 Keras(2.0 或更高版本)。 本教程还假定你已经安装了 NumPy 和 Matplotlib。...我们使用 Keras Tokenize 类去讲词汇映射成数值，如建模所需要的。...我们在批大小（batch size）大小为 64 的情况下在所有样本数据集上完成 30 次训练迭代 我们使用检查点来确保每次在测试集中，模型技能提高时，模型都被保存到文件中。 ?...编码器和解码器中的存储器单元数量可以增加，为模型提供更多的表征能力。 正则。该模型可以使用正则化，如权重或激活正则化，或在 LSTM 层使用丢弃。 预训练的词向量。
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