EasyNVR已经支持自定义上传音频文件，可以做慢直播场景使用，前两天有一个开发者提出一个问题：想把一个MV中的音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们的共同研究之后，终于想出一个办法，就是先将这个音乐提取出来，再添加进EasyNVR中。...我们采用的是ffmpeg命令行的方法拿到AAC数据，具体命令如下： ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取的AAC...不得不说ffmpeg就是强大，ffmpeg是专门用于处理音视频的开源库，既可以使用它的API对音视频进行处理，也可以使用它提供的工具，如 ffmpeg，ffplay，ffprobe，来编辑你的音视频文件...如果大家对我们的开发及产品编译比较感兴趣的话，可以关注我们博客，我们会不定期在博客中分享我们的开发经验和一些功能的使用技巧，欢迎大家了解。
在SAP应用中，不同的公司往往会根据自身的需求开发很多报表或者功能页面，同样也会对这些客制化开发的功能进行分类，并且这些分类菜单是能够被所有用户读取的。...在SAP Easy Access中所显示的系统菜单一般也被称之为区域菜单，区域菜单的输入点默认是S000，可以通过事务代码SSM2来查看及设置系统默认的区域菜单输入点，如下图所示： ?...当然我们也可以在它下面进行扩展，增加自定义的区域菜单，具体的操作如下： 1、输入事务代码SE43，在“区域菜单”字段中输入S000，然后单击工具栏中的“编辑”按钮，系统将弹出“指定处理模式”的对话框，需要用户选择使用哪种更改模式...2、在区域菜单编辑页面中选择主菜单，然后执行“编辑”-“导入”-“其他菜单”命令，在弹出的“区域菜单选择”对话框中输入自定义的区域菜单名称，如下图所示： ? ?...3、保存上述设置，可以在初始页面中看到新增的自定义区域菜单，该区域菜单可以分配系统中所有的用户浏览及操作。 参照以上的方法，可以根据不同的用户的具体业务需求来设置区域菜单。 ?
有时候提交过一次记录只有，又修改了一次，仅仅是改动一些较少的内容，可以使用git commit --amend....添加到上次提交过程中； --amend amend previous commit git commit --amend # 会通过 core.editor 指定的编辑器进行编辑...git commit --amend --no-edit # 不会进入编辑器，直接进行提交 如果你之前没有配置 core.editor 选项的时候，会出现： error: There was a...这个时候，你通过 git config 命令，配置全局变量，指定特定的编辑器就解决报错了；之后再进行git config --amend 命令来进行编辑； git config --global core.editor...更多关于linux和分布式系统相关的知识，请关注 cnblogs.com/xuyaowen
来源：技术让梦想更伟大 作者：李肖遥 我们经常使用静态库或者动态库，那么在NXP的s32k144使用中，如何将静态库文件 (*.a) 添加到 S32 Design Studio GCC 项目中呢？...本文介绍两种方法，这些方法在库更新如何反映到项目构建过程中的意义上彼此不同。...在上面的示例中，GCC 链接器将在文件夹“c:\my_libs”中搜索名为“libtestlib.a”的库文件，如果找不到库，则会发生链接器错误。...对于自定义库名称，请在库名称开头添加冒号“:”以禁用默认前缀/扩展名扩展，GCC 链接器现在在下面的示例中搜索文件名“testlib.lib”： 2将静态库与依赖项添加到可执行（elf）文件 如果静态库已更改...- “触及”，有时需要触发项目重建，在这种情况下库应添加到不同的项目对话框中： 点击Project Properties -> C/C++ Build -> Settings -> Standard
原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics 在本系列的这一点上，我们刚刚完成了训练过程中的网络运行。...然后，创建我们的PyTorch网络的实例，并从我们的PyTorch数据加载器对象中解压缩一批图像和标签。 然后，将图像和网络添加到TensorBoard将使用的文件中。...实际上，可以说网络图和图像的batch都已添加到TensorBoard中。 运行TensorBoard 要启动TensorBoard，我们需要在终端上运行tensorboard命令。...TensorBoard直方图和标量 我们可以添加到TensorBoard的下一个数据导入类型是数字数据。我们可以添加将随时间或epoch 显示的标量值。...但是，我们可能需要承认，实际上并不需要TensorBoard。 TensorBoard的真正功能是它具有开箱即用的比较多个运行的功能。
TensorBoard 除了可以可视化 TensorFlow 的计算图，还可以可视化 TensorFlow 程序运行过程中各种有助于了解程序运行状态的监控指标。...以下程序展示了如何将 TensorFlow 程序运行时的信息输出到 TensorBoard 日志文件中。...# 在Tensorflow程序执行的过程中只需要运行这个操作就可以将代码中定义的所有日志生成操作全部执行一次，从而将所有日志文件写入文件。...，得到这次运行的日志。...TensorBoard程序就可以拿到这次运行所对应的 # 运行信息。
在模型训练时，每个epoch结束时将记录模型的性能和其他相关信息，并将它们写入TensorBoard日志目录中。以下是添加TensorBoard回调函数的示例代码。...TensorBoard(log_dir = "E:/01_Reflectivity/03_Code") # 在fit()函数中将TensorBoard回调函数添加到回调列表中 model.fit(train_data...上述代码中，log_dir是大家存放日志的目录，大家可以自行修改。 随后，启动TensorBoard服务器。在终端中输入以下命令来启动TensorBoard服务器。...tensorboard --logdir=E:\01_Reflectivity\03_Code 其中，最后的路径就是前面我们提到的存放日志的路径。随后，运行上述代码，如下图所示。 ...在代码中，我们可以使用tf.summary.scalar函数将指标写入TensorBoard日志文件中。 其次，介绍一下Graphs界面。
如标题中所述，我们将专注于将Tensorboard嵌入式投影用于我们自己的用例以及我们自己的特征向量。 在此之前，我们来看一些词嵌入和图像特征向量的可视化示例。 Word2Vec嵌入示例 ?...特征向量和标签的顺序应与其映射标签以进行可视化的顺序相同。如果你也要提供该类，则在元数据中以制表符分隔的列中，可以指定该类。但是如果添加两列，则必须添加列名称。 ? ?...然后设置一个日志目录，以便Tensorboard知道在哪里查找文件。 这个例子需要metadata.tsv和features.txt（txt格式的向量）。您可以根据自己的喜好选择两者。 ?...在这里，我正在创建一个名为test和inside 的日志目录，使用已经创建的metadata.tsv，其中包含元数据和features.txt，其中包含特征向量。对于元数据，它与上述情况相同。...但是对于features.txt，我只是将每个功能附加到列表中，并使用np.savetxt函数将其保存。 ? 最后需要使用以下命令运行TB，就完成了 ?
在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”（step/sec）甚至“概率分布”等信息，都是帮助我们深入理解模型与训练的关键信息。 对此，TensorBoard提供了尽善尽美的支持。...训练集和验证集识别精度 TensorBoard生成图形的流程框架，简单概括起来就两点： TensorFlow运行并将log信息记录到文件； TensorBoard读取文件并绘制图形。...通常训练集日志和验证集日志分开存放，分别构造各自的summary文件写入器即可。...Server 启动TensorBoard Server可以与前面的记录写入并行，TensorBoard会自动的扫描日志文件的更新。...TensorBoard 图形“同框”技巧 上图中的accuracy和loss图形中，训练集曲线和验证集曲线以不同颜色“同框”出现，特别便于对比分析。
Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。 那如何启动tensorboard呢？...() 在上面程序的8、9行中，创建一个writer，将tensorboard summary写入文件夹/path/to/logs，然后运行上面的程序，在程序定义的日志文件夹/path/to/logs...2.2.1 基本信息 前面的部分介绍了如何将计算图的细节信息隐藏起来，但是有的时候，我们需要查看部分重要命名空间下的节点信息，那这些细节信息如何查看呢？...将2.1节中图7所展示的代码的session部分改成如下所示的程序，就可以将程序运行过程中不同迭代轮数中tensorflow各节点消耗的时间和空间等信息写入日志文件中，然后通过读取日志文件将这些信息用tensorboard...图13 选择迭代轮数对应记录页面 如上图13所示，在浏览器中打开可视化界面，进入GRAPHS子栏目，点击Session runs选框，会出现一个下拉菜单，这个菜单中展示了所有日志文件中记录的运行数据所对应的迭代轮数
1.认识下TensorBoard TensorFlow不仅是一个软件库，而是一整套包括TensorFlow、TensorBoard、Tensor Serving在内的软件包。...为了更大程度地利用TensorFlow，我们应该了解如何将它们串联起来应用。在和一部分，我们来探索下TensorBoard。...在运行一个包含一些运算的TensorFlow程序时，这些运算会导出成一个时间日志文件。TensorBoard 可以将这些日志文件可视化，以便更好观察程序的机构以及运行表现。...执行结果 为了将上面程序可视化，我们需要下面一行程序将日志写入文件： writer = tf.summary.FileWriter([logdir], [graph]) [graph] 是运行程序所在的图...，可以通过tf.get_default_graph()返回程序默认图，也可以通过sess.graph返回当前会话中运行的图，后者需要你自己先创建一个session。
TensorBoard要求每次运行的日志都位于单独的目录中，因此我们将日期和时间信息添加到日志目录的名称地址。 ?...labels_placeholder是一个包含每张图片的正确类标签的整数值向量。 ? 这里引用了我们之前在two_layer_fc.py中描述的函数。...此行运行train_step操作（之前定义为调用two_layer_fc.training（），它包含用于优化变量的实际指令）。 ?...在 run_fc_model.py 是关于TensorBoard 可视化的一些代码: ? TensorFlow中的一个操作本身不运行，您需要直接调用它或调用依赖于它的另一个操作。...要查看结果，我们通过“tensorboard --logdir = tf_logs”运行TensorBoard，并在Web浏览器中打开localhost：6006。
，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字。...tensor:包含一个值的实数Tensor。 collection：图的集合键值的可选列表。新的求和op被添加到这个集合中。...中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示 [2]values:要可视化的数据，可以是任意形状和大小的数据...：[1]将【计算图】中的【图像数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示 [2]...在TensorFlow程序执行的时候，只需要运行这一个操作就可以将代码中定义的所有【写日志操作】执行一次，从而将所有的日志写入【日志文件】。
运行程序，生成日志文件，然后在tensorboard的IMAGES栏目下就会出现如下图一所示的内容（实验用的是mnist数据集）。仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。...如下图二所示，SCALARS栏目显示通过函数tf.summary.scalar()记录的数据的变化趋势。如下所示代码可添加到程序中，用于记录学习率的变化情况。...如下代码所示： 1. tf.summary.histogram(weights, 'weights') 上述代码将神经网络中某一层的权重weight加入到日志文件中，运行程序生成日志后，启动tensorboard...，生成日志文件，启动服务，tensorboard中的PROJECTOR栏将展示投影后的数据的动态图，如下图五所示。...而且，该仪表盘与其他仪表盘一样，都需要在模型运行时捕获相关变量的跟踪信息，存入日志，方可用于展示。
然后，我们保存传入的运行参数，并将运行计数增加一。之后，我们保存了网络和数据加载器，然后为TensorBoard初始化了SummaryWriter。注意我们如何将运行作为注释参数传递。...这将使我们能够唯一标识TensorBoard内部的运行。 好了，接下来，我们在训练循环中进行了一些TensorBoard调用。这些调用将我们的网络和一批图像添加到TensorBoard。...接下来，像以前一样，将网络的权重和渐变值传递给TensorBoard。 跟踪我们的训练循环表现 我们现在准备好进行此处理中的新功能。这是我们要添加的部分，以便在执行大量运行时为我们提供更多的见解。...然后，我们遍历运行参数中的键和值，将它们添加到结果字典中。这将使我们能够看到与性能结果相关的参数。 最后，我们将结果附加到run_data列表中。...在我们意识到之前，感觉上是错的就是感觉上是对的 文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我
2015年，谷歌开源了TensorFlow，里面自带一套帮助检测、理解和运行模型的可视化工具TensorBoard。...TensorBoard中包含了一小组预先确定的通用可视化效果，基本上适用于所有的深度学习应用，比如观察损失随时间的变化，或在高维空间中探索聚类。...举个栗子 目前，用户可以在GitHub上找到TensorBoard/plugins目录，探索这些TensorBoard中的插件列表。...这个插件展示了标准TensorBoard插件中包含的三部分内容： 1....为了进一步说明插件是如何工作的，谷歌还创建了一个框架性的Greeter插件，它能在运行模型时可以收集并显示问候语。谷歌在博客中建议开发人员从Greeter插件和其他现有的插件开始探索。
在长时间运行的 Jupyter-notebooks 的单元格(cell)上添加提醒 链接: http://www.blog.pythonlibrary.org/2019/12/04/adding-notifications-to-long-running-jupyter-notebook-cells.../ 如果你使用 Jupyter Notebook 长时间运行一个项目（例如训练机器学习模型），那么你可能想知道该任务何时执行完毕。...在本教程中，我们将学习如何将日志文件从 Django Web 服务器推送到 Elasticsearch 存储，并在 Kibana Web 工具中以可读的方式显示出来。...Metaflow 使构建和管理现实中的数据科学项目变得容易快捷。...TensorBoard.dev 链接: https://tensorboard.dev/ 一种托管的TensorBoard体验，可让您上载并与任何人共享ML实验结果。
其次，我将继续讨论如何将我的皮卡丘图像转换为正确的格式并创建数据集。然后，我将尽可能详细地写关于训练的过程，以及如何评估它。...在图像所在的同一个目录中，我创建了一个名为“train”和“test”的目录，并将大约70%的图像和它们各自的XML添加到“train”目录，剩下的30%添加到“test”目录。...请记住，在运行脚本之前，必须在函数class_text_to_int中指定对象的类。 创建标签映射 需要一个“labels”映射，指示标签及其索引。...一旦准备好了管道，就把它添加到“training”目录中。...构建完成后，下一步是将frozen模型添加到“assets”目录中。然后，在那里的文件夹中，创建一个名为“labels”的文件，在第一行中写入???(还记得我说过第一个类是被预留的吗?)
回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么?...但是随着在复杂的模型中输入训练数据，情况则会变得复杂起来。幸运的是，TensorBoard让这变得简单。 ? 与传统编程不同，机器学习中通常有很多难预测的因素。...取决不同模型，重要的指标也不同。TensorFlow的估算器中有很多预先配置在TensorBoard中的值，所以这是一个不错的开始。 TensorBoard可以显示各种信息，包括直方图、分布、嵌入。...首先我们启动TensorBoard，并指向保存了模型结构和检查点文件的目录，接着运行： tensorboard --logdir=”/tmp/iris_model/” 这将在端口6006启动本地服务器。...下期预告 在下期，我们将学习如何将线性模型转换为深度神经网络，从而训练越来越复杂的数据集。
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