界面设计的 “简”与 “繁”取决于产品的功能需求和用户的偏好，反映的是设计师的设计理念和对美的把握。...好的界面设计，应该在注重用户体验的基础上，把握设计的整体风格，在追求时尚简约的同时，兼顾功能实现的最大化，做到 “化繁为简”，进而 “简中有繁”，最终达到 “繁”与 “简”的和谐统一。 ?...根据用户的行为习惯，通过清晰的流程和界面，让用户减少对每一次选择的思考以及寻找的时间，让准确的色彩和表述减少用户心理斗争的时间。 ? 需求分析 实现界面操作快捷简单的前提是了解用户的需求。...为了让用户在操作中简单到极致，我们应当多去了解用户习惯，比如他们在什么地方寻找导航栏、把哪部分作为网站的重点，在什么地方点击注册、在什么地方找搜索框、喜欢点击什么样的按钮，什么颜色会加速用户的心跳、增强点击的冲动等等...也就是说要用简单的设计实现功能的多样性。 ? 界面设计中的 “简”中有 “繁”可以通过以下几个途径来实现： ? 有效合并 通过视觉上的相近性合并功能上的同类项，在手机图标设计中非常常见。
所以在直播系统源码开发过程中，如何正确处理高并发带来的这些卡顿问题呢？ 一、防盗链处理 如果是网页直播间，当前站点没有做防盗链的话，就很容易遭受恶意请求。...而过多的恶意请求，会对本身流量就比较大的直播间造成很大负担。比如说有A、B两个直播网站，A站享用了B站的资源，页面嵌入了B站的图片、JS、CSS。...A站并不关心B站会消耗怎样的流量，但是对于B站来说，如果调用了B站的图片、JS、CSS。在用户访问A站的时候，就会对B站做一些HTTP请求，从而走B站的流量和带宽，同时也侵犯了B站的一些版权问题。...timg.jpg 二、CDN加速 这可以说是直播系统源码开发过程中的标配了，当然，就算是普通的静态页，不使用CDN的话，也会非常卡顿。...不难看出，在直播源码开发过程中，针对卡顿的处理，其实和大部分网页的访问优化过程没有太多不同之处。如果您对此还有疑问，欢迎给小编留言。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念： （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...数据会源源不断的发送到我们的系统中。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
项目由来 很久没更新Python高效办公系列的文章啦，最近就遇到一个很适合Python来做的一件事情，分享给大家。...X是8位，很好提取，直接用\d{8}就行；但是7位的Y就不能直接这样写，因为这样也会匹配到X中的数字（因为X有8位，7位小于8位，会匹配到），所以我们需要在前面和后面加上英文逗号，加以限制。...最后，要解决的就是如何读取word中的表格，和读取后怎么写入excel表中。这两个问题使用docx和xlwt库即可，别忘记安装这两个库。...workbook.add_sheet('点位') sheet.write(0, 0, "点位") sheet.write(0, 1, "X") sheet.write(0, 2, "Y") # 读取word，并获取word中的第一个表...j = 1 # 读取word表中的数据，正则表达式提取后写入excel中。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第四篇文章，讲述网络模型的搭建。...今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。...作者&编辑 | 汤兴旺 上一期，我们讲解了如何使用TensorFlow2.0从自己的磁盘读取数据，今天我们就来看看如何使用层来搭建网络。...1 使用Keras API构建网络模型架构 在Keras API中，定义网络是比较简单的，我们主要用到的就是Sequential类，下面看看如何具体使用它来定义网络： from tensorflow.keras...总结 本期我们详细介绍了如何使用TensorFlow2.0完成网络模型的搭建。
内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》 不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法： ?...———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
Node的 http 模块只对HTTP报文的头部进行了解析，然后触发 request 事件。如果请求中还带有内容部分（如 POST 请求，它具有报头和内容），内容部分需要用户自行接收和解析。...通过报头的 Transfer-Encoding 或 Content-Length 即可判断请求中是否带有内容 字段名称 含义 Transfer-Encoding 指定报文主体的传输编码方式 Content-Length...str.split(';')[0]; }; 它的报文体内容跟查询字符串相同 username=Tom&password=123456 解析表单数据使用querystring模块中的parse方法 const.../json，在 Content-Type 中可能还附带编码信息 charset=utf-8 Content-Type: application/json; charset=utf-8 它的报文体内容跟JSON...根据内容分隔符解析上传的图片，并且写入到文件中，下面代码暂时只处理图片格式的文件。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念: （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
在这段代码中，通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件中。tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中。...以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...在加载模型的程序中也是先定义了tensorflow计算图上的所有运算，并声明了一个tf.train.Saver类。...比如在测试或者离线预测试时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播稀疏得到输出层即可，而不需要类似于变量初始化、模型保存等辅助节点的信息。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型 导语 今天是2019年新年第一天，首先祝福大家猪年大吉，在新的一年里多多学习，多多锻炼，身体健康，万事如意！...model Variable sharing Manage experiments Autodiff 在本天学习中，尝试基于更复杂的模型word2vec创建一个模型，将使用它来描述变量，模型共享和管理...Tensorflow中的word2vec 我们如何以有效的方式表达文字？...让我们来看看我们在试验模型时可以使用的一些功能。让我们看看tf.train.Saver()，TensorFlow的随机状态和可视化。...因为我们会建立很多个检查点，在我们的模型中添加了一个名为global_step的变量有助于记录训练步骤。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。...：name，shape, dtype，对应的是它的名称，维度和类型 4.1 name name在TensorFlow中是张量的唯一标识，由于其遵循TensorFlow的变量管理机制，所以它也能表达出这个张量是如何计算出来的
TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...幸运的是，Google在其模型库(model zoo)中开放了大量研究模型和可用模型，这其中包括MNIST训练脚本。我们将在本节中引用该代码，大致浏览一下，熟悉它。...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
本文将给出一篇动手教程，上线部署一个预训练的卷积语义分割网络。文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。...TensorFlow Serving Libraries — 概述 我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。...总之，Loader需要知道模型的相关信息，包括如何加载模型如何估算模型需要的资源，包括需要请求的RAM、GPU内存。Loader带一个指针，连接到磁盘上存储的模型，其中包含加载模型需要的相关元数据。...我们看一下在实践中如何处理。 环境设置 开始前请先从github上cloneDeepLab-v3的实现。...Variables，目录中包含序列化后的计算图对应的变量 现在可以启动模型服务了，执行以下命令: $ tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=deeplab
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？ 理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。...我们以《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》里的模型代码为例，从语句： signature = predict_signature_def(inputs={'myInput':.../logdir 在浏览器中输入地址： http://127.0.0.1:6006/ ，就可以看到如下的计算图： ?...小结 按照前面两种方法，我们可以对Tensorflow SavedModel格式的模型有比较全面的了解，即使模型训练者并没有给出文档。有了这些模型信息，相信你写出使用模型进行推断更加容易。
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。...引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...高级解决方案 4.1 分布式训练 原因：单个GPU或CPU的内存不足以应对大规模模型或数据。 解决方案：使用TensorFlow的分布式策略。...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。
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备 建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...tensorflow-addons pip install tensorflow-probability==0.22.1 pip install onnx-tf 接下来 onnx-tf convert
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。...在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中，我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。...在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。 背景 为什么需要合并两个模型？...我们还是以《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中的代码为例，这个手写数字识别模型接收的输入是shape为[?, 784]，这里?...最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换中获得了灵感，将模型中的变量固定下来，这样就不存在变量的加载问题，也不会出现模型变量未初始化的问题。
本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...，在此需要修改，在本地终端中输入： python trans.py 所转换的onnx模型nasnet.onnx将存放在当前目录。...将TensorFlow模型转换 为PaddlePaddle模型 注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。数据集为猫狗大战数据集，数据示例如下所示，相关数据已经制作成tfrecords格式。 ?...注意 TensorFlow模型在导出时，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
