“RNNCell”，它是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本单元，每个 RNNCell 都有一个 call 方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input...最后的 input_size 就表示输入数据单个序列单个时间维度上固有的长度。...1.2 中是可以正确使用的。...([one_cell] * 3) # 3 层 RNN 如果在 TensorFlow 1.2 中还按照原来的方式定义，就会引起错误！...此外它还和 1.2 版本中的新数据读入方式 Datasets 兼容。
“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)...最后的input_size就表示输入数据单个序列单个时间维度上固有的长度。...1.2中是可以正确使用的。...([one_cell] * 3) # 3层RNN 如果在TensorFlow 1.2中还按照原来的方式定义，就会引起错误！...此外它还和1.2版本中的新数据读入方式Datasets兼容。
计数是从1开始的 band = ds.GetRasterBand(b + 1) # 波段数据的一些信息 print(f'数据类型：{gdal.GetDataTypeName(band.DataType...Band对象中存储的数据转为ndarray进行处理以后，然后再写回去。...下面介绍几种转换的方法： 在Dataset级别进行转换，转换结果是一个三维数组，第一个维度是波段数 在Band级别进行转换，转换的结果是一个二维数据 使用gdal_array模块中的LoadFile()...() print(f'数据的尺寸：{image.shape}') # 输出结果为：数据的尺寸：(3, 4800, 4800) # 这说明ReadAsArray方法将每个波段都转换为了一个二维数组 #...获得第一个波段的数据 band1 = image[0] # 在波段层面的转换 for b in range(ds.RasterCount): # 注意GDAL中的band计数是从1开始的
在确定学习路线之前，我们要关注当下的主流技术，针对去学习，比较直接的方式就是在各大招聘网站去看一下岗位职责以及技术要求，或者通过百度指数的走势对比来确定学习的优先级。...现在来说一些专业性的知识，当我们需要处理大数据量的数据时，一台机器是不够的，核心思想就是分而治之，一项任务由多个人，多台机器一同完成，同时为了保证数据存储的稳定性，会采用冗余存储的方式。...早年时Google发布了有关于GFS的论文，提出了分布式和扩展性的概念，这也是大数据存储的核心思想，将一份数据存储多份，为此，需要多台计算机协同工作，而Windows在商用服务器方面的表现一直差强人意。...从整个数据分析的流程来说，可以分为三大部分：数据采集、数据分析、结果展现。其中数据采集部分根据数据类型的不同也有不同的处理方式。国内主要使用Hadoop作为分布式文件存储系统，称之为HDFS。...，则需要使用相应支持机器学习库的计算框架来完成，如Spark，并且整个的分析过程也会发生一些变化，聚类与分类算法的流程是不同的，随着学习的深入大家可以自行扩展。
下图就是一个常见的反例： 为了视觉效果的简洁，可以默认状态可以不展示拖拽隐喻，但悬停时一定要有拖拽隐喻。 点阵图标是现在最主流方式，不论移动端还是桌面端都通用。...下图是优化后正确的效果： 通过图标和指针，也能暗示拖动的方向，减少学习成本。 2. 拖拽状态 拖拽过程中，主要有两方面问题需要解决：拖拽对象不突出和拖拽对象遮挡背景，以下反例中都能体现。...下图是优化后正确的效果： 3. 目标暗示 有的拖拽交互，目标不明确，第一次使用很难理解。 例如下图，你不确定是不是可以拖到灰色背景处。...下图是优化后正确的效果： 6. 选中状态 不知道大家有没有过这样的经历，把一个东西拖拽到另一个地方，拖完后就忘记刚刚拖的是什么了。 尤其是在这过程中页面还跳动一下，就完全找不着北了。...如果拖动操作较为复杂，涉及的对象多，就建议增加这个选中态，方便查找。 下图是优化后正确的效果： 选中状态不太适合用在移动端，但移动端本身也不适合复杂的拖拽操作。
类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。...BigDecimal所创建的是对象，故我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算，而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。...构造器是类的特殊方法，专门用来创建对象，特别是带有参数的对象。...首先，创建BigDecimal对象，进行BigDecimal的算术运算后，分别建立对货币和百分比格式化的引用，最后利用BigDecimal对象作为format()方法的参数，输出其格式化的货币值和百分比...BigDecimal都是不可变的（immutable）的， 在进行每一次四则运算时，都会产生一个新的对象 ，所以在做加减乘除运算时要记得要保存操作后的值。
这张图曾出现在我过去的文章中，其强调了一个分层的要素：服务层(应用层)和表现层应当解耦，后者不应当触碰到任何持久化对象，其所有的数据来源，均应当由前者提供。...其二，远程调用需要额外注意网络传输的开销，如果生产者方从数据库加载出了一个一对多的依赖，而消费者只需要一这个实体的某个属性，多的实体会使得性能产生下降，并没有很好的方式对其进行控制（忽略手动set）。...便引出了今天的主角：Orika。 Orika是什么？...Orika是一个简单、快速的JavaBean拷贝框架，它能够递归地将数据从一个JavaBean复制到另一个JavaBean，这在多层应用开发中是非常有用的。...可以看到几乎每个方法都传入了一个Type，用于获取拷贝类的真实类型，而不是传入.class字节码，下面介绍正确的打开姿势： @Testpublic void genericTest1() { MapperFactory
在实际的开发中，我们常常会用到工具类去拷贝对象的属性，将一个对象的属性转换成另外一个对象的属性值。首先：答应我不要去自己重复造轮子，写Beanutil了，为什么不去使用现成的工具类呢？...现成的工具类简单又安全，自己写的万一哪天出了问题呢。 这里的beanUtil 我首推hutool，它的工具类的真的太丰富了，真的感觉它太懂中国的程序员了。...我们将它的可以set的属性全部的设置一下。...数据稍微改造了一下。...这个在实际的开发中还是很实用的，具体场景具体的分析。 和之前一样，代码案例在shigen的gitee上，感兴趣的伙伴可以自行去查看。
按钮样式的正确方式 如果你正在建立一个网站或一个web应用，你可能会用到按钮，也许看起来像按钮的链接。不管怎样，让这些正常展示是很重要的。...使用正确的元素有几个优点：它对搜索引擎友好（尤其是链接！），它适用于键盘导航，它提高了所有用户的可访问性。 尽管如此，开发人员很少使用元素。...这是我们想要做的事情： 可应用于链接或按钮的“按钮”样式; 我们希望有选择地应用它，因为我们的页面中会有其他链接和按钮样式。 这需要一个CSS组件。...对于其他人来说，使用鼠标或触摸指针是不可能的或困难的。 他们依靠使用键盘或专用设备访问网站。 在我见过的大多数Web项目中，设计师都指定了预期的鼠标移过样式，但未指定焦点样式。 我们应该做什么？...不是活动的（例如，如果我们的JS未能加载），则会中断焦点样式。
曾经我没有能力读懂lua的源代码，也能够说不知道关键部分怎样操作，我当时的做法。是利用临界区和std::map来解决这个问题的。非常明显这个方式的效率非常低非常低。 如今有能力读lua源代码了。...当然有更有效的解决的方法了。由于在我们利用lua的过程中。...lua_State这个结构指针是要贯穿全部用到lua的地方的，那么我就行对这个结构进行扩展，让它可以保存我的数据，仅仅须要保存一个指针就可以。...function (stack index) */ CallInfo base_ci; /* CallInfo for first level (C calling Lua) */ }; 那么对这个结构扩展之后例如以下...Lua) */ int __mydata;//这里 }; //同一时候添加两个lua接口，能够将函数接口放到lapi.c中，声明放到lua.h中就可以，或者你是发烧追求极限效率不在乎很多其它的扩展和更新的朋友
專 欄 ❈ Toby，Python中文社区专栏作者，目前供职于国内最大的医药大数据平台，任数据分析组长。关注自然语言处理，英文密码学，医药统计学。...在数据可视化过程中，我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市，飞机的航线，乃至于军事基地等等。通常来说，一个地理信息系统都会带有这样的功能。...今天我们讨论如何在Python上实现，并且使用免费的工具包。 matplotlib是Python常用的数据绘制包。它基于numpy的数组运算功能。...他们是免费工具，但其功能足可以与科研界的大佬Matlab竞争。 Basemap是Matplotlib的一个子包，负责地图绘制。在数据可视化过程中，我们常需要将数据在地图上画出来。...这样的地理绘图有助于读者理解空间相关的信息。
youtube这个不存在的网站上有很多有用的资料，一般来说我们是可以下载所有视频到本地以供离线的情况下的研究学习，网上有很多工具提供了下载功能，但是在试用了很多标称很好用的软件后，老高发现，真的没有一个能和...youtube-dl相提并论，所以老高还是记录一下如何使用正确使用youtube-dl！
Shapefile文件简介 Shapefile文件是美国ESRI公司发布的文件格式，因其ArcGIS软件的推广而得到了普遍的使用，是现在GIS领域使用最为广泛的矢量数据格式。...shx索引文件用于存储几何数据的索引信息，包含对主文件中每个记录长度的描述（注意不是空间索引） dbf表文件是使用dBase数据库表文件进行空间属性数据存储的文件 所以，我们如果要自己完全从底层写代码解析...Shapefile文件的话，需要根据shx文件中的信息读取shp中的二进制数据并转化为几何对象，然后再读取dbf表格，将属性添加到几何对象上就完成了对一个Shapefile文件的解析....英文好的同学，请转移到这里：ESRI Shapefile Technical Desc GDAL中矢量数据组织 GDAL中的栅格数据使用OGRDataSource表示(OGRDataSoruce是抽象类...GDALDataset的子类)，一个OGRDataSource中包含一个或多个OGRLayer层，每个图层中又包含一个或者多个OGRFeature要素， 每个要素包含一个OGRGeometry及其关联的属性数据
前言 需求就是想把wgs84的地理坐标转换成2000的投影坐标，在网上看的方法但是会报错，说是ArcGIS10.5的问题，今天试了下10.2的版本可以了，所以记录下过程，免得以后忘记了。
一、旁路由的配置 上图是旁路由的连接方式，一般作为旁路由的只有一个LAN口，可以把它想成一个普通的连接路由器的电脑。...国内包的上行经过旁路由转发给主路由时，主路由发现旁路由发过来的数据包ip不是它自己的，校验失败，所以图中普通流量那条路就不通了。...查看有没有设置正确的方法很简单 1.迅雷等高速下载的时候看cpu占用是不是很高 2.比较靠谱的一种，看上下行的流量，正确配置的话，旁路由的上行是大于下行的，如果上下相同且数据流量很大（高速下载时候比较明显...这是下载速度： 正确配置的上下行速度和cpu占用： 错误配置的上下行速度和cpu占用： 3.最最靠谱的是去主路由看联网设备信息，会发现该设备的ip是电脑的，但是mac地址是软路由的 当然，如果用的主路由是华为...、小米、360等，那没辙，只能用上述加防火墙规则或者加wan口，采用nat的方式避免它的检验（这样还不如弄成二级路由省时省心），或者换一个主路由器。
，一个用于保存当前节点的数据 item，另外一个则是 指向下一个节点的 next 指针。...，否则需要找到当前链表指定位置的节点元素，并在该元素前面插入新的节点数据，重新组织两者节点的 next指针。...Override public E get(int index) { return node(index).item; } 删除节点 删除有两种情况，分别是删除指定位置的节点和根据数据找到对应的节点删除...x 节点就是当前要删除的节点数据，我们先把该节点保存的 item 以及 next 指针保存到临时变量。...，我们一定要多写才能掌握指针打断的正确操作，尤其是在删除操作最复杂。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/install-tensorflow-offline/ 有网的情况下安装tensorflow自然舒服...导出目标环境的依赖包（就是你本来打算在哪台机器上装tensorflow） 1pip freeze > requirements_target.txt 使用comm命令导出需要下载的包 1comm -...在目标机器上安装所有依赖 1pip install -r download.txt --no-index --find-links=your_download_dir 优点：使用比较文件差异的方式...通常情况下这很难得，比如我就是用一个cpu的requirements.txt装一个gpu的tensorflow, 其中出现了大量问题，比如cuda版本、linux和windows的whl包的差异，还是挺浪费时间的...方法二：使用脚本自动分析依赖 目标设想： 在目标机上导出依赖文件和驱动信息 找到合适tensorflow whl包，使用脚本解析其依赖关系 递归分析2中的所需包的依赖关系，和1中的依赖关系做对比，下载所需要的包
互联网的大数据时代，网络爬虫的工作离不开大数据。在我们使用网络过程中，肯定遇到过访问网站IP受限这种问题。...其实不是你的IP出现了问题，而是对方因为目标网站的服务器的限制，限制了多次注册，多次访问，才会限制本地IP。...当然网上的免费代理IP也同样可以使用，免费代理IP的获取方式非常简单，直接通过网络搜索，然后网络爬虫编程一个程序来筛选可用的IP，免费的代理IP虽然很多，但是也只适合业务较小的用户，对IP质量要求不高的用户...不仅会影响业务的进展，爬虫效果也不会稳定。 对于大工作量的爬虫来说，效率是第一位的，只有高效率才能在有限的时间里，完成大量的工作。...要提高效率，则必须要高质量稳定的代理IP像公司企业对IP需求量大的网络爬虫用户，完全可以使用隧道转发的爬虫代理加强版，来提高业务的进展，加强业务的稳定性，不仅节约了业务时间，也能保证代理的正常运行，满足的大量客户的需求
项目场景： 线程池的地方用的还是挺多的，一般来说用的多的还是execute方法，submit方法还是用的挺少的，一般ThreadPoolExecutor 的 submit 方法通常用于将一个任务提交到线程池中执行...).append(queue.size()); } return info.toString(); } ---- 原因分析： 提示：跑了一次看到日志按照单线程的方式执行...:34 INFO UtilsTest :123 - thread name start:command-thread-4======== 原来submit的方式用错了...最后只能修改业务逻辑，因为对执行结果不是特别需求，所有可以改成execute方式，当然如果逻辑对返回值的需求特别的可以解耦，使用生产者消费者模式，一边计算一边处理，实现逻辑可以这样，在submit...总结 习惯了用execute就忘记了submit的正确使用方式，惯性是很恐怖的，还是得多多跑跑单元测试。
Update on 2019.06.18 从tesorflow1.11之后，（大概是这个版本号），谷歌推出了tf.data模块来读取数据，甚至在tensorflow2.0中，取消了数据队列管道，所以我建议大家学习...地址点击这里----本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。...等有时间再做一个二者比较的博客对TFRecorder解码获得图像数据其实这块和上一种方式差不多的，更重要的是怎么生成TFRecorder文件，这一部分我会补充到另一篇博客上。...这种方式是取决于你的编码TFRecord方式的。...因为做TFRecord的方式就是直接把图像数据append进去了。
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