我有下面的类,它将被多个线程使用:
public class Container
private volatile Date date;
private int amount;
private final Object lock = new Object();
public void update(int amount){
int actualAmount;
if(check(date)){
//do some BULK computation to compute the actualAmount
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时,它工作得很好,但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码: import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
我测试了两种模式下BatchNorm层的梯度: model.train()和model.eval()。我构建了一个简单的CNN网络NetWork,并在model.train()模式和model.eval()模式下向网络输入相同的输入X。我知道BatchNorm层的model.train()和model.eval()的区别。我已经将model.eval()模式下Batchnorm层的均值和变量替换为model.train()模式下的值。因此,两种模式的输出和参数都是相同的。output of two mode parameters of two mode但是,当我计算每个参数的梯度时,我发现B
刚创建新记录后,新记录没有出现在列表api中,尽管它正在被索引。再次点击索引api时出现新记录。使用弹性搜索,通过searchkick实现。有人遇到过这个问题吗?
Started POST "/api/v1/pm/projects/4/meetings" for 127.0.0.1 at 2018-10-12 13:15:45 +0530
Processing by Api::V1::Pm::MeetingsController#create as JSON
Parameters: {"meeting"=>{"name"=>