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TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览时出现的错误)

在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作...batch_size=64, shuffle=True) # 装载好数据之后,进行预览

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学好Elasticsearch系列-Mapping

在 Mapping 里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性。...这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。...Frozen indices（冻结索引）：有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据，Frozen indices 的数据命中频率小，不适用于高搜索负载...ignore_malformed：忽略类型错误。index_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段。...normalizer：normalizer 参数用于解析前（索引或者查询时）的标准化配置。norms：是否禁用评分（在 filter 和聚合字段上应该禁用）。

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基于机器学习的web异常检测

基于统计学习模型 基于统计学习的web异常检测，通常需要对正常流量进行数值化的特征提取和分析。特征例如，URL参数个数、参数值长度的均值和方差、参数字符分布、URL的访问频率等等。...基于文本分析的机器学习模型 Web异常检测归根结底还是基于日志文本的分析，因而可以借鉴NLP中的一些方法思路，进行文本分析建模。这其中，比较成功的是基于隐马尔科夫模型(HMM)的参数值异常检测。...利用这个状态转移模型，我们就可以判断一个输入序列是否符合白样本的模式： ? 正常样本的状态序列出现概率要高于异常样本，通过合适的阈值可以进行异常识别。...我们可以用一个256*256长的向量，每一位one-hot的表示(有则置1，没有则置0)文本中是否出现了该2-GRAM。由此得到一个256*256长的0/1向量。...进一步，对于每个出现的2-Gram，我们用这个2-Gram在文本中出现的频率来替代单调的“1”，以表示更多的信息： ? 至此，每个文本都可以通过一个256*256长的向量表示。 ?

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【深入浅出C#】章节 7: 文件和输入输出操作：处理文本和二进制数据

正确处理这些异常对于确保文件读写的稳定性和可靠性非常重要。你可以使用 try-catch 块来捕获并处理这些异常，以便在出现问题时能够采取适当的措施，比如给用户提供错误信息、关闭文件流等。...catch 块捕获这个异常并输出错误信息，然后 finally 块会输出清理资源的消息，无论是否引发异常都会执行。...数据分析：从大量数据文件中读取数据，进行分析和处理。 6.2 如何选择文本或二进制数据处理方式 选择文本或二进制数据处理方式取决于你的需求和场景。...异常处理： 在文件读写过程中，考虑处理所有可能的异常情况，以确保程序不会崩溃或产生不可预料的错误。 性能考虑： 选择适当的文件读写方法，考虑文件大小、读写频率以及性能需求。...七、案例分析 以下是一个文件读写的案例分析： 案例：日志记录系统 在一个软件应用中，开发一个日志记录系统，将应用程序运行过程中的事件和错误信息记录到日志文件中，以便后续的分析和故障排除。

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用Python进行数据清洗方式，这几种都很常见！

在数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大，致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据，如果忽视这些异常数据，可能导致分析结果的准确性。...isnull函数为判断序列元素是否为缺失，notnul函数判断序列元素是否不为缺失，二者在本质上是一样的。而二者在数据量庞大时，效果很差。所以一般不会单独使用，而是配合其它方法进行使用。 ?...在pandas中，可以用info和dtypes方法进行查看数据类型: ? 常用的数据类型包括str（字符型）、float（浮点型）和int（整型）。...当某列数据的类型出现错误时，可通过astype函数进行强制转换数据类型。例如下面通过astype函数对数值型列转换为字符型： ?...文本处理 在数据中，文本在某种程度上可以说是最‘脏’的数据，不管在录入的数据，还是爬取的数据，总会出现各种各样的‘脏’数据，处理难度非常高。在处理中，主要是切分字符串、值替换。

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一起学 Elasticsearch 系列 -Mapping

在 Mapping 里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性。...当这些字段被查询时，Elasticsearch 会考虑它们的值来重新排序搜索结果。 文本搜索类型 text：用于存储全文和进行全文搜索的数据类型。...这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。 strict ：如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。...ignore_malformed：忽略类型错误。 index_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段。...normalizer：normalizer 参数用于解析前（索引或者查询时）的标准化配置。 norms：是否禁用评分（在 filter 和聚合字段上应该禁用）。

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【算法】利用文档-词项矩阵实现文本数据结构化

我们在第一章简单介绍过文档-词项矩阵的构成，直观来看，矩阵的行代表文档，列代表词汇，矩阵元素即为文档中某一词汇出现的次数。...，可以利用该参数设置处理方案，有以下三种方案: （1）strict：默认缺失值，出现异常报错 （2）ignore：忽略异常情况 （3）replace analyzer：指定特征项为词(word)还是 n-grams...如果参数取值是浮点数，则代表了文档比例，如果是整数，则代表计数值。当字典非空时，这个参数会被忽略。 min_df：阈值参数，构建字典时，忽略词频明显低于该阈值的词项，也被成为截止值。...如果参数取值是浮点数，则代表了文档比例，如果是整数，则代表计数值。当字典非空时，这个参数会被忽略。...（2) l2:利用 l2 范数进行标准化 (3) None：不进行标准化处理 non_negative：输出矩阵中是否只包括非负值，取值为 True 时，矩阵元素可以理解为频率，取值为 False 时

2.8K70

Visual C++ 中的重大更改

仅当使用 /Za 选项进行编译时才需要，因为没有 /Za，将始终允许在循环结束后使用 for 循环变量。...相邻字符串文本 与上文类似，由于字符串分析中的相关变化，没有任何空格的相邻字符串文本（或宽或窄的字符字符串文本）被视为 Visaul C++ 早期版本中的单个串联字符串。...在 C++ 中，考虑名称解析的候选对象时，可能会出现作为潜在匹配项考虑的一个或多个名称生成无效的模板实例化的情况。...已修改 scanf 函数以便分析这些新的字符串，因此这些字符串会通过 printf 和 scanf 往返。  浮点格式设置和分析 引入了新浮点格式设置和分析算法以提高正确性。...十六进制和无穷大/NaN 浮点分析 浮点分析算法现在将分析十六进制浮点字符串（例如，那些由 %a 和 %A printf 格式说明符生成的字符串）和由 printf 函数生成的所有无穷大和 NaN 字符串

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Visual C++ 中的重大更改

仅当使用 /Za 选项进行编译时才需要，因为没有 /Za，将始终允许在循环结束后使用 for 循环变量。...相邻字符串文本 与上文类似，由于字符串分析中的相关变化，没有任何空格的相邻字符串文本（或宽或窄的字符字符串文本）被视为 Visaul C++ 早期版本中的单个串联字符串。...在 C++ 中，考虑名称解析的候选对象时，可能会出现作为潜在匹配项考虑的一个或多个名称生成无效的模板实例化的情况。...已修改 scanf 函数以便分析这些新的字符串，因此这些字符串会通过 printf 和 scanf 往返。  浮点格式设置和分析 引入了新浮点格式设置和分析算法以提高正确性。...十六进制和无穷大/NaN 浮点分析 浮点分析算法现在将分析十六进制浮点字符串（例如，那些由 %a 和 %A printf 格式说明符生成的字符串）和由 printf 函数生成的所有无穷大和 NaN 字符串

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高级综合工具StratusHLS学习笔记(4)

HLS中使用浮点数 学习目标： 使用浮点数 换用自己的库进行高级综合 HLS中的浮点数 stratus HLS提供内置的浮点数，可以实现常规的加减乘操作，类型为： cynw_cm_float 该类型共有5个模板参数，分别如下所示： e：指数位宽，为浮点数的指数位数 f：尾数位宽，为浮点数的尾数位数 accuracy：精确度，这一参数可以设置是否需要实现完整的...CYNW_NATIVE_ACCURACY 使用C++中的浮点数，不可综合 CYNW_EXCEPTION_ACCURACY 使用IEEE标准带异常的浮点数精度 对于取整模式rounding，可选择的如下表所示...时序相关 时序设置 对于时序而言，在HLS有多个参数可以设置，包括： 时钟频率（必须） 时钟非理想因素 输入与输出延迟 这些因素在常规流程中使用SDC进行设置，在HLS流程中在代码或project.tcl...，因为可以自动进行流水线的插入操作，经过试验，即使float计算ip也可以在时序不满足时自动进行流水线插入以避免时序违例，同时stratus HLS将时序违例看做“错误”，当出现时序违例时，软件会抛出错误

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用 Mathematica 破解密码

当伊丽莎白女王的间谍大师使用频率分析破解玛丽的密码时，苏格兰的玛丽女王失去了她的头。我想，如果 16 世纪的间谍可以手工完成，我应该能够在大约 10 分钟内在Mathematica中将其自动化。...问题是一些字母之间的频率差异小于 1%，但这些字符在 10,000 个字符样本上的频率的标准偏差可能高达 0.5% 左右，这使得一个字母很可能出现在频率顺序中的错误位置。...使用这些分布，我们看到更常见的字母“s”实际上只会在 54% 的时间内排名出现在“r”之前。换句话说，频率分析有 46% 的时间是错误的。...当您累积所有排序错误的可能性时，频率分析实际上完全解码您的消息的可能性变得非常小。随着示例文本长度的增加，情况几乎没有改善。即使我使用了整本书的前半部分，结果也令人费解。那有多大用处？...当我仔细查看解码后的文本时，我意识到有些字母实际上是正确的。 我们信息的第一个词应该是“chapter”，频率分析已经正确地找到了“……ter”。也许频率分析的效果比看起来的要好。

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PrintWriter用法简析

public class PrintWriterextends Writer 向文本输出流打印对象的格式化表示形式。此类实现在 PrintStream 中的所有 print 方法。...它不包含用于写入原始字节的方法，对于这些字节，程序应该使用未编码的字节流进行写入。...与 PrintStream 类不同，如果启用了自动刷新，则只有在调用 println、printf 或 format 的其中一个方法时才可能完成此操作，而不是每当正好输出换行符时才完成。...此类中的方法不会抛出 I/O 异常，尽管其某些构造方法可能抛出异常。客户端可能会查询调用 checkError() 是否出现错误。...：从上述的代码实现中可以看出，PrintWriter类对象的write()、print()、append()方法实现最后结果相同，只是在调用的时候其返回值有所不同，可根据需要进行灵活的选择，其他没有看出有什么不同

1.3K30

Bugless 异常监控系统 （iOS端）

同时 Bugless 也支持后台聚合错误信息数据，分析历史异常数据，协助开发人员对项目进行实现监控和产品迭代优化。...Unix 信号的种类有很多，在 iOS 应用程序中，常见的 Unix 信号有如下几种： SIGILL：程序非法指令信号，通常是因为可执行文件本身出现错误，或者试图执行数据段。...SIGFPE：程序浮点异常信号，通常在浮点运算错误、溢出及除数为等算术错误时都会产生该信号。 SIGKILL：程序结東接收中止信号，用来立即结東程序运行，不能被处理、阻塞和忽略。...第二时机：是重新启动发现上次有闪退日志，进行上报。但如果用户不再次启动，可能就无法上传。 2.3.2 Bugless 异常分析流程 拿到一份闪退日志，按如下步骤可初步定位出异常的类型。...3）通过检查返回的数据是不是预期的JSON格式，监测是否出现域名劫持的情况。

2.5K30

基于日志分析的母机故障定位 ——机器学习应用

数据 1、dmesg ：机器宕机前的最后一屏，含有netconsole数据； 2、mcelog ：系统检查到硬件错误产生的日志； 3、sel ：系统事件日志，是服务器传感器收集数据发现异常产生的日志。...方法步骤 主要步骤包括数据筛选、数据清洗、文本向量化、模型构建、结果分析等。 数据筛选 1)查看三类日志，分析是否每一种日志对故障定位都有存价值。...文本向量化 日志数据一般为文本数据，在构建文档分类模型时，需要将文本型数据转化成数值型数据。文本向量化（也叫做特征权重计算）常用以下三种方法。...单词在文本中出现的次数即为频度权重。这种方法的思想是，出现次数越多的特征单词，其重要性越大。...； 3)文本向量化：采用tf-idf将文本向量化，选择l2正则化，结合文档频率df和最大词频tf进行特征选择，选出若干个关键词；设置停用词['is', 'not', 'this', 'the', 'do

2.2K51

【团队分享】刀锋铁骑：常见Android Native崩溃及错误原因

解决方法 在使用指针前加以判断，如果为空，则是不可访问的。 Bug评述 空指针是很容易出现的一种bug，在代码量大，赶开发进度时很容易出现，但是它也很容易被发现和修复。 2....用下标访问数组时，要判断是否越界。 通过代码分析工具可以发现绝大部分的数组越界问题。 Bug评述 数组越界也是一种内存破坏的bug，有时候与野指针一样也是很难查找的。 4....整数除以零 代码示例 int a = 1; int b = a / 0; //整数除以0，产生SIGFPE信号，导致Crash 原因分析 整数除以零总是产生SIGFPE(浮点异常，产生SIGFPE信号时并非一定要涉及浮点算术...在GCC编译时，在-O1以上的优化行为下，使用-D_FORTIFY_SOURCE=level进行编译(其中level=1或2，level代表的是检测级别的不同，数值越大越严格)。...黑客在进行攻击时，输入的字符串一般不会让程序崩溃，而是修改函数的返回地址，使程序跳转到别的地方，转而执行黑客安排好的指令，以达到攻击的目的。

4.1K62

机器学习教程：朴素贝叶斯文本分类器

当词频在分类中没有起到关键作用时，我们采用二值化的多项式朴素贝叶斯。例如，在进行情感分析时，重要的是一个人对某事物的评价为“差”，而不是评论“差”这个词的次数。...尽管这个假设通常是错误的，但贝叶斯分类问题的相关分析显示，如Zhang(2004)所述，朴素贝叶斯分类器不合理的显著高效性是存在理论因素的 。...在文本分类问题中，我们使用文档的单词（或词语/词条）来进行准确分类。...由于计算机只可以处理具有一定小数点精度的数字，计算上述概率的乘积会导致浮点数下溢。最终，我们会得到一个很小的数字，内存无法存储，因此它会被四舍五入到零，致使分析失效。...算法的训练和测试过程如下： [ul4o4l0u89.png] 在对长文档进行分类时，由于没有考虑到单词多次出现，伯努利模型存在许多错误。另外值得注意的是，该模型对噪声性的特征特别敏感。

1.5K90

ElasticSearch权威指南：基础入门（中）

你只能搜索在索引中出现的词条，所以索引文本和查询字符串必须标准化为相同的格式。...position 指明词条在原始文本中出现的位置。 start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置。 每个分析器的 type 值都不一样，可以忽略它们。...status 字段是否包含 published 这个单词？ lat_lon 字段表示的位置是否在指定点的 10km 范围内？ 当使用于查询情况时，查询就变成了一个“评分”的查询。...Elasticsearch 的相似度算法 被定义为检索词频率/反向文档频率， TF/IDF ，包括以下内容： 检索词频率：检索词在该字段出现的频率？出现频率越高，相关性也越高。...字段中出现过 5 次要比只出现过 1 次的相关性高。 反向文档频率：每个检索词在索引中出现的频率？频率越高，相关性越低。检索词出现在多数文档中会比出现在少数文档中的权重更低。

5.6K41

如何将深度学习与你正在做的事情相结合？

场景一：事故的根因分析（RCA） 自动挖掘模块报警事件之间的关联关系，这需要对大量的事故单和项目流程进行学习，从而达到自动根因定位 场景二：自动检测PV异常 主要是学习PV的变化曲线，标注出异常点；当数据量不足时...原因第一是大部分隐藏信息不出现在文本里，第二是交互对话信息的跳跃，这导致LSTM的记忆其实作用不是太大。...神经网络训练时要求速度和准确率，训练通常在GPU上进行，所以使用浮点数影响不大。但是在预测阶段，使用浮点数会影响速度。量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。 量化网络的动机主要有两个。...在存储模型的时候用8位整数，模型大小可以缩小为原来32位的25%左右。在加载模型后运算时转换回32位浮点数，这样已有的浮点计算代码无需改动即可正常运行。 量化的另一个动机是降低预测过程需要的计算资源。...因为在训练时，尽管前向传播能够顺利进行，但往往反向传播中需要计算梯度。例如，梯度是0.2，使用浮点数可以很好地表示，而整数就不能很好地表示，这会导致梯度消失。因此需要使用高于8位的值来计算梯度。

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如何将深度学习与你正在做的事情相结合？

场景一：事故的根因分析（RCA） 自动挖掘模块报警事件之间的关联关系，这需要对大量的事故单和项目流程进行学习，从而达到自动根因定位 场景二：自动检测PV异常 主要是学习PV的变化曲线，标注出异常点；当数据量不足时...原因第一是大部分隐藏信息不出现在文本里，第二是交互对话信息的跳跃，这导致LSTM的记忆其实作用不是太大。...神经网络训练时要求速度和准确率，训练通常在GPU上进行，所以使用浮点数影响不大。但是在预测阶段，使用浮点数会影响速度。量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。 量化网络的动机主要有两个。...在存储模型的时候用8位整数，模型大小可以缩小为原来32位的25%左右。在加载模型后运算时转换回32位浮点数，这样已有的浮点计算代码无需改动即可正常运行。 量化的另一个动机是降低预测过程需要的计算资源。...因为在训练时，尽管前向传播能够顺利进行，但往往反向传播中需要计算梯度。例如，梯度是0.2，使用浮点数可以很好地表示，而整数就不能很好地表示，这会导致梯度消失。因此需要使用高于8位的值来计算梯度。

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