这几天在学习折腾 docker 的时候遇到一个很常见的问题，就是 run container 的时候发现大部分 image 默认使用的时间都是 UTC (Universal Time Coordinated...虽然之前在《【原】生信服务器 | Linux 时间戳和标准时间 · 语雀》这个推文专门写了一些timedatectl命令的具体用法，基本都是针对 CentOS/RHEL 7 的系统，不适用于已经停止维护的...在 CentOS/RHEL 6 中改变时区 在 CentOS 6 中，时区文件位于 /usr/share/zoneinfo 下。...因此，如果您想要更改时区，首先需要确定使用哪个时区，然后将其符号链接到本地时间。...在 CentOS/RHEL 7 中改变时区 CentOS 7 附带了一个叫做timedatectl的命令工具。这可以用来为您查找和设置符号链接，而不是完成 CentOS 6 中要求的工作。
不同的插值器下，每个单位时间所达到的变化值也是不一样的，如果说使用线性插值器，那么每个单位时间内变化的值都一样。...那么我们换个插值器对象试试，只需更改 startAnimator 方法的一条代码： animator.setInterpolator(new OvershootInterpolator()); 比较一下结果...那么我们可以不可以不使用 Android 给我们直接提供的插值器而使用我们自己自定义的插值器呢？答案是肯定的。...当然，你也可以使用匿名类来在设置插值器的代码中直接自定义插值器，从而免去新建一个类的步骤。...好了，总结起来自定义插值器就是你可以通过自己琢磨出插值器公式或者去网上找一些公式然后转换成 Android 中的插值器作为你自己的插值器供实现属性动画使用。
但是我更改了程序集名，也就是 exe 文件名都没有什么用，因为在任务管理器里面通过 AssemblyTitle 属性决定显示的进程名。...本文来告诉大家如何更改 AssemblyTitle 的值 在旧版本的 Franken-proj 格式的 csproj 格式里面，在项目都有一个 Properties\AssemblyInfo.cs 文件...，通过修改这个文件的 AssemblyTitle 属性，就可以更改软件在任务管理器上显示的进程名 [assembly: AssemblyTitle("Doubi")] 可以自定义这个特性值，我的团队就采用了预编译技术...，根据定制版本的不同，修改这个文件返回不同的值 更改之后，可以在任务管理器上看到进程名的更改 ?...，在文件属性详细里面看到文件说明就是对应这个属性的内容 这是一个用来给人类友好的属性，因此可以使用空格和中文等 那么这个值最终会放入到输出的 PE 格式的 exe 文件的哪里？
学习任何一门高级语言都会好奇计算机内部到底如何进行操作的，在win10系统下，想直接操作cpu内部的各类寄存器可以使用debug加dosbox软件进行操作，首先安装好他们，随后进入调试阶段： ?...输入一些基本的指令就可以进行修改来观察汇编原理的使用
实际项目的调试中，往往需要快速修改驱动芯片(只针对IIC通讯)中对应寄存器的值，传统的方式一般是编译驱动 -> 烧录固件 -> 测试，而这样的方式往往很繁琐。...工具下载 i2c-tools这个工具的源码是开放的，可以修改源码包中的Makefile编译成不通平台的可执行文件, 下载地址: 这里 这里为了快速构建直接使用buildroot 中自带的/buildroot...interrupt-parent = ; //interrupts = ; }; 罗列出设备上寄存器的值...参数含义 -f Force access -y Disable interactive mode 使用i2cdump就可以罗列处所有寄存器的值，这里以0x3d 0x3e为例,可以看出..., 0x44); /* exit stanby mode */ snd_soc_write(codec, TAS575X_STANDBY, 0x0); return 0; } 修改寄存器的值 #
，而真正写入event是在执行hook的时候，例如在我的实验中我设置了log_step_count_steps这个值，这个值会每隔指定次数steps就会打印出计算速度和当前的loss值。...而实现这一功能的是StepCounterHook,它定义在tensorflow/tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py中，部分定义如下...这时数据就不会直接写到 graph 中，graph 中只有一个 placeholder 占位符。...但是estimator并没有显示的session可以调用，那应该怎么办呢？其实我们可以使用SessionRunHook来解决这个问题。...tf.train.SessionRunHook()类定义在tensorflow/python/training/session_run_hook.py，该类的具体介绍可参见【转】tf.SessionRunHook
class DNNEstimator: 一个具有用户指定头部的TensorFlow DNN模型的估计器。...class ModeKeys: 估计器模型模式的标准名称。...class RunConfig: 该类指定运行估计器的配置。class SecondOrStepTimer: 每N秒或每N步最多触发一次的计时器。...class SessionRunHook: 钩子来扩展对monitoredssession .run()的调用。class SessionRunValues: 包含Session.run()的结果。....): 训练和评估评估估计器。二、重要的函数和类操作和对象从model_fn返回并传递给评估器。
前言 今天遇到一个问题，数据库数据无误，接口请求数据无误，但在浏览器发起请求后，接口数据在浏览器的 preview 和 response 中显示不一致。...数据库中的数据类型是 bigint，实体类对应的数据类型是 Long。问题表现如下： 原因 JavaScript 的 Number 类型不能完全表示 Java 的 Long 类型数字。...当 Long 类型的长度超过 17 位时，会出现精度丢失的问题。浏览器在解析超过 17 位的数字时，超出的部分会被转换为 0，导致显示不一致。...具体原因如下： JavaScript Number 精度限制：JavaScript 中的 Number 类型是双精度浮点数，可以安全地表示的整数范围是 -9007199254740991 到 9007199254740991...精度丢失示例：例如，Java 的 Long 类型值为 1816022064764096513，但在 JavaScript 中，超过 17 位的部分可能会变成 1816022064764096000。
里执行graph tensorflow的基础框架 tensorflow中是由Graph和Session组成，Graph负责将计算架构搭建起来，Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。...X_placeholder') Y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, 10], name='Y_placeholder') 3、 初始化参数/权重 这部分是定义权重变量，模型中涉及到的参数需要提前定义...w = tf.Variable(, name=) 包含初始化值和命名两部分。...='bias') W和b就是定义的参数 更加深入的研究Variable请看Variable帮助文档 4、 计算预测结果 Y_pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b) 通过估计的参数来计算预测值...5、 计算损失函数值 为了估计模型的参数，一般通过定义损失来估计。
报错 对修饰器的实验支持功能在将来的版本中可能更改。在 "tsconfig" 或 "jsconfig" 中设置 "experimentalDecorators" 选项以删除此警告。 2.
导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据，从2017年4月到8月，500只股票，以及标准普尔500指数成份股。...这些数字存储在两个变量a和b中，这两个值通过图形流动，到达了标有加号的正方形节点然后相加。相加的结果被存储到变量c中。其实a，b和c可以被视为占位符。任何被输入到a和b的值都会相加并储存到c中。...占位符用于在图中存储输入数据和目标数据，而向量被用作图中的灵活容器在图形执行过程中允许更改。权重和偏置被表示为向量以便在训练中调整。向量需要在模型训练之前进行初始化。稍后我们会详细讨论。...作为多层感知器（MLP）的一个经验法则，前一层的第二维是当前图层中权重矩阵的第一维。听起来很复杂，但其实只是每一层将其输出作为输入传递到下一层。...它的名称来源于适应性矩估计，可以看作另两个流行的优化器AdaGrad和RMSProp的组合。 初始化器 初始化器用于在训练之前初始化网络的向量。
- > Tensor或None）函数;将它应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中，并可用于正则化。...如果为true，则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False（稍后将更改为True）。在Eager模式下，此参数始终强制为True。...custom_getter的签名应与此方法的签名相匹配，但最适合未来的版本将允许更改：def custom_getter（getter，* args，** kwargs）。...+’_suffix’，* args，** kwargs） 如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为...(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例（就是一个初始化器），不可指定shape, import tensorflow as tf; import
在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...：x1的值是1（声明中括号内的值），而x2的值为2。...x1 = tf.Variable(1) x2 = tf.Variable(2) z = tf.add(x1,x2) 我们像之前一样用值1和2进行变量初始化。...注释：使用变量时，请记住一定要添加全局初始化器（tf.global_variables_initializer()），并在一开始就在会话中运行该节点，然后再进行任何其他计算。...对于在计算过程中会发生变化的实体，请使用tf.Variable，例如，神经网络的权重，本书后面将对此进行介绍。 tf.constant用于永不更改的实体，例如，那些在模型中不再更改的固定值。
此错误是由于 MySQL JDBC 驱动程序在尝试确定服务器的时区时遇到问题。为了解决这个问题，你可以在 JDBC URL 中明确指定 serverTimezone 参数。...为了解决这个问题，你可以采取以下步骤： 配置JDBC驱动程序的时区属性：在连接到MySQL数据库之前，确保你的Java应用程序中的JDBC驱动程序已经配置了正确的时区属性。...你需要将serverTimezone属性设置为与MySQL服务器时区匹配的值。例如，如果你的MySQL服务器位于UTC时区，可以将此属性设置为"UTC"。...你可以在MySQL服务器上执行以下SQL命令来更改时区设置： SET GLOBAL time_zone = 'UTC'; 注意：这只是一个示例，你应该将时区设置为你实际使用的时区。...重启MySQL服务器：在更改了MySQL服务器的时区设置后，重新启动MySQL服务器以确保更改生效。 重新运行应用程序：重新运行你的Java应用程序，查看是否仍然出现时区相关的错误。
与常量不同的时，常量创建后，值便无法更改，但是变量创建后 可以修改。并且修改后的值在多个Session中都是可以看见的。 训练模型时，需要使用变量(Variable)保存和更新参数。...变量是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被 初始化(initialize) ，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。...创建变量 创建变量有两种方式，一种是使用 tf.Variable 来创建一个新的变量，另一种是使用 tf.get_variable 来获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量。...) dtype=float32_ref> 接下来使用 with 和 tf.variable_scope 来生成一个上下文管理器，需要注意的是，在 tf.variable_scope 中，需要指定 reuse...TensorFlow 中每个集合都是一个列表，并且有一个名称（可以是任何字符串）。可以通过 tf.get_collection 方法来获取不同名称的集合。
None(缺省值)，则将使用在变量范围中传递的缺省初始化器。...初始化器也可以是一个张量，在这种情况下，变量初始化为这个值和形状。类似地，如果正则化器为None(默认值)，则将使用在变量范围中传递的默认正则化器(如果也是None，则默认情况下不执行正则化)。...trainable:如果为真，也将变量添加到图形集合GraphKeys中。TRAINABLE_VARIABLES(见tf.Variable)。...默认值为False(稍后将更改为True)。当启用紧急执行时，该参数总是强制为真。...可接受的值是在tf.VariableAggregation类中定义的常量。返回值：创建的或现有的变量(或PartitionedVariable，如果使用了分区器)。
很多实际应用中，我们会先使用现有的成熟网络结构，喂入新的数据，训练相应模型，判断是否能对喂入的从未见过的新数据作出正确响应，再适当更改网络结构，反复迭代，让机器自动训练参数找出最优结构和参数，以固定专用模型...这样在 feed_dict 中可以喂入若干组体积重量了。 前向传播过程的 tensorflow 描述： 举例 : 这是一个实现神经网络前向传播过程，网络可以自动推理出输出 y 的值。...优化 器、adam 优化器等优化方法。...随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学 习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 算法通过计算梯度的一阶矩估计和二 阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。...由神经网络的实现结果，我们可以看出，总共训练 3000 轮，每轮从 X 的数据集 和 Y 的标签中抽取相对应的从 start 开始到 end 结束个特征值和标签，喂入神经 网络，用 sess.run 求出
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