我正在尝试从web服务检索图像和文本的列表。我首先使用Simple Adapter对图像进行编码,将其添加到列表中。图像正在显示应用程序显示错误,并且在Logcat中发生以下错误...
04-26 10:55:39.483: ERROR/dalvikvm-heap(1047): 8850-byte external allocation too large for this process.
04-26 10:55:39.493: ERROR/(1047): VM won't let us allocate 8850 bytes
04-26 10:55:39.563: ERROR/An
当我想按查询分组时,我会收到以下错误消息:
Incorrect key file for table '/tmp/#sql_623d_0.MYI'; try to repair it
它是一个InnoDB表,有3.000.000条记录,4,3 GiB大。
当我跑的时候
repair table mytablename
我收到这样的信息:
The storage engine for the table doesn't support repair
优化是行不通的。该怎么办呢?
我正在使用tensorflow后端(KerasVersion2.1)上的Keras来训练我的网络,我尝试了许多在互联网上可用的东西,但是没有找到任何解决方案。
My Training set and labels: 26721(each image have size (32, 32,1)) , (26721, 10)
Validation set and labels: 6680(each image have size(32,32,1), (6680,10)
到目前为止,这是我的模型,我使用的是Python3。
def CNN(input_, num_classes):
model
我尝试使用LSI来生成表示文档的向量。我正在使用Scipy库中的svd包。但是程序抛出了一个内存错误。我的矩阵的大小是100x13057。这对我的8G内存来说是不是太大了?
我在stackflow中搜索了这个问题。有人说我只需要在我的64位操作系统上安装64位Python。(现在,我在64位操作系统上有32位Python )。但是重新安装所有的库太简单了。另一种观点是转换稀疏矩阵。
那么,每个人都对这个问题有想法吗?谢谢!
raw_matrix = []
for text in forest_lsi:
raw_matrix.append( text.get_vector() )
fro