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input查询

在input字的时候,会展示data.json里面的,当删掉input字的时候,隐藏出现的data.json列表。

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TFRecord格式

比如将一张解码前的图像存为一个字符串,图像所对应的类别编号为整列表。2.TFRecord样例程序以下程序给出了如何将MNIST转化为TFRecord的格式。 num_examples): # 将图像矩阵转化成一个字符串 image_raw = image.tostring( ) # 将一个样例转化成Example Protocol Buffer,并将所有的信息写这个结构 当量较大时,也可以将多个TFREcord文件。tensorflow对从文件列表中读取提供了很好的支持,以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的。 reader = tf.TFRecordReader( )# 创建一个队列来维护文件列表# tf.train.string_input_product函。 另一种方法是tf.VarLenFeature,这种方法 # 得到的解析结果为SparseTensor,用于处理稀疏函。这里解析的格式需要和 # 上面程序写的格式一致。

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    Excel小技巧19:快速

    在Excel中时,Excel会将同一列中已经记录下来,如果我们需要很多重复的,就可以利用这个特点快速。 如下图1所示,我们已经在列A中了一些,此时,我们可以在单元格中按下Alt+向下箭头键,Excel会弹出一个下拉列表,可以从中选择想要。? 2.使用箭头键,选择想要,按回车键确认。如果细心观察,可以发现,如果先前面的一两个字符,再按下Alt+向下箭头键时,会定位到以这些字符开头的项中。 从上面的示例可以看出,下拉列表列出了该列中前面已经的所有项。实际上,可以在当前单元格中单击鼠标右键,从快捷菜单中选择“从下拉列表中选择”命令,如下图2所示。? 图2 此时,会出现包含该列中已经过的的下拉列表,如下图3所示,你可以使用箭头键来选择所需的,然后按回车键确认。?

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    TensorFlow多线程处理框

    参考书《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 一个简单的程序来生成样例。 #! list=tf.train.Int64List(value=)) # 模拟海量情况下将不同的文件。 num_shards定义了总共写多少个文件# instances_per_shard定义了每个文件中有多少个num_shards = 2instances_per_shard = 2for i in 其中m表示了 # 总共被存在了多少个文件,n表示当前文件的编号。式样的方式既方便了通过正则表达式 # 获取文件列表,又在文件名中加了更多的信息。 files = tf.train.match_filenames_once(.data.tfrecords-*) # 通过tf.train.string_input_producer函创建队列,队列中的文件列表为

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    Pytorch 使用 nii的操作

    使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候,如果把nii转成png格式会损失很多信息,以为png格式图像的灰度值有256阶,因此直接使用nii的医学图像做会更好一点。 先来了解一下pytorch中读取的主要途径——Dataset类。在自己构建层时都要基于这个类,类似于C++中的虚基类。 自己构建的层包含三个部分class Dataset(object):An abstract class representing a Dataset.All other datasets should CreateNiiDataset子类:因为我是基于https:github.comjunyanzpytorch-CycleGAN-and-pix2pix做pix2pix-gan的实验,包含两个部分mr 和 ct,不需要标签,因此上面的 def getitem(self, index):中不需要index这个参了,类似地,根需要,加自己的参,去掉不需要的参

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    C#用于对用户进行校验的类

    这个C#类包含了各种常用验证的函,包含验证是否是字,校验email格式,区分中英文截取字符串,区分中英文计算字符串长度,检测是否包含中文字符,判断是否包含特定字符等using System;using m.Success; } 是否字字符串 可带正负号 字符串 public static bool IsNumberSign(string inputData) { Match m = RegNumberSign.Match(inputData); return m.Success; } 是否是浮点 字符串 public static bool IsDecimal(string inputData) { Match m = RegDecimal.Match(inputData); return m.Success; } 是否是浮点 可带正负号 字符串 public SetLabel(Label lbl, object inputObj) { SetLabel(lbl, inputObj.ToString()); } #endregion #region 对于用户权限从库中读出的解密过程

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    基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord格式

    比如将一张解码前的图像存为一个字符串,图像所对应的类别编号为整列表。以下程序给出了如何将MNIST转化为TFRecord的格式。 num_examples): # 将图像矩阵转化成一个字符串 image_raw = images.tostring() # 将一个样例转化成Example Protocol Buffer,并将所有的信息写这个结构 当量较大时,也可以将多个TFRecord文件。Tensorflow对从文件列表中读取提供了很好的支持,以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的。 reader = tf.TFRecordReader()# 创建一个队列来维护文件列表# tf.train.string_input_product函。 另一种方法是tf.VarLenFeature,这种方法 # 得到的解析结果为SparseTensor,用于处理稀疏函。这里解析的格式需要和 # 上面程序写的格式一致。

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    重新调整Keras中长短期记忆网络的

    你可能很难理解如何为LSTM模型的准备序列。你可能经常会对如何定义LSTM模型的层感到困惑。也可能对如何将字的1D或2D矩阵序列转换为LSTM层所需的3D格式存在一些困惑。 如何对一个LSTM模型的一维序列进行重新调整,并定义层。如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列,并定义层。让我们开始吧。 准备。 ,以及如何将序列重新调整为LSTMs的。 具体来说,你学会了:如何定义一个LSTM层。如何重新调整LSTM模型的一维序列和定义层。如何重新调整LSTM模型的多个平行序列并定义层。

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    Excel小技巧54: 同时在多个工作表中

    excelperfect很多情形下,我们都需要在多个工作表中有同样的。此时,可以使用Excel的“组”功能,当在一个工作表中时,这些也被同时到其它成组的工作表中。 如下图1所示,将工作表成组后,在一个工作表中将同时到其它工作表。? 图1 要成组工作表,先按住Ctrl键,然后在工作簿左下角单击要加组中的工作表名称,此时工作簿标题中会出现“名称+组”,如下图2所示。? 图2 注意,如果一直保持工作表“组合”状态,可能会不小心在工作表中其它工作表中不想要的内容。因此,要及时解除组合状态。 单击除用于内容的工作表外的任意工作表名称,则可解除工作表组合;或者在工作表名称标签中单击右键,在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。

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    CNS图表复现15—inferCNV流程差异大揭秘

    如果你感兴趣也想加交流群,自己去:你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了(单细胞)找到我们的拉群小助手哈。 但是呢,自己的里面,是 366 genes and 7044 cells , 得到是CNV量太少了(第18步写的是:Total CNVs: 31 )计算量比较小,所以十几分钟就结束了。 而文章的这个集呢, Total CNVs: 1229 太多了,耗费计算时间和资源有点过分了。 它量:14869 genes and 7181 cells 其实不能选择 denoise=TRUE以及HMM=TRUE,都应该是用默认的FALSE即可。 肉眼看了看作者集和我的差异,居然是---原来是我的表达量矩阵已经不再是纯粹的counts了,不是整,而且居然是是被log后的,所以走inferCNV流程的时候,有一个步骤是 Removing genes

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    Bootstrap中input验证

    中文、字、英文: 字和字母: 大小写字母、字、下划线: 只能英文字母和字,不能中文 只能字和英文 小写字母、字、下划线: 字和点 中文: 字: 英文 : 除了英文的标点符号以外,其他的都可以中文,英文字母,字,中文标点 只能字代码(小点也不能) 只能字,能点. 字和小点方法二 只能字母和汉字 小点后只能有最多两位(字,中文都可),不能字母和运算符号: 小点后只能有最多两位(字,字母,中文都可),可以运算符号:

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    问与答122:如何根动态添加提示信息?

    现在,我想在工作表“Seatingarrangement”中座位号后,显示关于座位号、员工号及员工名字等信息提示,如下图1所示。?图1工作表DataValue中的示例如下图2所示。? 在工作表“Seatingarrangement”的代码模块中,下面的代码:Public sTarget As StringPrivate Sub Worksheet_Change(ByVal Target

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    keras分类模型中的与标签的维度实例

    一、21页mnist十分类导集from keras.datasets import mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels ) = mnist.load_data() 初始维度: train_images.shape(60000, 28, 28) len(train_labels)60000 train_labelsarray (, dtype=uint8) 预处理:train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))train_images = train_images.astype

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    对水和废水进行现代化监控并手动

    这个过程很复杂,没有单一的解决方案可以解决这个问题,但是添加的基于云的平台可以提供远程可见性和实时手动,可以简化这个过程中耗时且容易出错的部分。 尽管许多公用事业公司质疑合并基于云的监控和手动平台的风险,但结果表明,不使用这些平台实际上会让你在质量和运营问题上面临更大的风险。 转型领域这种对的远程访问将其好处从水处理厂扩展到手动和智能报警。 云技术正在改变手动流程,消除了可能会延迟访问的不必要步骤。转换的第一个领域是可以使用的设备和工具。现在,可以使用手机和平板电脑代替纸质报告来记录所有化学级测试。 将这些过程转换为高级远程可见性、集成和智能通知,以满足遵从性和法规要求,这将提高操作性能和质量保证的水平。物联网的采用正在改变你每天使用的工具的工作方式。

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    零管理:解决无推荐系统冷启动问题

    推荐系统是大多电子商务商业产品技术设计的适用技术。然而,几乎所有的推荐系统都面临着一个被称为冷启动问题的挑战。这个问题是如此的臭名昭著,以至于几乎所有的工业从业者在构建推荐系统时都需要解决这个问题。 大多冷启动问题解决器都需要某种作为系统的启动器。另一方面,许多现实世界的应用程序将流行的项目或随机项目作为推荐结果。 在本文中,我们提出了一种新的技术称为ZeroMat,不需要和预测用户项目评级竞争平均绝对误差和公平度量相比的经典矩阵分解丰富的,和比随机的更好的性能放置。 零管理:解决无推荐系统冷启动问题.pdf

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    hook键盘驱动中的分发函实现键盘的拦截

    我自己在看《寒江独钓》这本书的时候,书中除了给出了利用过滤的方式来拦截键盘之外,也提到了另外一种方法,就是hook键盘分发函,将它替换成我们自己的,然后再自己的分发函中获取这个的方式,但是书中并没有明确给出代码 用这种方式时首先根ObReferenceObjectByName函来根对应的驱动名称获取驱动的驱动对象指针。 一般给NULL PVOID *pObject 用来接收相关指针的出参);IoDeviceObjectType或者IoDriverObjectType也是未导出的,在使用之前需要先申明他们,例如extern 接下来hook相关函,要截取键盘的,一般采用的是hook read函 在read函中设置IRP的完成例程,然后调用原始的分发函,一定要注意调用原始的分发函,否则自己很难实现类似的功能,一旦实现不了 n); 每当进这个分发函时都需要将这个未完成IRP量加一 g_KeyCount++; 设置完成函 在这只能用这种方式,我自己试过用IoSetCompletionRoutine ,它注册的完成函没有被调用

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    强推HTTPS:Chrome 62将所有需的HTTP页面标为“不安全”

    Chrome 62版本起,所有需要的HTTP页面以及“隐身模式”下的所有HTTP页面都将显示“不安全”警告。? 但从2017年10月开始,Chrome会在另外两种情况下对HTTP页面显示“不安全”警告:用户在HTTP页面上,或以隐身模式访问任何HTTP页面。? 根谷歌的统计,Chrome 56对HTTP页面显示不安全警告后,使用HTTP的登录或支付页面下降了23%。 但是密码和信用卡信息不是唯一需要保护的隐私,用户到网站上的任何类型的都不能被网络上其他人获取到。 因此,Chrome 62版本开始,当用户在HTTP页面时,Chrome将显示“不安全”警告。而使用“隐身模式”的用户,显然对隐私保护的期待更高,而HTTP浏览无私密性可言。

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    tensorflow的

    tensorflow有两种方法,比较简单的一种是使用feed_dict,这种方法在画graph的时候使用placeholder来站位,在真正run的时候通过feed字典把真实的传进去。 出的那个queue了,reader从这个queue中取一个文件目录,然后打开它经行一次读取,reader的返回是一个tensor(这一点很重要,我们现在写的这些读取代码并不是真的在读,还是在画graph key, value = reader.read(files)4.对这个tensor做些与处理,比如CIFAR1-10中label和image是糅在一起的,这里用slice把他们切开,切成两个tensor (),我们就要用tf.train.batch或者tf.train.shuffle_batch这个函把一个一个小样本的tensor打包成一个高一维度的样本batch,这些函是单个样本,出就是4D (10类别分类10%正确率不就是乱猜吗)原文:【tensorflow的】(https:goo.glLs2N7s)原文链接:https:www.jianshu.comp7e537cd96c6f

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    ·证明softmax不受偏移影响

    ·证明softmax不受偏移影响证明softmax不受的常偏移影响,即softmax(x)=softmax(x+c)也就是证明加了偏移c之后,对整个softmax层的作用不起影响。 可以有效防止溢出如何应用??对任意a都成立,这意味着我们可以自由地调节指的指部分,一个典型的做法是取 ? 中的最大值:a=max{x1,x2.....xn}这可以保证指最大不会超过0,于是你就不会上溢出。即便剩余的部分下溢出了,加了a之后,也能得到一个合理的值。

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    Golang 语言 Web 框架 beego v2 之控制器方法和

    03 接收请求参:用户通过 RESTful 请求方式接收,包括 Get、Post、Put、Delete 等,beego 可以自动解析这些。 def ...bool) (bool, error)GetFloat(key string, def ...float64) (float64, error)除了使用 beego 提供的方法接收请求 u.Input().Get(username)form 表单解析到 struct: 如果要把表单里的内容赋值到一个 struct 里,除了用上面的方法一个一个获取再赋值外,beego 提供了通过另外一个更便捷的方式 = nil { log.Fatalln(err.Error()) return } 出 fmt.Println(user) u.Redirect(, 200)}获取Request Body 里的 : 在 API 的开发中,我们经常会用到 JSON 或 XML 来作为交互的格式,在 beego 中获取Request Body中的JSON,需要在配置文件中设置:copyrequestbody

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