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"=>
我正在使用Azure事件集线器,在发送数据尝试计算批处理大小时,我的代码类似于下面调用.的代码。
EventHubClient client;//initialized before the relevant code
EventData curr = new EventData(data);
//Setting a partition key, and other operations.
long itemLength = curr.GetBytes().LongLength;
client.SendAsync(curr);
不幸的是,我会收到SDK代码中的异常。
无法多次读取邮件正文。
我正在尝试插入一个100的表(我听说它是mySQL使用的最佳大小),我在SBT0.13.6中使用Scala2.10.4,而我使用的jdbc框架是scalikejdbc和Hikaricp,我的连接设置如下所示:
val dataSource: DataSource = {
val ds = new HikariDataSource()
ds.setDataSourceClassName("com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource");
ds.addDataSourceProperty("url",
我最近发现LayerNormBasicLSTMCell是LSTM的一个版本,实现了层规范化和丢弃。因此,我用LayerNormBasicLSTMCell替换了我使用LSTMCell编写的原始代码。这一变化不仅将测试准确率从~96%降低到~92%,而且需要更长的时间(~33小时)来训练(原始训练时间为~6小时)。所有参数都是相同的:历元数(10),叠加层数(3),隐藏向量大小的数目(250),丢弃保持探测(0.5),...硬件也是一样的。
我的问题是:我在这里做错了什么?
我的原始模型(使用LSTMCell):
# Batch normalization of the raw input
tf_
在keras的所有代码示例中,我看到输入形状是直接传递的,并且推测批处理大小是第一个,例如:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
但是,当涉及到自定义损失时,我看到使用了最后一个轴(轴=-1)。
def loss(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred
这是我的第一个文本为基础的游戏,我几乎没有编码经验。最近我遇到了一个问题,我试图回显一个"%“,但是它不会出现在命令处理器中。下面是代码的几行代码:
echo 10. If an icosahedron die has 20 faces, what is the probability of rolling a number with 1 in its digits?
echo A) 40%
echo B) 70%
echo C) 55%
echo D) 95%
但是当我在处理器上运行它时,"%“不会显示。接下来,我尝试了这个:
echo A) 40^%^
但不起作用。所以我搜
我正在研究如何使用TensorFlow2.0自定义fit方法中发生的事情,我正在关注这个链接:,但我注意到在前面的链接中代码中的一些差异;特别是它首先展示了训练模型的方式:
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = self(x, training=True) # Forward pass
# Compute the loss value
# (the loss function is configured in `compile()`)
loss = self.c
我一直在阅读documentation for transactions and bacthed operations in Firestore,但我认为我没有正确理解。原子事务是一系列不可分且不可减少的数据库操作,它们要么全部发生(例如,使用系统的状态更新相互依赖的多个文档),要么什么也不发生,我在开发时假设批处理写入也将提供隔离。 换句话说,我想问的是,如何处理用户同时编写同一文档的情况?也就是说,如何使数据正确地更新,以便它正确地处理并发。 事实是,我不知道我是否做对了。 例如,如果用户想要进入一个只能有两个人的房间(room.size < 2)。应用事务(获取空间+更新大小)将