在Redis中，Hash是一种存储键值对的数据结构，它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具，提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。Jedis中Hash的基本操作1....存储和获取数据在Redis中，可以使用HSET命令设置Hash类型的值，使用HGET命令获取值。...中的Hash类型数据。...Jedis提供了简单而强大的API，使得开发者能够轻松地进行Hash类型数据的存储、获取和各种操作。同时，掌握了一些高级功能，如批量操作、增量操作等，可以更好地满足各种场景下的需求。
hash散列类型简介 image.png 命令 行为 HDEL key field [field ...]...删除key 中的一个或多个指定域 HEXISTS key field 查看key 中，给定域 field 是否存在 HGET key field 返回key 中给定域 field 的值 HGETALL...加上浮点数增量 HKEYS key 返回key 中的所有域 HLEN key 返回key 中域的数量 HMGET key field [field ...]...，当执行的是插入操作时，返回1，执行的是更新操作时，返回0，当键不存在时，会自动建立 实例 需求 用hash表的post:postid键记录文章的字段：title(标题), content(内容),...其中slug不可重复，因此另外以slug.to.id为键记录slug与postid关联 根据这两个hash结构，实现以下三个功能：1.发布文章 2.以slug为条件读取文章 3.更改文章的slug
在Redis中，Hash是一种存储键值对的数据结构，它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具，提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。 Jedis中Hash的基本操作 1....存储和获取数据 在Redis中，可以使用HSET命令设置Hash类型的值，使用HGET命令获取值。...操作Redis中的Hash类型数据。...Jedis提供了简单而强大的API，使得开发者能够轻松地进行Hash类型数据的存储、获取和各种操作。同时，掌握了一些高级功能，如批量操作、增量操作等，可以更好地满足各种场景下的需求。
根据官方文档目前可用的模型大概有如下几个 1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、InceptionResNetV2 5、InceptionV3 它们都被集成到了keras.applications...提供了一些预训练模型，也就是开箱即用的 已经训练好的模型 # 我们可以使用这些预训练模型来进行图像识别，目前的预训练模型大概可以识别2.2w种类型的东西 # 可用的模型： # VGG16 # VGG19...# ResNet50 # InceptionResNetV2 # InceptionV3 # 这些模型被集成到 keras.applications 中 # 当我们使用了这些内置的预训练模型时，模型文件会被下载到...~/.keras/models/并在载入模型时自动载入 # VGG16，VGG19，ResNet50 默认输入尺寸是224x224 # InceptionV3， InceptionResNetV2 模型的默认输入尺寸是...img_to_array(image) image = np.expand_dims(image, axis=0) return image @property def dim(self): """ 图像矩阵的维度
Keras 有一堆预训练模型; 我们将使用 InceptionV3 模型。...# Keras and TensorFlow must be (pip) installed. from keras.applications import InceptionV3 from keras.models...preds = InceptionV3().predict(guacamole_img) 返回一个 1000 维数组guacamole_img（其中是一个224x224x3维度的np数组）。...在这种情况下，初始模型已经学习了任何图像输入的 2048 维表示，其中我们可以将这些 2048 维度视为表示对分类必不可少的图像的关键组件。...一个预训练的模型 2. 类似的训练数据 - 你需要输入与预训练模型“足够相似”的输入。 类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。
示例代码 让我们看看一些Python代码，以获得更多的思考（但不要太远 - 不想迷失在那里）。 首先，我们需要从预训练模型开始。 Keras有一堆预训练模型; 我们将使用InceptionV3模型。...# Keras and TensorFlow must be (pip) installed. from keras.applications import InceptionV3 from keras.models...preds = InceptionV3().predict(guacamole_img) 返回一个1000维数组guacamole_img（其中是一个224x224x3维度的np数组）。...在这种情况下，初始模型已经学习了任何图像输入的2048维表示，其中我们可以将这些2048维度视为表示对分类必不可少的图像的关键组件。...一个预训练的模型 2. 类似的训练数据 - 你需要输入与预训练模型“足够相似”的输入。 类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。 ...在训练数据之前我们需要对数据进行预处理，还要选取适当的loss函数以及优化器。训练之后我们还要选取适当的评估标准来评价模型。当然，在这之间还有很多类型的函数需要选取，比如激活函数、回调函数等等。...TimeDistributed可以将一个层单独应用于一系列时间步的每一步，输入至少为3D，且第一个维度应该是时间所表示的维度；Bidirectional是RNN的双向封装器，可以对序列进行前向和后向计算...文本预处理 Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...、VGG16、ResNet、InceptionV3等等。
（四） 5、keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例（五） 一、Application的五款已训练模型 + H5py简述 Kera的应用模块Application...~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置。...模型 InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs(input_tensor)...# 如果是tensor的数据格式，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。...代码： import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet...numpy_image)) plt.show() print('numpy array size', numpy_image.size) # 将图像/图像转换为批量格式 # expand_dims将为特定轴上的数据添加额外的维度...# 网络的输入矩阵具有形式（批量大小，高度，宽度，通道） # 因此，将额外的维度添加到轴0。...以上这篇Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
应用于图像分类的预训练权重训练自ImageNet： VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 所有的这些模型都兼容Theano和Tensorflow，并会自动基于~/.keras.../keras.json的Keras的图像维度进行自动设置。...例如，如果你设置image_dim_ordering=tf，则加载的模型将按照TensorFlow的维度顺序来构造，即“Width-Height-Depth”的顺序 ---- 示例 利用ResNet50...在定制的输入tensor上构建InceptionV3 from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3from keras.layers import...，数据类型是无符号8位整形（uint8） y_train和y_test：是形如（nb_samples,）标签数据，标签的范围是0~9 数据库将会被下载到'~/.keras/datasets/'+path
~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置。...比方说一张224*224的彩色图片，theano的维度顺序是(3，224，224)，即通道维在前。而tf的维度顺序是(224，224，3)，即通道维在后。...模型 InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs(input_tensor)...# 如果是tensor的数据格式，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs
This will trigger it: df2.collect() 在这里，通过tensorframes 我可以对spark dataframe里列使用tensorflow来进行处理。...., name='x') 程序自动从df可以知道数据类型。 df2 = tfs.map_blocks(z, df) 则相当于将df 作为tf的feed_dict数据。...spark-deep-learning 提出了三个新的东西： 1、首先是，Spark的数据终于可以用DF的方式无缝的喂给Tensorflow/Keras了，而且对Tensorflow/Keras的适配了一套...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...(InceptionV3) featurizer = DeepImageFeaturizer(inputCol="image", outputCol="features", modelName="InceptionV3
import InceptionV3 base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) 看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推理时权重发生变化。 你可能会想：这怎么可能？这些不是相同的模型吗？...例如： # VGG16 keras.applications.vgg16.preprocess_input # InceptionV3 keras.applications.inception_v3.preprocess_input...正如Curtis的帖子所说： 使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。
~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置。...比方说一张224*224的彩色图片，theano的维度顺序是(3，224，224)，即通道维在前。而tf的维度顺序是(224，224，3)，即通道维在后。 ...模型 InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序...，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs(input_tensor) ... # 如果是tensor的数据格式，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs
当x的维数为n时，模型的参数在每个维度的平均值为m，每个维度的微小修改与梯度函数方向一致，累计的效果为： ? 可见当原始数据的维度越大，攻击的累计效果越明显。以一个更加直观的例子来说明FGSM的原理。...攻击图像识别模型 以攻击InceptionV3模型为例，介绍生成攻击样本的基本原理。Keras内置了这个模型，我们直接使用就可以了。从模型中直接获取第一层的输入作为输入层，最后一层的输出为输出层。...下面我们要定义最关键的三个函数了，我们定义损失函数为识别为烤面包机的概率，因此我们需要使用梯度上升算法，不断追求损失函数的最大化，变量objecttypeto_fake定义的就是烤面包机对应的标签，在InceptionV3...object_type_to_fake = 859 有了损失函数以后，我们就可以通过Keras的接口获取到对应的梯度函数。...关于K.function的使用建议阅读Keras的在线文档。 ? 除了迭代环节，FGSM与基于梯度上升的算法完全相同。
，转换成无符号的字节类型后保存成图像。...攻击图像识别模型 以攻击InceptionV3模型为例，介绍生成攻击样本的基本原理。Keras内置了这个模型，我们直接使用就可以了。从模型中直接获取第一层的输入作为输入层，最后一层的输出为输出层。...，因此我们需要使用梯度上升算法，不断追求损失函数的最大化，变量objecttypeto_fake定义的就是烤面包机对应的标签，在InceptionV3中面包机的标签为859。...ord=1，列和的最大值,第一范式 ord=2，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根，第二范式，也是默认值 axis表示处理类型。...axis=1表示按行向量处理，求多个行向量的范数 axis=0表示按列向量处理，求多个列向量的范数 axis=None表示矩阵范数。
This will trigger it: df2.collect() 在这里，通过tensorframes 我可以对spark dataframe里列使用tensorflow来进行处理。...., name='x') 程序自动从df可以知道数据类型。 df2 = tfs.map_blocks(z, df) 则相当于将df 作为tf的feed_dict数据。...spark-deep-learning 提出了三个新的东西： 首先是，Spark的数据终于可以用DF的方式无缝的喂给Tensorflow/Keras了，而且对Tensorflow/Keras的适配了一套...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...(InceptionV3) featurizer = DeepImageFeaturizer(inputCol="image", outputCol="features", modelName="InceptionV3
import InceptionV3 2base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) 似乎使用这些预训练模型已经成为行业最佳实践的新标准...他的文章《走向可重复性:Keras和PyTorch的基准测试》提出了几个有趣的观点： resnet架构在PyTorch中表现更好，而inception架构在Keras中表现更好。...当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...例如： 1# VGG16 2keras.applications.vgg16.preprocess_input# InceptionV3 3keras.applications.inception_v3...正如柯蒂斯的文章所说： 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 但为什么会这样呢?
LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 这里的问题是：给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。...KeyboardInterrupt: print(predict) print(test_y) print('predict:\n',predict) print('test_y:\n',test_y) # 预测的散点值和真实的散点值画图...KeyboardInterrupt: print(predict) print(test_y) print('predict:\n',predict) print('test_y:\n',test_y) # 预测的散点值和真实的散点值画图...input_dim：输入维度，当使用该层为模型首层时，应指定该值（或等价的指定input_shape) return_sequences：布尔值，默认False，控制返回类型。...2.4 输入和输出的类型 ： 相对之前的tensor，这里多了个参数timesteps，其表示什么意思？假如我们输入有100个句子，每个句子都由5个单词组成，而每个单词用64维的词向量表示。
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