feed array 1：预设placeholder： self.xxx = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[xxx, xxx], name='xxx')...2：喂numpy.ndarray格式的矩阵进去： xxx = sess.run(self.xxx, feed_dict={self.xxx: xx_array}) feed variable 1：预设...placeholder： self.xxx = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='xxx') 2：喂任意变量进去： xxx = sess.run(self.xxx, feed_dict
TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow...) 其中feed_dict就是完成了feed数据功能，feed中文有喂饭的意思，这里还是很形象的，对定义的模型来说，数据就是最好的食物，所以就通过feeddict来实现。...代码演示如下： import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32...中代码为例，我们把feed与fetch整合在一起，实现feed与fetch多个值，代码演示如下： import tensorflow as tf_x = tf.placeholder(shape=[None...代码演示如下： import tensorflow as tfimport cv2 as cv# 通过opencv读取图像并显示src = cv.imread("D:/javaopencv/test.png
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:...------------ 例2 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placeholder(tf.int32
格式你 feed，但是我想我不会用，因为 feed 主要用于阅读，最简单是最适合阅读的，但是如果你想把你的 feed 做的漂亮些，就试试这个插件吧！...这篇文章翻译自 Weblog Tools Collection 的 APAD: Feed Styler 名称： Feed Styler 插件页面： http://www.devlounge.net.../extras/feed-styler 描述： Feed Styler 是为那些熟悉 CSS 并想设计他们的 feed 的 WordPress 用户设计准备的 WordPress 一款插件。...特征： 图片展示给 feed 的订阅者时会去掉 inline 格式。...对于格式你的 feed，你持什么看法？ ----
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial...（feed-forward neural network） input，output 和前两节是一样的：即划分数据集并预测图片的 label data_sets.train 55000个图像和标签（labels...主要有两个代码： mnist.py https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials...** https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py...向 placeholder_inputs 传入 batch size，得到 image 和 label 的两个placeholder 定义生成 feed_dict 的函数，key 是 placeholders
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial...（feed-forward neural network） input，output 和前两节是一样的：即划分数据集并预测图片的 label data_sets.train 55000个图像和标签...主要有两个代码： mnist.py https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials...https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py...向 placeholder_inputs 传入 batch size，得到 image 和 label 的两个placeholder 定义生成 feed_dict的函数，key 是 placeholders
Driving D miles with K pounds of feed in his truck costs D*K cents....The county feed lot has N (1 feed....He can stop at any of the feed stores along the way and buy any amount of feed up to the the store's...What is the minimum amount FJ has to pay to buy and transport the K pounds of feed?...He must pay two cents to buy each pound of feed for a total cost of 4.
这种产品形态在业内一般被叫做 Feed 流，Feed 流产品在我们手机APP中几乎无处不在，比如微信朋友圈、新浪微博、今日头条等。只要大拇指不停地往下划手机屏幕，就有一条条的信息不断涌现出来。...就像给宠物喂食一样，只要它吃光了就要不断再往里加，故此得名Feed（饲养）。 Feed 流产品一般有两种形态，一种是基于算法推荐，另一种是基于关注关系并按时间排列。...「关注页」这种按时间排序的 Feed 流也被为 Timeline。...解决这个问题的方法是根据上一页最后一条 Feed 的 ID 来拉取下一页： 使用 Feed ID 来分页需要先根据 ID 查找 Feed，然后再根据 Feed 的发布时间读取下一页，流程比较麻烦。...推模型：发布新 Feed 时推送到每个粉丝的 Timeline; 拉模型：打开 Timeline 时拉取所有关注的人发布的 Feed，重新聚合成粉丝的 Timeline。
为什么要进行混淆 由于设计原因，前端的js代码是可以在浏览器访问到的，那么因为需要让代码不被分析和复制从而导致更多安全问题，所以我们要对js代码进行混淆。...JS混淆和反混淆常见思路 在了解了js代码的执行过程后，我们来看如何对js进行混淆。...可以想到比如我们想实现一个js混淆器我们该怎么做呢，要不就是用正则替换，要不就是在AST阶段生成混淆代码，用正则替换实现简单但是效果也比较差，现在js混淆大多数都是在不改变AST的情况下去生成混淆后的代码...代码混淆 这里我们抛砖引玉，讲一些比较常见的混淆方式，实际上混淆的办法非常的多。...常见的混淆/反混淆工具 亲手尝试反混淆 HGAME 2023 Week1 Classic Childhood Game 当然直接执行mota()就能出，但是我们来尝试一下通过调试反混淆这段代码，看看是什么逻辑
1 简介 朋友圈，微博，都是 Feed 流产品，还有图片分享网站 Pinterest，花瓣网等又是另一种形式的 Feed 流产品。...很多 App 也都会有一个模块，叫动态或消息广场，这些也是 Feed 流产品。 核心概念 Feed Feed 流中的每一条状态或者消息。...比如朋友圈中的一个状态就是一个 Feed，微博中的一条微博就是一个 Feed。 Feed 流 持续更新并呈现给用户内容的信息流。每个人的朋友圈，微博关注页等等都是一个 Feed 流。...产品如果选择 Timeline 类型，那么就是认为Feed流中的Feed不多，但是每个Feed都很重要，都需要用户看到。...推模式 也成为写扩散，当用户添加 Feed 时，会自动将 Feed 通知给关注的人（优选）。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...接着用常见的feed-dict机制初始化这个placeholder。这些工作可以通过使用一个可初始化的迭代器完成。...the placeholder with data sess.run(iter.initializer, feed_dict={ x: data }) print(sess.run(...with tf.Session() as sess: # initialise iterator with train data sess.run(iter.initializer, feed_dict...dataset tutorial: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets Dataset docs: https://www.tensorflow.org
Classification-cifar10\cifar10_test.py", line 76, in evaluate classification_result = sess.run(logits,feed_dict...) File "C:\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 887, in run run_metadata_ptr...) File "C:\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1086, in _run str(subfeed_t.get_shape...()))) ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 3) for Tensor 'x:0', which has shape '(?..., 32, 32, 3)' [Finished in 20.6s with exit code 1] 通过报错信息，我们可以分析出feed_dict的值与定义的输入数据张量x格式不匹配，feed_dict
Feed Burning 这个插件能够可以合烧两个或者两个以上的博客 Feed， 使之混杂排列并按时间倒序输出。...安装和使用：将解压后的文件夹直接上传到 wp-content/plugins 下， 到 WordPress 后台激活插件， 在“选项（options）”菜单下输入需要合烧的 Feed 地址， 每行一个；...插件下载：Feed Burning PS：今天发现 PR 更新了，发现我爱水煮鱼达到4了，上次才3。
流 Feed 流的存储 持久化存储 Feed 流系统优化 在线推 离线拉 分页器 深度分页 ---- 什么是 Feed 流 Feed 流是社交和资讯类应用中常见的一种形态， 比如微博知乎的关注页、微信的订阅号和朋友圈等...接下来我们以关注页场景为例来介绍 Feed 流的实现。 Feed 流有两种基本实现模式： 推模式：当新的 Feed 发布后，将这条内容插入到发布者所有粉丝的 Feed 流中。...用户的 Feed 流：Feed 流可以根据 Feed 数据库和关注关系构建，因此可以不做持久化存储。 最轻量的解决方案是使用 Redis 存储 Feed 流。...无论浏览过程中 Feed 流内被插入了多少新内容，只要 Feed 的时间戳唯一就不会下发重复的 Feed....当用户快读完最近一年的内容时继续缓存更旧的 Feed 流，直至缓存了完整 Feed 流。在追加 Feed 流缓存的同时减少它的 TTL， 以避免过大的 Feed 流长期占据内存。
Feed，在社交和信息推荐的App与网站中，基本都会用到的。例如常用的新浪微博，用户登录进入后，展现给我们的就是feed信息流。新浪微博的信息，来自于你关注人所发布的内容。...还有微信的朋友圈，今日头条的信息流，好友发布的美拍等，这些都是Feed。玩过知乎的人应该知道，在知乎Feed中，会显示某某关注了某某话题，某某点赞或者赞同了某个回答。...广义来讲，这些也算是一种Feed。 本文会先介绍几种不同的Feed设计，让大家对Feed实现有初步的了解。其次会对我们采用的Feed方案作出详细的解答。...拉方式 拉方式，是发生在粉丝拉取Feed时。粉丝拉取自己的动态，首先会检索自己的关注用户（uid分表）。得到关注的uid之后，再根据uid去查询关注用户发布的帖子。...写到用户自己的Feed中。 [这里写图片描述] 这种方式和对拉方式而言，能有效避免接口性能问题，相当于通过定时任务提前把用户的动态Feed跑出来。
本篇文章：自己在混淆的时候整理出比较全面的混淆方法，比较实用，自己走过的坑，淌出来的路。...检查混淆结果 混淆过的包必须进行检查，避免因混淆引入的bug。 一方面，需要从代码层面检查。...将混淆过的包进行全方面测试，检查是否有 bug 产生。 解出混淆栈 混淆后的类、方法名等等难以阅读，这固然会增加逆向工程的难度，但对追踪线上 crash 也造成了阻碍。...（很多老的混淆文件里会加，现在已经没必要） proguard-android.txt已经存在一些默认混淆规则，没必要在 proguard-rules.pro 重复添加 混淆简介 Android中的“混淆...前者是 SDK 提供的默认混淆文件，后者是开发者自定义混淆规则的地方。
并把它显示在 标签中的 RSS Feed 聚合器。...可以把给定的 feed 缓存到服务器上 评论： Feeder 是一个非常容易使用的插件。这个插件的安装的过程和其他的插件一样简单。但是它没有一个管理界面，这对于初学者来说是理想的。...这里就是你传递一个 RSS2 feed 地址到函数的地方，当然你也可能传递一些别的参数，如显示的项目数目，要使用的 XHTML 标签，等等。...当你将要传递不同的 feed 地址时，传递地址的系统要是好的。但是这将会是更好如果在 wp-admin 能够哦有一个管理界面去设置其他参数的默认值。...这样就是可以减少从 feed 在的服务器上导入的时间来加快你的网站导入的速度。 当我正在讨论这个插件的时候，肯定会有人抱怨我没有涉及到这个插件，而实际只是一个插件页面。
现在通过 RSS 阅读的同学越来越少了，并且 RSS 还成为了一些垃圾站快速全文抄袭的方式，所以如果你想禁用 RSS Feed，可以在当前主题的 functions.php 文件中添加如下代码： function...wpjam_disable_feed() { wp_die(__('本博客不再提供 Feed，请访问网站')); } add_action('do_feed', 'wpjam_disable_feed', 1); add_action('do_feed_rdf', 'wpjam_disable_feed...', 1); add_action('do_feed_rss', 'wpjam_disable_feed', 1); add_action('do_feed_rss2', 'wpjam_disable_feed...', 1); add_action('do_feed_atom', 'wpjam_disable_feed', 1); ----
as np # Numpy from sklearn.metrics import confusion_matrix # 混淆矩阵，分析模型误差 # notebook...feed_dict_train) 评估性能的帮助函数 现在需要评估模型在测试数据上的性能，需要将测试数据整个喂入模型中： feed_dict_test = {x: data.test.images,...=feed_dict_test) print("测试集准确率: {0:.1%}".format(acc)) # 保留1位小数 输出混淆矩阵： def print_confusion_matrix...=feed_dict_test) # 使用scikit-learn的confusion_matrix来计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true=cls_true..., y_pred=cls_pred) # 打印混淆矩阵 print(cm) # 将混淆矩阵输出为图像 plt.imshow(cm, interpolation='nearest
文章目录 一、Proguard 默认混淆结果 二、-keepclassmembers 混淆效果 二、-keepclasseswithmembernames 混淆效果 更多 ProGuard 混淆配置参考...: https://www.guardsquare.com/en/products/proguard/manual/usage 一、Proguard 默认混淆结果 ---- ProGuard 的默认混淆结果...) 不被混淆 , 类名还是会被混淆的 ; # 指定 kim.hsl.handler.Handler 类成员不被混淆 -keepclassmembers public class kim.hsl.handler.Handler...在编译后的结果中 , 类名与成员名称都被混淆了 , 因为没有配置不被混淆的成员 ; 使用 -keepclassmembers 指定保留 Handler 中的 public void *(*) 样式的方法不被混淆...*(*); } 下面是在一个被混淆的类中 , 找到了没有被混淆的 kim.hsl.handler.Handler 的成员方法 ; 二、-keepclasseswithmembernames 混淆效果
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
