很多人开始接触深度学习，数据处理遇到第一个专业英文术语就是one-hot encode(独热编码)，很多初学者就会迷茫，这个东西是什么意思，其实说的直白点所谓的独热编码最重要的就是把一组字符串或者数字转为一组向量而且这组向量中只能有一个向量值是...对以往各届参赛球队做独热编码就可以得到每届结果，然后根据以往各支球队综合表现生成一系列的向量，就可以训练生成模型，根据本届各队综合表现参数，就可以预测本届冠军啦，这里独热编码生成的向量可以作为标签，这个也是独热编码最常用的方式与场景...在tensorflow的官方mnist数据集例子中也是采用独热编码来做标签数据，训练实现手写数字识别的。...说了这么多独热编码的解释与概念，下面就来看看独热编码详细解释，只需四步，保证你理解独热编码，而且会做啦。...根据给定的一组鸢尾花的数据，我们可以预测其种类是哪一种，对训练数据编码： 山鸢尾 变色鸢尾 维吉尼亚鸢尾 1 0 0 最终向量为1 0 0 表示种类是山鸢尾 山鸢尾 变色鸢尾 维吉尼亚鸢尾 0 1 0
在深度学习或神经网络中，"循环编码"（Cyclical Encoding）是一种编码技术，其特点是能够捕捉输入或特征中的周期性或循环模式。...这些模式与其他特征有复杂的交互，例如一年中的时间/月份和一周中的一天，这就是为什么我们希望在模型中包含尽可能多的信息的原因。 传统编码的问题 那么我们怎么做呢?...另一种用数字表示时间序列特征的方法是将时间戳转换成正弦和余弦变换。这种方式会告诉你一天中的时间，一周中的时间，或者一年中的时间。...通过这种方法，每个原始时间序列特征(例如一天中的小时，一周中的一天，一年中的月份)现在只映射到2个新特征(原始特征的sin和cos)，而不是24,7,12等。...而在时间范围更大的数据集(12PM-2PM)中，循环编码等方法一般会更准确。 2、这种类型的编码适用于深度学习/神经网络，但可能不适用于随机森林这样的树分割算法。
这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。...这意味着网络需要找到一种重建250像素的方法，只有一个神经元矢量等于100。 堆叠自动编码器示例 您将学习如何使用堆叠自动编码器。该架构类似于传统的神经网络。...想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。 使用TensorFlow构建自动编码器 在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。 ...这是一种将初始权重设置为等于输入和输出的方差的技术。最后，使用洗脱激活功能。您使用L2正规化器来规范损耗函数。 步骤1）定义参数 第一步意味着定义每层中神经元的数量，学习速率和正则化器的超参数。...也就是说，模型将看到100倍的图像到优化的权重。 您已熟悉在Tensorflow中训练模型的代码。稍有不同的是在运行培训之前管道数据。通过这种方式，模型训练更快。
这篇文章是一个尝试，为TensorFlow 2.0工作的实体做出贡献。将讨论自动编码器的子类API实现。...https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...自动编码器是一种人工神经网络，旨在学习如何重建数据。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。
但是如果您和我一样，在特别的一天中，对代码库进行 200 - 500 次迭代，该怎么办呢？它增加了。 有一种更好的方法，被其他平台所接受，并且可以在 Swift/iOS 生态系统中实现。...从今天开始，您想每周节省多达 10 小时的工作时间吗？ 热重载 热重载是关于摆脱编译整个应用程序并尽可能避免部署/重新启动周期，同时允许您编辑正在运行的应用程序代码并且能立即看到更改。...无论您是编写 Node 还是任何其他 JS 框架，都有一个使用热重载的设置。Go 也提供了热重载（本博客使用了该特性） 另一个例子是谷歌的 Flutter 架构，从一开始就设计用于热重载。...看看这个开发工作流程有多快吧，告诉我你宁愿在我每次接触代码时等待Xcode的重新构建和重新部署。 UIKit / AppKit 我们需要一种方法来清理标准命令式UI框架的代码注入阶段之间的状态。...注入现在允许你更改 PaneAView 中的任何东西，除了它的初始化API。这些变化将立即反映在你的应用程序中。 ---- 一个更具体的例子？
主流的热修复方案： 1. 底层替换 - AndFix 在运行时替换掉底层有Bug的方法的地址，将他们的指针指向修复之后的方法的内存地址，从而实现热修复的功能。...类加载方案 - Tinker、QZone 利用Android中类加载机制中的dexElements，将修复之后的dex文件放置到dexElements前面，屏蔽掉有问题的dex文件的加载，从而实现热修复的功能...，从而实现dex热修复。...Tinker热修复原理 ? 热修复的实现过程： 1. 使用bsdiff对新旧apk做差异化分析，获得差异化产物patch.apk补丁文件。...动态加载tinker_classN.apk进行dex插队，从而实现热修复功能，资源resource.apk通过反射机制，替换Application的Context中assetManager实现资源文件更新
这几天在写组里的一个http框架，于是研究了下，在golang中如何实现服务的热重启，从而实现整个服务的重启可以实现对请求客户端的透明。...什么是热重启 所谓热重启， 就是当关闭一个正在运行的进程时，该进程并不会立即停止，而是会等待所有当前逻辑继续执行完毕，才会中断。...热重启的原理 之前在写C++服务的时候实现过热重启，其实原理还是非常简单的，只是会需要涉及到一些linux下系统调用以及进程之间socket句柄传递等细节，为了怕写错，又翻了几篇文章，总的来看，处理过程可以分为以下几个步骤...这儿就回到了上文中我们抛出的os.NewFile(3,"")中的3是如何来的问题了，cmd的ExtraFiles参数会将额外的文件描述符传递给继承的新进程（不包括标准输入、标准输出和标准错误），在这儿父进程给了个...os.Stdout cmd.Stderr = os.Stderr cmd.ExtraFiles = []*os.File{f} return cmd.Start() } 注：本次在golang中的热重启处理
看过我前面的文章的小伙伴应该知道，我的文章中一直反复的在阐述自己的一个观念，即“编码源于生活” ，这里依旧不例外。现实生活中的朴素哲学思维，在代码世界中其实也无时无刻不在体现着。...本篇文章中，我们就从这个“插座转换器”来作为切入点，聊一聊在软件系统中无处不在的“插座转换器” —— 编码中的适配器（Adapter）。...Adapter是一种理念 关于编码中的Adapter，常规的文档或者资料中，往往都是指的狭义上的适配器，也就是代码class类维度的Adapter。...我们跳出纯粹的编码层面，站到全局系统架构视角去审视的时候，其实Adapter在系统架构与编码设计中是一个比较宽泛的概念。我个人更愿意Adapter看做是一种问题解决的思想、一种方案设计的理念。...Adapter是一种设计模式 所谓设计模式，便是将常规代码编码中常遇到的一些场景的处理方式进行了总结与抽象，固化成一个优秀实践范例模板，使其整体实现更符合设计原则的要求。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
Python处理字符串，写文件时会碰到许多的编码问题，特别是涉及到中文的时候，非常烦人，但又不得不学。下面主要记录工作过程中碰到的Python编码问题。 1....字符串编码 Python的字符串类型为str，可以通过type函数查看返回的类型。...Python中字符串默认的编码方式需要通过sys.getfilesystemencoding()查看，通常是utf-8。u'中文'构造出来的是unicode类型，不是str类型。...# 查看字符串编码方式 >>> import sys >>> print sys.getfilesystemencoding() utf-8 >>> s1 = '中国' >>> s2 = u'中国'...代码文件编码 py文件默认的编码是ASCII编码，中文显示时会进行ASCII编码到系统默认编码的转换，在运行Python文件时经常会报错。因此需要设置py文件的编码为utf-8。
总结：在HTML4.0.1中，基于RFC-1738标准，‘ ’在URL编码以后为 ‘+’，只有JS中由于基于RFC-2396标准，‘ ’在URL编码以后为‘%20’。...由于之前做过比较久web前端，映像中URL编码规则应该是将空格转为%20。上网看了下，又貌似都是对的，决定试一试。...怒而翻身回去google一把，在W3C找到HTML标准，根据HTML4.01标准， ‘ ’确实是被 ‘+’替代，他使用的编码标准为RFC-1738。 ?...而JS使用的将‘ ’ 转义为%20的编码标准为RFC-2396标准。...总结： ###在HTML4.0.1中，基于RFC-1738标准，‘ ’在URL编码以后为 ‘+’，只有JS中由于基于RFC-2396标准，‘ ’在URL编码以后为‘%20’。
后端开发中热部署有很多方式，但是在开发 SpringBoot 项目有一种 Spring Boot 给我们提供好的很方便的一种方式，配置起来也很简单。...热部署可以简单的这样理解：我们修改程序代码后不需要重新启动程序，就可以获取到最新的代码，更新程序对外的行为。...热部署在我们日常开发可以为我们节省很多时间，通常我们在开发后端的过程中，当我们修改了后端代码之后都需要重启一下项目，这为我们浪费了时间，特别是在项目比较庞大，需要耗费大量时间的启动的时候。...下面介绍一下如何通过 SpringBoot 提供的 spring-boot-devtools 实现简单的热部署。
Jay Kuo 内容整理：赵研 基于块的 DCT 变换和量化在 JPEG 等众多图像编码标准中起着重要作用。...本文提出了一种名为 'DSCT' 的图像编码框架，它采用数据驱动的机器学习方法，基于像素的统计特性进行色彩变换和空间变换。...块变换作为一种高效的能量压缩方法，被广泛用于图像视频编码标准中。...本文提出了一种基于机器学习的图像编码方法: "DCST"，并基于图像像素的统计特性设计 JPEG 中的三个模块：1) PCA 色彩变换; 2) 正变换; 3) 反变换。...此外，文中还提出了一种新的基于变换核的量化方法。 方法 文中方法是基于 JPEG 编码标准改进而来的，其整体框架如图 1 所示。 图1.
简介：遇到一个反爬虫机制，该网页为gbk编码网页，但是请求参数中，部分请求使用gbk编码，部分请求使用utf8编码，还设置了一些不进行编码的安全字符，在爬取的过程中形成了阻碍。 ...自行编码以后发送出去的数据 req2 = quote(req1,encoding='gbk',safe='+') print('2.浏览器编码后发出的数据：',req2) # 3....1.原始请求数据: +导出+++ 2.浏览器编码后发出的数据： +%B5%BC%B3%F6+++ 3.经服务器编码以后，后台接收到的数据： +导出+++ 4.后台逆编码，重新得到浏览器发送的原始数据：...自行编码以后发送出去的数据 req2 = quote(req1,encoding='utf8',safe='+') print('2.浏览器编码后发出的数据：',req2) # 3....+导出+++ 2.浏览器编码后发出的数据： +%E5%AF%BC%E5%87%BA+++ 3.经服务器编码以后，后台接收到的数据： +瀵煎嚭+++ 4.后台逆编码，重新得到浏览器发送的原始数据： +%E5%
这个登上 GitHub 趋势榜的项目今日已获得 700 多赞，内容简单易懂，适合初学者和迁移到 tf2.0 的开发者使用。 深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。...目前该项目已获得了 1000 多的点赞量，登上了 GitHub 热榜，仅在今天项目就获得 700 多赞。 ?...代码部分，目前作者已整理出了除第 4 章以外的大部分代码，目前整理工作还在进行中。...以自编码器的代码为例，作者在 py 文件中详细写出了网络的架构： class AE(keras.Model): def __init__(self): super(AE, self...从代码来看，这些 py 文件实际上都是可以直接运行的，以下便是自编码器文件中执行模型训练的代码： model = AE() model.build(input_shape=(None, 784)) model.summary
TF目前处于快速迭代的过程中，虽然开源、资源多、维护活跃，但是也存在了各种文档、接口和版本混乱的问题，但相信谷歌在AI上的决心和行动，目前很多人已经开始在最底层的TF基础上开发更加易读易调试的高层封装模块了...，显存占用也不低，对硬件要求不低 版本乱、版本之间的兼容性问题大 由于偏底层，接口编写难度大，调试也困难 如果认可上一条，请继续阅读Tensorflow简介 TensorFlow主要是由Google Brain...图是对计算流程的描述，需要在Session中运行。Session将计算图的OP分配到CPU或GPU等计算单元，并提供相关的计算方法，并且会返回OP的结果。...就像设计了一种结构的管道，数据就像液体一样在管道中流动，最终以一种形式输出。...变量维护图执行过程中的状态信息。 Feed TensorFlow除了可以使用Variable和Constant引入数据外，还提供了Feed机制实现从外部导入数据。
OpenStack是一种开源的云计算平台，可用于管理和部署基础设施服务，例如虚拟机（VM）和存储。其中，VM的热迁移是OpenStack中一个重要的功能。...下面将介绍OpenStack中VM的热迁移实现方式。什么是VM热迁移VM热迁移是指在VM运行状态下将其迁移到另一台物理主机上，而不会中断服务或造成数据丢失。...OpenStack中VM热迁移的实现在OpenStack中，VM的热迁移通过Nova服务实现。Nova服务是OpenStack的核心组件之一，用于管理计算资源，包括VM。...完成状态信息传输后，新的VM实例在目标主机上恢复运行，服务也随之继续。基于存储的迁移的主要优点是，迁移过程中可以将整个VM的磁盘镜像一并复制到目标主机上，保证了数据的一致性和完整性。...VM热迁移的实现步骤在OpenStack中，实现VM的热迁移可以分为以下步骤：配置环境在OpenStack中使用VM热迁移功能之前，需要先配置相关环境。
然后，在现实的开发过程中，缩写有时候会被滥用，甚至是脱离了其高效传递信息的意思。...，我们应该都可以清晰的分辨出哪些是广告曝光的跟踪连接，哪些是点击后的追踪链接。...，甚至是产生误解 不好的缩写，需要依赖于文档或者他人 不好的缩写使用，会导致开发者思考，效率变低。...不好的缩写，甚至可能会造成双方的不信任。 为什么会出现不好的缩写 其实最关键的因素还是人，这主要表现在 编码约定随意性 自身的技术约束较低，甚至是拒绝思考更优解。...英语水平限制 如何避免不好的书写 当然避免的关键还是人的因素，针对上面的症结，需要做如下处理 增强自身约束，认真对待，不随意缩写。 保持求索的态度，寻找更优解 学习英语，提升基本功。
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