前言 在使用keras时候报错Keyerror ‘acc’，这是一个keras版本问题，acc和accuracy本意是一样的，但是不同keras版本使用不同命名，因此需要更换。...val_acc也是如此。 步骤 打印history关键字 print(history.history.keys()) 将自己定义错的关键字更正为上面print函数显示的关键字。 结果 ?...可以看出我的keras版本history关键字不是简写val_acc，而是val_accuracy,更换后解决报错！！！...以上这篇解决Keyerror ‘acc’ KeyError: ‘val_acc’问题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。
我这次挑选了google ACC建模测试方法进行分享，讲解如何使用ACC建模测试，以及ACC建模方法的适用场景。...3、登堂入室 ACC（Attributes Components Compatibilities）是Google测试团队使用的一种建模方法，详情ACC的使用可以参考文章：http://www.cnblogs.com...这里因为文章写的挺详细的，所以就不照搬文章的内容再讲述一遍，重点跟大家描述ACC建模的适用测试场景。 4、举不胜举 ACC可以帮助我们解决什么问题？...ACC可以帮你快速的做出正确的测试策略。实践ACC的过程中，个人觉得产品的属性决定了产品的功能，也决定了产品功能的重要性。...下面是我根据launcher桌面应用做的ACC的heap maps ,根据heaps可以得到我们测试时间应该是从深到浅的渐变，如果制作一个跟金钱有关系的软件，你会发现钱涉及的功能的集中了ACC表格的大部分深红
Adobe Creative Cloud for mac是一种数字中枢，您可以通过它访问每个 Adobe Creative Suite 桌面应用程序、联机服务...
使用VGG19，vol_acc和acc基本是同步保持增长的，比如 40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3896...- acc: 0.95 - val_loss: 1.3876 - val_acc: 0.95 Epoch 13/15 40/40 [==============================] -...578ms/step - loss: 0.0046 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.5070 - val_acc: 0.7562 ?...acc = 0.85,vol_acc=0.85 acc = 0.90,vol_acc=0.90 acc = 0.92,vol_acc=0.92 acc = 0.94,vol_acc=0.92 ?...以上这篇浅谈keras使用中val_acc和acc值不同步的思考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。
我们这里使用BAPI_ACC_DOCUMENT_POST来导入凭证， 大家可以看一下在BKPF表中存在[分支号]字段 但是在BAPIACHE09(操作代码SE37)结构中却没有[分支号...]这个字段，BAPIACHE09是BAPI_ACC_DOCUMENT_POST导入凭证头的入口结构 那么标准API没有[分支号]，SAP采用何种方法才能将[分支号]导入系统哪？...既然可以使用BAPI_ACC_DOCUMENT_POST可以导入单个凭证，只要对它循环操作就可以实现多个凭证的导入了，大家看了下面的代码就会理解，红色的部分就是循环调用BAPI_ACC_DOCUMENT_POST...就可以批量导入凭证 主要关于BAPI_ACC_DOCUMENT_POST的用法，懂ABAP的人都知道这是用于过账的，而BAPI_ACC_DOCUMENT_CHECK是用于做过账前的Check处理的。...如果谁对BAPI_ACC_DOCUMENT_POST和BAPI_ACC_DOCUMENT_CHECK这两个BAPI不太熟悉的话，那麽在 SAP ECC6.0以上的版本上有一本系统程序ACC_BAPI_TEST_DOCUMENT
关于为什么要压缩，一篇比较老的论文 【Data Compression and Database Performance】给出了一些实际低数据，证明即使在传统的 (row based) 数据库领域，压缩往往也是很有好处的...更不用说各种列式数据库或者时序数据库了【由于其数据特点，往往更适合压缩】 压缩技术简介 由于数据库的特殊场景，和 generic 的数据压缩技术相比，应用的数据库中还需要考虑下面几点 应用在什么层次，row...对于取数据的影响如何，比如 projection、join 查询，query 之前是否要先解压缩，如果是固定压缩方式，往往不需要先解压缩，这样效率就会高很多 对于不同的数据库，比如关系型、nosql、列式数据...下面会介绍先一些常用的传统技术，然后介绍在各种数据库中使用的压缩方式。...） – 出色的压缩，但需要占用更多资源 zstd（从MongoDB 4.2开始支持） clickhouse 压缩 其中使用的 通用压缩算法其实和别的数据库差不多，比如： LZ4：非常高效的压缩算法，在SLS
适用于Linux平台下的一个定时备份压缩数据库代码 压缩备份Mysql数据库 #!
# formatted automatically based on argument's datatype t.set_postfix(loss=random(),acc...sleep(0.1) t.update(1) 输出结果： Epoch 0: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.94it/s, acc...=0.0863, loss=0.999] Epoch 1: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.93it/s, acc=0.459, loss=0.921]
一般情况我们通过mysqldump来备份MySQL数据库，并上传至其它备份机器。如果数据库比较大，在备份传输的时候可能会慢，所以我们尽量让备份的文件小一些。...在写自动备份脚本时，最好把备份结果直接压缩，恢复时也可以直接由压缩备份恢复。下面介绍如何使用bzip2和gzip进行压缩mysql备份文件。...直接将MySQL数据库压缩备份 代码如下 mysqldump -h hostname -u username -p databasename | gzip > db.sql.gz 说明： gzip是linux...下的压缩工具，所以在windows环境下无法使用。...MySQL数据库 代码如下 mysqldump -h hostname -u username -p –databases db1 db2 db3 > dbs.sql 备份服务器上所有数据库 代码如下
2.SE19实现BADI增强 ACC_DOCUMENT 这个增强是用来将BAPI_ACC_DOCUMENT_POST参数表EXTENSION2传入系统表，如果没有增强点，则新建一个增强点： 需要注意的是要参考业务类型...的实现例子CL_EXM_IM_ACC_DOCUMENT 参考学习change方法的实现）我这里添加如下代码： METHOD IF_EX_ACC_DOCUMENT~CHANGE...."添加金额（**重复添加金额就是解决不能冲销的问题**） LT_CURRENCYAMOUNT-ITEMNO_ACC = LD_ITEM...."添加金额 LT_CURRENCYAMOUNT-ITEMNO_ACC = LD_ITEM...."添加金额 LT_CURRENCYAMOUNT-ITEMNO_ACC = LD_ITEM.
背景 在数据库的备份过程中有很多参数，前几日发现公司的备份数据库job运行的很慢，就去研究了一下，发现在备份程序中都没有启用压缩，加上压缩以后有发现效率提高了不少，本篇就几个压缩相关的参数来看一下备份数据库的过程中如何提高备份的效率...代码实现 为了更好地了解数据库备份，我们首先要知道代码以及参数的含义。...注意： 1> 通过压缩前后文件的大小对比可知道到压缩比率。 2> 对已启用压缩的数据库进行压缩备份,CPU消耗会变得更高 压缩主要因素包括： 1.数据类型。字符数据的压缩率要高于其他类型的数据。...2.数据重复的比例越高压缩越好，类似于数据库压缩（页压缩）。 通常，如果某页包含多个行，而其中的某个字段包含相同的值，则该值可获得较大的压缩。...相反，对于包含随机数据或者每页只有一个很大的行的数据库，压缩备份的大小几乎与未压缩的备份相同。 总结： 不难发现，以上主要测试三个数据，在合理外围内越大越能提高效率。
往期文章回顾： 提升分类模型acc(一)：BatchSize&LARS 提升分类模型acc(二)：Bag of Tricks 二、Tricks 本文主要分一下几个方向来进行讲解 权重平均 蒸馏 分辨率...train_size crop_size acc@top-1 224 224 82.18% 224 256 82.22% 224 320 82.26% 在自己的业务数据集上实测结果如上表，可以发现测试的时候实际有
实验结果如下： 模型 epoch LR batchsize dataaug acc@top1 ResNet50 90 0.1 256 randomcropresize,randomflip 76.422%...randomcropresize,randomflip 76.132% ResNet50 90 1.6 4096 randomcropresize,randomflip 75.75% 很明显可以看出来，当bs增加到4k的时候，acc...实验结论 模型 epoch LR batchsize dataaug acc@top1 trust_confidence ResNet50 90 0.4 1024 randomcropresize,randomflip...5结论 8卡进行分布式训练，使用1k的bs可以很好的平衡acc&speed。 LARS一定程度上可以提升精度，但是需要调参，做业务可以不用考虑，刷点的话要好好训练。...6结束语 本文是提升分类模型acc系列的第一篇，后续会讲解一些通用的trick和数据处理的方法，敬请关注。 END
简单的回顾一下第一篇文章的结论: 使用大的batchsize训练会略微降低acc，可以使用LARS进行一定程度的提升，但是需要进行适当的微调，对于业务来说，使用1k的batchsize比较合适。...实验结论: 20% imagenet数据集 & CMT-tiny 模型 数据集 数据增强 训练周期 acc@top-1 CMT-tiny imagenet-train-20%-val-all randomcrop...个人常用的方法就是cosinedecay，比较喜欢最后的acc曲线像一条"穿天猴", 不过要相对多训练几k个iter，cosinedecay在最后的acc上升的比较快，前期的会比较缓慢。...实验结论: 模型 数据 epoch trick acc@top-1 R50-vd imagenet1k 300 aug+mixup+cosine+ls 78.25% 上面的精度是笔者自己跑出来的比paper...6六、结束语 本文是提升分类模型acc系列的第二篇，后续会讲解一些通用的trick和数据处理的方法，敬请关注。
keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写一个LossHistory类，保存loss和acc...')) self.val_loss['batch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['batch'].append(logs.get('val_acc...')) self.val_loss['epoch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['epoch'].append(logs.get('val_acc...], 'g', label='train loss') if loss_type == 'epoch': # val_acc plt.plot(iters, self.val_acc[loss_type...以上这篇keras绘制acc和loss曲线图实例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。
--数据库备份压缩拷贝实例：前提要安装RAR压缩软件 --声明变量 declare @day varchar(10),@dbname varchar(20),@filename varchar(100)...cmd_str --删除RAR set @cmd_str='del y:\backup\database\'+@dbname+'.rar' EXEC master..xp_cmdshell @cmd_str --压缩到网络驱动器上
1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。...二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原，特别需要指出的是图片，图片在网络间是压缩状态传输的，到达浏览器后是会被还原的。...技术实现依托gzip压缩，仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩，文件的大小在压缩前与还原后保持不变。...图片压缩分为两类：一是等比压缩；二是固定宽高压缩。根据应用场景的不同也分为两类：一是固定参数；二是动态参数。 此部分图片压缩后到达浏览器不会被还原。...（一）等比压缩 使用关键词resize实现等比压缩，指定宽度或者高度即可在原尺寸图片的基础上等比率压缩图片。如果同时指定宽度和高度，只有一个参数生效。
问题描述： 使用SQLite数据库的朋友应该注意过一个现象，就是删除其中数据表的大量数据之后，数据库文件的大小不变，还是和原来一样大。...这是因为SQLite数据库在删除数据时会保留这些空间用来以后插入数据时使用，并且不会向操作系统报告这个小动作。如果确实需要释放这些空间减小文件体积，需要执行一个命令vacuum才行。 参考代码： ?
Author：li_xingwang 通过打印分析得到如下结论： 1.断ACC之后保存有进度到 private void save() { if(isPlaying()) mCurrentPos...FileUtils.setPermissions("/data/tw/video", 0666, -1, -1); } catch (Exception e) { } } 2.ACC...mMediaPlayer.getCurrentPosition(); } return mSeekWhenPrepared; } ---- Author：xiangyong 补充一下，我们发现ACC...isPlaying())) { //之前有退回的问题 current(mCurrentPos, false); } 基本就解决了ACC起来跳秒问题 但但但是，有客户测试到ACC起来后播了十几秒后又回退起始位置播放
生成会计凭证一般使用BAPI：BAPI_ACC_DOCUMENT_POST。...在使用该BAPI生成预制会计凭证时需要做增强，实例化 BAPI出口ACC_DOCUMENT，实现方法CHANGE： READ TABLE C_EXTENSION2 INTO LS_EXTE WITH KEY...在程序中，调用BAPI_ACC_DOCUMENT_POST前，将结构ZFIDOCEXT型变量赋值，在预制会计凭证时需要将STATUS赋值为2，即将C_ACCHD-STATUS_NEW赋值为2，然后将ZFIDOCEXT...调用BAPI时将LT_EXTENSION传递给参数EXTENSION2: CALL FUNCTION 'BAPI_ACC_DOCUMENT_POST' EXPORTING
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