我正在使用LDA(隐狄利克雷分配)主题建模进行基于内容的图像检索。我也希望使用Python来做同样的事情。我在Python for LDA for image dataset中找不到任何库/包,包似乎只适用于文本语料库。请在Python中为图像语料库推荐任何软件包,或简要列出执行图像LDA所需的步骤。
我想要使用phoneNumber检索用户,其中phoneNumber是多个,我会说是一个phoneNumber数组,我想使用它来获取用户的响应。我只知道如何使用单个数字进行检索。 admin.auth().getUserByPhoneNumber('+91555555555')
.then(function(userRecord) {
// See the UserRecord reference doc for the contents of userRecord.
console.log('Successfully fetched user d
我有一个包含有字段的文档的集合,称为field1,我想在每个field1条目上调用一个(复杂的) python函数fxn,并将其存储在一个新的field2中。我的集合相当大,fxn需要几秒钟才能运行,所以我想在几个作业中并行处理。到目前为止,这是我的做法:
for i, entry in enumerate(collection.find().sort('_id')):
if i % nJobs != jobID: continue
field1 = entry['field1']
field2 = fxn(field1)
col
我很难在新的一组类上实现用于二进制分类的预训练的Xception模型。通过以下函数成功返回模型:
#adapted from:
#https://github.com/fchollet/keras/issues/4465
from keras.applications.xception import Xception
from keras.layers import Input, Flatten, Dense
from keras.models import Model
def get_xception(in_shape,trn_conv):
#Get back the convolu
如果这是一个非常愚蠢的问题,请原谅,但我是MySQL的新手。我有一个相当大的数据库(70 GB)和一个简单的结构(只有一个表),我打算用它来快速检索记录。正如您可以想象的,抓取一个70 no的平面文件并不是件有趣的事情。
在我的第一次尝试中,我创建了一个表(没什么特别的,1个ENUM,4个无符号整数和2个浮点数)。由于没有索引的数据检索速度很慢,因此我在表中填满数据后创建了一个索引,方法如下
create index myid_index on mytable (myid) using btree;
在此之后,一切都运行得很好。检索速度对我来说还可以。然后我注意到我对导入的数据做了一个错误,所
当我启动我的服务器时,我得到:
/usr/lib64/python2.7/site-packages/django/contrib/admin/util.py:7: RemovedInDjango19Warning: The django.contrib.admin.util module has been renamed. Use django.contrib.admin.utils instead.
"Use django.contrib.admin.utils instead.", RemovedInDjango19Warning)
/usr/lib64/pytho
我正在尝试训练一个具有ctc损失的blstm,用于语音序列识别。我设法让代码运行,但训练在第二个时期的特定步骤失败,出现以下错误:
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Invalid argument: slice index 0 of dimension 0 out of bounds.
[[Node: ctc/scan/strided_slice = StridedSlice[Index=DT_INT32, T=DT_INT32, begin_mask=0, ellipsis_mask=0, end_mask=0, new_
我试图在mongodb集合中批量插入一些文档。
我对我的集合中的链接字段施加了唯一的限制。
bulkUrls = db.urls.initialize_ordered_bulk_op()
for info in links:
info = urljoin(url['link'], info)
if '#' in info:
info = info[:info.index('#')]
if(validateUrl(info)):
bulkUrls.insert({'l
我是CNN和机器学习的新手,我一直在努力学习TensorFlow的图像分类教程。
现在,Google可以找到了。我一直在跟踪 of TensorFlow。我稍微修改了一下,所以它将模型保存为h5格式而不是tf格式,这样我就可以使用Keras‘model.predict_classes了。
现在,我已经训练了模型,模型从保存的模型重新加载,好的。但是,每当我试图预测图像时,我就反复得到list index out of range错误,我就是这样做的:
def predict():
image = tf.io.read_file('target.jpeg')
image