基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的： Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。...另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。...()协议的对象 。...3个批次，返回的对象是传入Dataset对象。...任何未知的尺寸（例如，tf.Dimension(None)在一个tf.TensorShape或-1类似张量的物体中）将被填充到每个批次中该尺寸的最大尺寸。
引言 在软件开发中，数据处理常常面临重复数据的问题。去重与统计重复次数是数据处理中不可或缺的一部分。Java提供了多种方式来实现对象的去重与重复计数。...本文将通过分析一段代码，详细讲解如何在Java中实现对象的去重和重复计数，并探讨其原理、应用场景和优化策略。...对象去重是指在集合中只保留一个唯一的对象，其余相同对象将被忽略。...深入分析与扩展 计数的静态变量问题 在我们的示例中，计数变量 count 被设为静态的，这意味着它是所有 Person 对象共享的。这种设计适用于全局统计，而不是个别对象的计数。...结论 本文通过详细的代码示例和深入的分析，展示了如何在Java中实现对象的去重与重复计数。从基本的 HashSet 使用到高级的并发处理，我们探讨了多种实现方法和优化策略。
前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。...这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...特别还提供了轻量化的 MobileNet，这意味着它们可以轻而易举地在移动设备中实时使用。 花了点时间对这个模型进行调试，里面还是有不少坑的，相信在编译过程中大家都会碰到这样那样的问题。...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?
CSS的规范中，有一个很奇特的特性，支持计数器的功能。... 这段代码表示了做一件事情的顺序，现在我们可以使用CSS的计数器来给这些步骤标注顺序。...每行之前都有了一个步骤的数字标注，很神奇吧。 这个属性自CSS2.1起开始写入规范，目前大多数主流的浏览器都可以支持，唯一不支持的就是IE7了。...这个特性看起来简单，但是如果我们能够合理的使用，效果还是非常好的。 参考资料： 1、Learn to count with CSS
Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。...实例化 Counter 类对象之后，就可以使用 Counter 对象中的方法。...则返回前n个数； 输入n等于最长长度，则返回所有； 输入n = -1，则返回空； subtract 方法 subtract([iterable_or_mapping])方法其实就是将两个 Counter 对象中的元素对应的计数相减...当其中某个 Counter 中对应的元素不存在的时候，默认将其计数设置为 0，这也是为什么'd'的计数为-2的原因。...Counter 支持的字典方法 一般常规的字典方法对 Counter 对象都是有效的，将这些字典方法作用到下面的 Counter 对象c中，并绘制到下面的表格中。
1 Graph概述 计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。...默认图管理 默认graph和默认session一样，也是线程作用域的。当前线程中，永远都有且仅有一个graph为默认图。TensorFlow同样通过栈来管理线程的默认graph。...3 前端Graph数据结构 Graph数据结构 理解一个对象，先从它的数据结构开始。我们先来看Python前端中，Graph的数据结构。Graph主要的成员变量是Operation和Tensor。...Node中还包含NodeDef和OpDef两个成员。NodeDef表示节点算子的信息，运行时可能会变，创建Node时会new一个NodeDef对象。...Source的id为0，Sink的id为1，其他节点id均大于1. 5 Graph运行时生命周期 Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行均是围绕Graph进行的。
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。
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
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...一次性水管，单次 Iterator 创建单次迭代器，非常的简单，只需要调用 Dataset 对象相应的方法。...make_one_shot_iterator() 这个方法会返回一个 Iterator 对象。 而调用 iterator 的 get_next() 就可以轻松地取出数据了。...能够接不同水池的水管，可重新初始化的 Iterator 有时候，需要一个 Iterator 从不同的 Dataset 对象中读取数值。
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...依次执行队列中的每一个节点，执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1，更新哈希表中对应节点的入度。 重复（2）和（3），直至可执行队列为空。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
接下来我们实验Coordinator，下面的代码主要实现每个线程独立计数，当某个线程达到指定值的时候，所有线程终止： #encoding=utf-8 import threading import numpy...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
DAX中包含的计数函数有： COUNT()函数，对列中值的数量进行计数，除了布尔型； COUNTA函数，对列中值的数量进行计数，包含布尔型； COUNTBLANK()函数，返回列中空单元格的计数； COUNTROWS...()函数，返回表中行的计数； DISTINCTCOUNT()函数，返回列中值的不重复计数，包含空单元格。...观察办公用品中的结果可知：办公用品分类一共有8中产品，但实际有销售出去的仅有2中种，其他的产品都未出售过，需要进一步了解原因。 两个度量值使用的列是来自不同的表的，虽然他们都代表了产品名称。...该函数对于列中的同一个值仅计算一次。 二、对行计数 COUNTROWS()函数与其他计数函数不同点之一就是它接受的参数是表。而其他计数函数接受的参数都是列。...COUNTROWS()函数对表中的行进行计数，不管行中是否有空值，都会计算一次。大多数情况下它与COUNT()函数都是可以互相替代使用的。具体选择哪个函数需要视业务情况决定。
MapReduce 中的计数器 计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅 助诊断系统故障。...如果需要将日志信息传输到 map 或 reduce 任务， 更好的方法通常是看 能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器 更为方便。...所有的这些都是MapReduce的计数器的功能，既然MapReduce当中有计数器的功能，我 们如何实现自己的计数器？？？...需求：以上面排序以及序列化为案例，统计map接收到的数据记录条数 第一种方式 第一种方式定义计数器，通过context上下文对象可以获取我们的计数器，进行记录 通过context上下文对象，在map...第二种方式 通过enum枚举类型来定义计数器 统计reduce端数据的输入的key有多少个，对应的value有多少个 ?
最近在写用tensorflow的程序时，中途遇到想取出tensorflow中的返回值是什么，可是其返回值也是一个tensor。...用了两种方法，试图将tensor直接转为变量类型： tf.cast(value,dtype=int) tf.to_int32(value) 可是，着两条语句返回的都是一个tensor的信息，最后找到了这篇博客...，两种方法都可以得到同样的结果： import tensorflow as tf a = tf.constant(1.) b = tf.constant(6.) c = a*b with tf.Session...type(value_float),value_float) 输出： 6.0 6.0 之后我们就可以愉快的玩耍了...tf.Variable也可以用同样的方式获得，输出结果与前一致： import tensorflow as tf a = tf.Variable(1.) b = tf.Variable(6.) c =
数据中台设计方法论 数据中台建设方针：横向规划，各个击破。 横向规划即在数据中台规划初期，需要打通企业各个业务系，打破数据孤岛现象。其实就是我们建设数据仓库的阶段。...数据中台建设过程中涉及到大数据平台建设、数据仓库建设、模型算法、数据治理、数据服务等一系列工程，不可能一蹴而就，我们需要梳理业务场景，看他们需要什么样的服务先找一个业务场景，搭建起数据中台的服务能力，然后依次迭代...[在这里插入图片描述] 模型建设 模型建设是数据中台的重要部分，可以说数据中台的成败在于模型建设的好坏。模型分为我们常指的数据仓库的分析模型和我们的一些通用算法模型。...讨论 关于数据中台的建设，最初是阿里提出来的，但是这之前，很多企业其实已经有了类似的想法，也实施了部分。对于大型集团企业，中台方法论很实用。打破了集团各版块的数据孤岛，形成了统一的数据服务能力。...但是慢慢的很多人提出了，对于中小企业，中台方法论是不是太繁琐了，对于他们来说是负担，中小企业需要的也许是更快捷的迭代形式的数据服务。 那么关于中台建设，你怎么看呢？你的企业会选择中台吗？
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