我已经阅读了CNN Tutorial on the TensorFlow,我正在尝试为我的项目使用相同的模型.现在的问题是数据读取.我有大约25000张图像用于培训,大约5000张用于测试和验证.文件是png格式,我可以读取它们并将它们转换为numpy.ndarray. 教程中的CNN示例使用队列从提供的文件列表中获取记录.我试图通过将我的图像重塑为一维数组并在其前面附加标签值来创建我自己的二进制文件.所以我的数据看起来像这样[[1,12,34,24,53,...,105,234,102],[12,1...
我正在讨论MNIST初学者教程(http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.html),并尝试从correct_prediction张量对象中获取准确预测值的布尔列表.我发现这令人困惑. 根据教程correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))支持给我们一个布尔列表：That gives us a list of booleans. To determine what fraction arecorrect, we cast to floating point numbers and then take the mean. Forexam...
我一直在玩Tensorflow库做教程.现在我想玩我自己的数据,但我失败了.这可能是一个noob问题,但我无法弄清楚. 我正在使用这个例子：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3%20-%20Neural%20Networks/convolutional_network.py 我想使用我自己的图像,将我的图像转换为tensorflow使用我正在使用：https://github.com/HamedMP/ImageFlow/blob/master/ImageFlow.py 现在我更改示例中的参数：n_inpu...
hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明： 使用原生java语言实现Map-reduce程序 hadoop准备好数据hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的...
我正在使用hadoop处理xml文件,所以我已经在python中编写了mapper文件,reducer文件. 假设需要处理的输入是test.xml<report><report-name name="ALL_TIME_KEYWORDS_PERFORMANCE_REPORT"/><date-range date="All Time"/><table><columns><column name="campaignID" display="Campaign ID"/><column name="adGroupID" display="Ad group ID"/></columns><row campaignID="79057390" adGroupID="3451305670"/><row campaignID="79057390...
我正在使用Hadoop通过python进行数据处理,应使用哪种文件格式？ 我的项目中包含大量文本页面. 每个文本文件都有一些头信息,在处理过程中我需要保留这些信息.但是,我不希望标头干扰聚类算法. 我在Hadoop上使用python(或者是否有更适合的子包？) 我应该如何格式化文本文件,并将这些文本文件存储在Hadoop中进行处理？解决方法:1)文件 如果使用Hadoop Streaming,则必须使用基于行的文本文件,直到第一个选项卡的数据都作为键传递给映射器...
= redis.StrictRedis(host=‘localhost‘, port=6379, db=0)##### 单个string result = client.set(‘Mark‘, 100) print(result) # 输出：True age = client.get(‘Mark‘) print(age.decode()) # 输出：100##### 多个string student = {‘name‘: ‘zeng‘,‘age‘: ‘22‘ } result1 = client.mset(student) print(result1) # True stu = client.mget([‘name‘, ‘age‘]) print(stu) # 输出：[b‘zeng‘, b‘22‘]##...
目录1、Redis API2、String 操作3、Hash 操作4、List 操作5、Set 操作 1、Redis API 1.安装redis模块 $ pip3.8 install redis2.使用redis模块 import redis# 连接redis的ip地址/主机名，port，password=None r = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456")3.redis连接池 redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的...
1、Redis API1.安装redis模块$ pip3.8install redis2.使用redis模块import redis # 连接redis的ip地址/主机名，port，password=Noner = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456")3.redis连接池redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Re...
1、Redis API1.安装redis模块$ pip3.8install redis2.使用redis模块import redis # 连接redis的ip地址/主机名，port，password=Noner = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456")3.redis连接池redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Re...
前言 本文除"总结"外，其余均为认识过程，不建议看；3.7.5；这部分官方文档不知道在哪里找，目前没有找到，有谁知道的可以麻烦留言吗? 谢谢了！ 总结： 如果在同一代码块下，则采用同一代码块下的缓存机制；--可以理解成子孙？ 如果是不同代码块，则采用小数据池的驻留机制； --可以理解成祖先？ 需要注意的是，交互式输入时，每个命令都是一个代码块； 实现 Intern 保留机制的方式非常简单，就是通过维护一个字符串储蓄...
gevent import monkey; monkey.patch_all() import gevent from urllib.request import urlopendef f(url):print(‘GET: %s‘ % url)resp = urlopen(url)data = resp.read()print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url))gevent.joinall([gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘),gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘),gevent.spawn(f, ‘https://github.com/‘), ])View Code 通过gevent实现单线程...
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。 协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此： 协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。 协程的好处：无...
or easy_install pika or 源码 https://pypi.python.org/pypi/pika2.实现最简单的队列通信 a.示意图3.代码： a.send端#!/usr/bin/env python import pikaconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(‘localhost‘)) channel = connection.channel()#声明queue channel.queue_declare(queue=‘hello‘)#n RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exc...
Events事件 Queue队列 1、进程与线程的概念 程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。 在多道编程中，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。正是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户...