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设置静态IP就不能联网，并且还获取不到正确的IP地址

客户新买的服务器，在我们公司预调试的时候，一切正常，搬到客户环境后，自动获取IP可以正常联网，但是客户装完一堆软件，设置静态IP后，就不能联网了，并且网络连接详细信息显示获取到169.254.网段的IP...众所周知，169.254.就是没有获取到IP地址的意思，静态的IP没有生效，动态的IP又不能正常获取，那就需要排查一下了。...3、那就不太可能是这台服务器的问题了，只能继续排查。 远程登录客户的交换机，发现客户设置的静态IP，并不在DHCP服务的分发范围内，那就只有一个可能了——客户设置的静态IP，与其他设备冲突了。...以华为或者H3C交换机为例，可以执行命令dis arp显示IP地址和MAC的对应关系表，显示内容要是有好几页，根本看不过来，那也简单，执行命令：dis arp | in ip地址，就能单独显示一个IP地址对应的...如果IP地址被占用了，核心交换机上一定会有记录的。只要查到问题所在，那都好办。

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VBA自定义函数：文本转换为日期时获取正确的日期格式

标签：VBA，自定义函数 在VBA中处理日期会有些麻烦，当试图将字符串转换为日期时，可能会遇到意想不到的结果，例如： —日期、月份和年份可能会被无意中交换或更改。...—通常认为不正确的日期格式实际上可能被VBA认为是有效的。 示例1： DateSerial函数参数总是按以下顺序排列：年、月、日，这是一件好事，因为我们不会感到困惑。...然而，使用DateSerial函数时的一个问题是，它接受我们通常认为错误的值，如第32天或第20个月。...但是，假设用户键入“2-13-24”，这是不正确的，因为没有第13个月。发生这种情况的原因有两种可能性： 1.用户可能认为它是m-d-y格式的，但这不正确。...为了解决这些问题，这里编写一个名为Correct_Date的函数，以便在将文本转换为日期时获得正确的日期，比只使用CDate或SerialDate函数更可靠。

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    dotnet 读 WPF 源代码笔记 为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承

    在 WPF 框架里面，从框架层阻止了开发者对自定义的 UserControl 用户控件跨程序集继承的逻辑，一旦尝试进行跨程序集继承，将在运行时抛出异常。...更本质来说是禁止跨程序集加载 XAML 定义的界面资源 本文测试代码放在github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文的源代码，先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹....xaml 是期望从 WpfLibrary1 程序集获取对应的 XAML 定义资源（准确来说是 BAML 资源）进行加载。...但实际的调用类型，却发现是继承的类型，放在另一个程序集，不符合框架设计的预期，抛出异常 这就是为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承的原因 在 WPF 的 LoadComponent...方法是比较复杂的，本文只是将里面相关代码写出来，具体是如何调用的，我是通过调试的方法了解的 调试的方式我录了视频放在哔哩哔哩，请看 为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承_哔哩哔哩

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    tensorflow保存与恢复模型

    article/tensorflow_save_restore_model/ ckpt模型与pb模型比较 ckpt模型可以重新训练，pb模型不可以（pb一般用于线上部署） ckpt模型可以指定保存最近的n...个模型，pb不可以 保存ckpt模型 保存路径必须带.ckpt这个后缀名，不能是文件夹，否则无法保存meta文件 CKPT_PATH = '....tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='outputs') # max_to_keep是指在文件夹中保存几个最近的模型...加载步骤如下: tf.Graph()定义了一张新的计算图，与上面的计算图区分开 ParseFromString将保存的计算图反序列化 tf.import_graph_def导入一张计算图 新建Session...，获取Tensor 使用模型进行预测 model_graph = tf.Graph() with model_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef

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    【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

    但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。 结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...批量标准化的工作方式如下：对于给定层中的每个单元，首先计算z分数，然后在两个受过训练的变量γ和β应用线性转换。...在TensorFlow中，批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。...因此，它是一个比tf.keras.layers或tf.layers更低的抽象层次;应避免用tf.nn实现。...虽然不能像上面所示一样抵挡梯度消失带来的效应，ReLu激活比Sigmoid或tanh激活功能要好得多。 Sigmoid激活函数对梯度消失很无力。

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    损失函数losses

    TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...等参数指定权重使用l1或者l2正则化项，此外还可以用kernel_constraint 和 bias_constraint等参数约束权重的取值范围，这也是一种正则化手段。...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。

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    TensorFlow 2.0 概述

    总结起来，我们可以认为TensorFlow的意思就是：让Tensor类型的数据在各个计算设备之间进行流动并完成计算。那为什么要让数据流动起来呢？Tensor类型又具体包括什么呢？...，施工队才开始工作，（我们可以把这种情况理解为计算机中的同步方式，把设计工作和施工操作看作两个任务，当前任务未完成之前，不能进行其他操作）也就是说设计工作和具体施工完全分开，这就是所谓的静态计算图，我们称能够支持静态计算图的为静态框架...，并对低阶API进行了函数封装，主要包括各种模型层（tf.keras.layers）、损失函数（tf.keras.losses）、优化器（tf.keras.optimizers）、数据管道（tf.data.Dataset...，比如说卷积层、池化层等 ]) tf.keras.layers：我们可以通过此API添加我们需要的不同的模型层（卷积层、池化层等），通过查阅TensorFlow官网关于此API的介绍可以知道，读者可以通过此...optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.fit：通过此API来训练模型，同时可以定义训练的迭代周期以及每次训练获取样本集的数量

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    模型层layers

    TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...本篇我们介绍模型层layers。 一，layers概述 深度学习模型一般由各种模型层组合而成。 tf.keras.layers内置了非常丰富的各种功能的模型层。...GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。...三，自定义layers 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。

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    代码实例：如何使用 Google 近日推出的 TensorFlow 2.0 Preview

    Low-Level TensorFlow API： 一些基本的 tensorflow API，如层的定义。 Loading and Preprocessing Data：一些数据预处理的操作。...再来看看为什么要有 TensorFlow 2.0 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》这本书大家应该都知道，它的作者...中，例如： tf.layers → tf.keras.layers tf.train → tf.keras.optimizers tf.losses → tf.keras.losses ---- 1....如果使用 tf.keras，则每个层都会处理自己的变量，如果需要获取可训练变量的列表，可以直接查询每个层： ? ---- 5. 关于变量 ?...删除杂乱无章的 API 之前 TensorFlow 包含很多重复的 API 或者不推荐使用的 API，杂乱无章， 例如，可以使用 tf.layers 或 tf.keras.layers 创建图层，这样会造成很多重复和混乱的代码

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    激活函数activation

    TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...1，tf.nn.sigmoid：将实数压缩到0到1之间，一般只在二分类的最后输出层使用。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心。 ?...2，tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ? 3，tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。...在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。...三，在模型中使用激活函数 在keras模型中使用激活函数一般有两种方式，一种是作为某些层的activation参数指定，另一种是显式添加layers.Activation激活层。

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    TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

    对于我们的实现，这意味着该层对象将是tf.keras.layers中公开的层之一，或者是对基础 Keras 层实现进行子类化的用户定义层。...尽管Sequential API 在以串行方式组合层方面做得非常好，但是它不能用于描述基础层的并行组成。 通常，它不能用于构建不具有线性拓扑的层图。 在需要利用特定层的情况下，其实用性也受到限制。...TensorFlow 2.0 明确建议使用tf.keras.layers。 使用tf.keras.layers，您可以指定权重，偏差，初始值设定项和正则化项。...使用tf.layers和tf.keras.layers时，权重初始化的方式以及获得确切的 API 定义的方式可能会有一些差异。 建议在各个部分中查看。...一旦通过指定激活函数以层栈的形式构建了神经网络，就需要定义一个目标函数（也称为损失函数）以使用适当的模型来改善模型权重。

    4.7K10

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第11章 训练深度神经网络（下）

    如果您的计算预算有限，那么您可能必须在正确收敛之前中断训练，产生次优解决方案（参见图 11-8）。 ?...然后我们使用 TensorFlow 的exponential_decay()函数来定义指数衰减的学习率（η0= 0.1和r = 10,000）。...例如，假设您只有一个权重为weights1的隐藏层和一个权重为weight2的输出层，那么您可以像这样应用 l1 正则化： 我们可以将正则化函数传递给tf.layers.dense()函数，该函数将使用它来创建计算正则化损失的操作...，并且还在图中创建节点以计算与每个层的权重相对应的 l1 正则化损失。...这就是为什么max_norm()函数将clip_weights节点添加到最大范数剪裁操作的集合中的原因。

    1.3K20

    一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

    想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...softmax层作为输出层，该层有十个单元 layers.Dense(10, activation='softmax'), ]) 上面的代码中，我们在定义这个顺序模型的同时添加了相应的网络层，除此之外我们也可以使用...，通过继承“tf.keras.layers.Layer”类我们还可以实现自定义的网络层。...事实上除了研究人员，对于绝大多数用户来说，我们一般不会需要自定义模型类或网络层。 3. 回调函数 回调函数会在模型的训练阶段被执行，可以用来自定义模型训练期间的一些行为，例如输出模型内部的状态等。...除了保存完整的模型，我们还可以单独保存模型的权重信息或者模型的结构。

    1.9K21

    tensorflow的基本认识

    #以下是建立计算图，tensorflow建立计算图 #只是定义各个tensor之间的计算关系，并未开始计算 #每个操作都可以带一个名字，操作和张量之间是一对一的关系 #以下是两个常量 a = tf.constant...("e4:0") _f4 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("f4:0") _g4 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name...，从而可以引入带有记忆的计算图，那就是需要引入变量(variable)概念，也就是可以把一些张量定义为变量。...赋值给m #输出[4 5] print(s.run(q)) #[4,5]求和为9,[4,5]加9得到[13,14],赋值给m #输出[13 14] print(s.run(q)) 　　变量一旦形状确定，是不能进行调整的...try: #concat是把两个张量拼接，从而张量的维度发生了变化 #而m2作为变量，一开始形状就被确定，assign是不能对形状金勋哥调整的 #从而这里会发生异常 m2

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    关于Java异常Exception最常见的十大问题1 受检异常 VS 非受检异常2 异常管理的最佳实践3 为什么在try语句中定义的变量不能在catch和finally语句中使用？4 为什么Doubl

    非受检异常是由哪些在程序编译时不能被解决的问题所引起的，常见的有除以0，空指针等等。 受检异常非常重要，因为你希望其他使用你的程序API的开发者知道如何去处理这些异常。...Paste_Image.png 2 异常管理的最佳实践 如果一个异常能够被正确的处理，那么他就该捕获，反之，则该被抛出 3 为什么在try语句中定义的变量不能在catch和finally语句中使用？...这就是为什么try语句中定义的变量不能在catch和finally语句中使用。...答案是可以的！ 10 为什么开发者么总是默默的“消灭”异常？...，为什么不仔细处理异常呢？

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