您若照做，便可能会出现以下内容: command not found: adb (找不到命令: adb) 或者: adb : The term 'adb' is not recognized as the... PATH="$ANDROID_SDK_ROOT/platform-tools:$PATH" 在我的电脑上就是: export ANDROID_SDK_ROOT="/Users/martinpatrick...Windows 配置 Windows 稍有不同，我将完全在 PowerShell 中工作。...和前面一样，我可以使用 SDK 管理器找到 SDK 的安装位置: 而且我也能更改目录以找到我的 platform-tools: 要在 PowerShell 中更新 PATH，请输入: $env:PATH...更改此设置的最简单方法是单击 Windows 菜单并搜索 "Edit the system environment variables (编辑系统环境变量)" (我通常搜索 "environment variables
但是为什么有很多人，学完了Python还是找不到好工作呢？ 这里想先跟大家分享一个事实：企业招聘到合格的程序员很难。 笔者与某大厂的HR请教了大家很关心的一些问题，在这里与大家分享。...应届生可放宽 凡找不到工作的，大概率是编程能力没有达到企业用人的最低标准。 打铁还得自身硬。只有通过企业的面试才有机会当程序员。...还是拿谈恋爱做个类比，大部分女孩都会选择对自己最上心的追求者，更何况是工作赚钱呢？ 四、这里划重点！这句话绝对不准说！ 千万不要说：“我还在等xx公司的offer。”...我们公司是被挑剩下的吗？那个公司不录用才会选择我们？那我们干脆不要给Offer了，合适的人才一定会找到，为什么要等你的挑拣？...正确说法是：我还在综合看机会，需要衡量哪份工作跟我未来的规划更符合，能够给我更多的成长空间。 （骚年，尊重是相互的。） 说到这里，你还会觉得Python开发者找不到工作，是Python的错吗？
但Docker公司的做法就比较过分了，相当于把Docker粉丝强行转变成自己的客户。 这也是所罗门一再解释「原Docker用户不受影响」，但没人买账的原因。...放眼业内，开源产品能赚钱的寥寥无几。真要较真也就RedHat这种操作系统刚需技术，即有强大的技术壁垒，也有多年的市场沉淀，还算成功。但和Oracle、IBM这种公司比起来简直九牛一毛了。...Docker的未来 容器是由 Linux 内核所提供的具有特定隔离功能的进程，容器技术能够让你对应用及其整个运行时环境（包括全部所需文件）一起进行打包或隔离。...从而让你在不同环境（如开发、测试和生产等环境）之间轻松迁移应用的同时，还可保留应用的全部功能。 容器化无疑是新VMware的未来和方向。...还不知道怎么找Docker的源码？那这么多字我算是白写了。
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...我应该使用 keras 软件包来训练自己的神经网络，还是在 TensorFlow 2.0 中使用 tf.keras 子模块？...然后，我将说明为什么你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...就我自己来说，我已经开始将原始的 keras 代码更新成 tf.keras 的版本了。我建议你也这么做。
继续回到 MNIST 数据集，看看图像在 TensorBoard 中是如何显示的: # Load and normalize MNIST data mnist_data = tf.keras.datasets.mnist...# Create a callback tf_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="....在侧边栏中找到 Tag 标题并将其更改为 Keras： 可以查看模型的结构是否正确。图中的节点表明模型是一个顺序模型。...在左侧，有一个名为“Tools”的下拉菜单。可以选择 Trace Viewer 来查看模型性能的瓶颈出现在哪里。Trace Viewer 显示分析期间发生的 GPU 和 CPU 事件的时间线。...垂直轴显示具有不同跟踪事件的事件组。从 CPU 和 GPU 收集跟踪事件。每个矩形都是一个单独的跟踪事件。可以单击其中任何一个来关注跟踪事件并对其进行分析。还可以拖动光标一次选择多个事件。
著名的GitLab这几天在Tech界登上了头条，登上的原因是因为运维人员使用了rm -rf。我相信但凡老司机看到这个都会心有戚戚然。而新司机们则一脸的茫然。...为什么我们需要一个在工作环境下的备份，因为这个备份在物理上和在线的数据近，恢复起来快。那为什么还需要一个物理上隔绝的备份呢？因为在线工作环境里面可能把这个备份也给搞掉了。...这次如果我们看GitLab的事件，明显在同一个数据中心的备份出问题了，所以需要从另外一个数据中心拷贝那个物理隔绝的备份过来。这个备份的拷贝其实要花费很长时间。...我在微软上班的时候，学到的另外一个特别深刻的教训就是：自动化。要相信一点，人都是会犯错的。手一抖就可能把不该删除的删除了，该删除的没有删除。这事情我们组当年干过。...GitLab的这个过程还让我看到一点是我觉得它们从来没有在真实的场景中测试过他们的灾难恢复方案。当然，首先我不确定他们有没有成熟的灾难恢复方案。但是我想很多国内外的公司都是有的。
首先，这位面试工程师甚至都不能真正告诉我，他为什么拒绝了这个候选人，他给出的理由只不过是说“代码被过度设计了”，尽管实际上这段代买的结构是完全正确的，所有ES6操作符和短函数都是正确的、有效的。...再次，我可以提供一些背景信息来解释了为什么我们的候选人使用了这样一个未知的MVC框架：这家招聘前端的公司是一个寻找可重复流程的机构，而首席工程师（不是前文中的面试者）曾经向我抱怨，他们每次都要“为每个客户重新发明一套机制...因为拒绝这位候选人的面试官没有看我的笔记或我的视频采访记录，他没有考虑到为什么候选人使用这个框架，而只是按下了“拒绝”的按钮。...他和人力资源部都不明白为什么没有人和他进一步保持联系。所以我给所有的相关人士都写了邮件，询问我们是否能完成这个招聘过程。 人力资源部门通常是这样一个存在——薪水底下，缺乏组织。...让我们叫这位面试官“乔恩”吧，我很震惊如此优秀的候选人居然被乔恩拒绝，所以我打了个电话，进行三方会谈。 乔恩在电话里解释了他为什么拒绝那个候选人的原因，不过听起来挺可笑的，我也不知道乔恩是不是认真的。
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT的训练其实挺多讲究的，这里的实验效果要保证对参数的有一定的要求，所以大家要多去观察训练过程暴露的问题，训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等的问题，放置没学到、学飘了之类的问题...类似的思路其实我在这两篇文章里其实都有谈过： 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以，很多时候你需要的可能是更多地挖掘数据，从日志，从更多渠道去找，这个可能比增强本身要好。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
前言 今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。...因此我们需要初始化TensorBoard，请看如下代码： # 初始化tensorboard tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq...，我遇到的bug就是从这里开始的，请看问题： 如何进入Mac下的Anaconda prompt？...我们发现错误信息提示我们并不能找到tensorboard的的相关命令，请看解决方法。...tensorboard启动成功，以上就是我在启动tensorboard过程中遇到的几个bug，小伙伴们学会了吗？希望能够给各位小伙伴带来一丝丝帮助！ - End -
我们讨论了 Keras 和 TensorFlow 的基础知识，以及为什么我们在本书中选择了这些框架。 我们还讨论了 CUDA，cuDNN，Keras 和 TensorFlow 的安装和配置。...将深度神经网络用于回归 既然您已经希望了解为什么（不希望）使用深度神经网络进行回归，那么我将向您展示如何做到这一点。...将 Keras 连接到 TensorBoard 现在 TensorBoard 已启动并正在运行，剩下的就是告诉 Keras 将 TensorBoard 日志写入我们上面指定的目录。...在下一节中，我们将使用 TensorBoard 回调。 但是，我鼓励您在这个页面上查看 Keras 中可用的所有回调。 TensorBoard 回调是可以在模型训练之前进行配置和实例化的对象。...在本章的其余部分，我将向您展示一些我最喜欢的使用 TensorBoard 的方式。 TensorBoard 的功能不只此而已，我们将在本书的其余部分中重新讨论其他功能。
这时候请检查Android.mk 和 Application.mk 是不是放在 jni 文件夹下了，
TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具，虽然我目前用的不多，但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。...下面是Keras调用Tensorboard的代码实例： # callback tensorboard_class tbCallBack = TensorBoard(log_dir='....--logdir=logs 出现如下结果，即表示成功调用TensorBoard 其他问题 在之前我试过在终端中输入如下命令方式调用Tensorboard，但是没有成功，目前不得知是tensorflow...还有个问题是，我在conda创建的虚拟环境中调用tensorboard也不成功，但是切换回系统环境（usr/bin/python3，已经安装了tensorflow、keras）则能调用成功，我估计是我conda...装的tensorboard有问题，但是目前没找到问题在哪，正常导入包是可以的。
其实说白了框架就是使用别人造好的轮子。在软件开发里面就是command+C/command+V。 先自我介绍一下，我是一名信管专业的大学生，从我的专业可以看出我就是以后大家嘴里的程序员。...曾几何时，我觉得很兴奋，在如此短的时间内就可以做到这样的高度，让我十分的开心。开发出的内容也完全符合校内应用的需求。我变成了一个别人眼中的“大师”。 但事情并没有往想象的地方发展。...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！
如果你的服务请求量并不大，但 Redis 实例的 CPU 使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。...同样的，当删除这个 Key 的数据时，释放内存也会耗时比较久。 你需要检查你的业务代码，是否存在写入大 Key 的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个 Key 存入过大的数据量。...内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的 IO 负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
其中的一些trick在代码中已经标注。后面考虑修改网络结构，损失函数来进一步提高精度。更多比赛代码可查看我的github 大黄大黄大黄 。...import ImageDataGenerator from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.models import...EarlyStopping, ReduceLROnPlateau, TensorBoard, ModelCheckpoint from keras.utils.vis_utils import plot_model...input_shape=IN_SHAPE ) x = conv_base(inputs) out = Flatten()(x) # **如果换成256验证集效果很差，我也不知道为什么...= TensorBoard(log_dir='.
我将手动创建一个名为Testing的目录，然后在其中创建2个目录，一个用于Dog，一个用于Cat。从这里开始，我将把Dog和Cat的前15张图像移到训练版本中。确保移动它们，而不是复制。...我们要做的一件事是确保我们的数据是平衡的。在这个数据集的情况下，我可以看到数据集开始时是平衡的。平衡，我的意思是每个班级都有相同数量的例子（相同数量的狗和猫）。...TensorBoard是一个方便的应用程序，允许在浏览器中查看模型或模型的各个方面。我们将TensorBoard与Keras一起使用的方式是通过Keras回调。...from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard #创建TensorBoard回调对象 NAME = "Cats-vs-dogs-CNN" tensorboard...]) 除此之外，我还改名为NAME = "Cats-vs-dogs-64x2-CNN"。
在本文中，我将介绍如何使用Keras回调（如ModelCheckpoint和EarlyStopping）监控和改进深度学习模型。.... / (1. + x), verbose=0) TensorBoard TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具。...该回调写入可用于TensorBoard的日志，通过TensorBoard，可视化训练和测试度量的动态图形，以及模型中不同图层的激活直方图。...log存放的目录，其它参数并不需要了解，使用默认值即可： from keras.callbacks import TensorBoard tensorboard = TensorBoard(log_dir...中常用的回调，通过这些示例，想必你已经理解了Keras中的回调，如果你希望详细了解keras中更多的内置回调，可以访问keras文档： https://keras.io/callbacks/ 参考： Keras
在本文中，我将带你熟悉以上的整个流程，最终完成一个嵌入图像识别功能的安卓应用。 环境设置 在本教程中，我们将使用 Pytorch 和 Keras，选择你偏好的机器学习框架，并按照说明进行操作。...我们需要做的第一件事就是将 PyTorch 模型的参数转化为其在 Keras 框架下等价的参数。为了简化这个过程，我编写了一个脚本来自动化地进行这个转换工作。...它还在同一个文件夹中创建了 TensorBoard 事件文件。 为了对模型有一个更清晰的理解，你可以在 TensorBoard 中对其可视化。...为了进行一次真实的预测，在下面的代码中，我们为一个按钮添加了一个点击事件的监听器。这个监听器仅仅加载图片并且调用预测函数。...安卓项目的全部代码和模型转换器可以在我的 GitHub 上（https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid）获得。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...在这篇文章中，我将介绍整个过程，最后完成一个植入图像识别功能的安卓应用。 安装 本教程会用到 PyTorch 和 Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...并在同一文件夹中创建 了 TensorBoard 事件。 为了更加清晰地理解你的模型，你可以用 TensorBoard 将它可视化。...记住一个原则 ：“永远在你的后台线程运行推理！” 本教程的重点是图像识别，为此我在资源文件夹中添加了一只小鸟的图像。在标准应用程序中，你要用代码从文件系统加载图像。...安卓项目的完整代码和模型转换工具在我的 GitHub 上可以找到： https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid 原文链接： https
with Keras's Model.fit(), adding the tf.keras.callbacks.TensorBoard callback ensures that logs are created...= tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(x=x_train,...For example, the Keras TensorBoard callback lets you log images and embeddings as well....max = 9 x_train, x_test = x_train / 255.0, y_test / 255.0 对数据进行MinMaxScaler()，缩放到[0,1] 作用: 加快学习算法的收敛速度...使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确
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