var flag = true; function onlyOne() { if(flag) { "这里是要执行的代码"; } flag = false//该方法是控制函数仅执行一次...因为flag是全局变量 onlyOne()函数执行一次后flag就变成false了 函数就执行不了了
在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理： 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.disable_eager_execution() node1 = tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式...，这时仅仅是建立了计算图，但没有执行 定义好计算图后，需要建立一个Session，使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(
原始论文实现了许多不同的模型，包括具有手工功能的经典ML模型和3种深度学习模型：AlexNet，ResNet18和ResNext50。...不幸的是，由于没有ResNet18或ResNext50，keras.applications因此我将无法复制完全相同的作品，但是我应该足够接近resnet50。...我想删除最后一层（“ softmax”层）并添加没有激活功能的全连接层来执行回归。...他们使用Pearson相关（PC），平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来测量结果。这些是他们使用5倍交叉验证得到的结果： ? 这些是他们使用60％-40％的训练测试划分获得的结果： ?...我将进行80％-20％的训练测试拆分，因此类似于执行其交叉验证部分的1倍。
从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。...由于Layer提供了集中函数式的调用方式，通过这种调用构建层与层之间的网络模型。 所以其编程特点： 1. 我们构建层，通过layer对象的可调用特性，或者使用apply与call实现链式函数调用。...导入 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers...layer就不再赘述，仅在步骤3、4的有所改变，可直接使用Sequential构建顺序模型，即使用add方法直接添加layer。...参数构建模型 seq_model = keras.Sequential(layers=[input_layer, hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后的训练中不要忘记改变
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用 TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了...2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。...tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中，就用到了类似技术 （https://github.com.../qhduan/bert-model） 详细来说，我们之前在NLP中如果要将字符串进行计算，需要进行下面几步： 首先需要将字符串分词，例如英文常见用空格、标点分词，中文使用分词器或者干脆按字分词 其次需要计算一个词表...这样做有几个好处： 避免了很多多余的代码，比如额外的分词、计算词表等 保证模型的统一性，例如模型本身就包含了分词和符号转换，就可以直接把模型打包、发布（例如用tensorflow hub），这样别人可以不加载或使用任何第三方代码和程序也能直接用你的模型了
在这篇文章中，我要复现他们的结果，并测一下自己的颜值。...原始论文构造了一系列不同的模型，包括使用人工构造特征的经典ML模型和3种深度学习模型：AlexNet、ResNet18和ResNext50，我希望尽可能简化我的工作（我不想从头开始训练Resnet神经网络模型...在keras中，有一个称为application的模块，它包含各种不同的预训练过的模型。resnet50就是其中之一。...不幸的是，在keras.applications中没有ResNet18或ResNext50，所以我不能完全复现研究人员之前的研究过程，不过利用resnet50也能足够接近之前的工作。...以下是他们使用5折交叉验证得到的结果： 这些是他们使用6:4分割数据集获得的结果： 我以8:2的比例分割数据集，所以它类似于执行1折交叉验证。 我得到的结果如下： 非常好的结果。
今天遇到一个应用场景： 在需要在自定义的Interceptor中判断用户密码是否过期，如果过期，则重定向到修改密码页，强制修改密码，同时给出提示：“您的密码已过期，请修改密码” 判断逻辑很简单，但是重定向的时候需要前台有消息提示...，如果是在Controller中，可以在方法上注入RedirectAttributes参数，但是Interceptor中默认没有这个参数，那么我们如何实现RedirectAttributes的flashMessage
本文我将复现他们的结果，还要看一下我的吸引力怎么样～ 原始论文实现了很多不同模型，包括具备人工制作特征的经典 ML 模型和 3 个深度学习模型：AlexNet、ResNet18、ResNext50。...不幸的是，keras.applications 中没有 ResNet18、ResNext50，因此我无法完全复现该研究，不过使用 resnet50 复现程度应该很接近。...我们在 keras 中初始化 resnet50 模型时，使用 ResNet50 架构创建了一个模型，同时下载了在 ImageNet 数据集上训练好的权重。...5-fold 交叉验证的结果如下： ? 60%-40% 的训练集-测试集分割结果如下： ? 我将使用 80%-20% 的训练集-测试集分割，类似执行他们的交叉验证的 1-fold。...该数据集共有 5500 个人脸正面照片，这些照片具备不同属性（男性／女性，年龄等）和不同标签（面部地标、颜值得分（1~5）、颜值得分分布），允许具备不同 FBP 范式的不同计算模型，如基于外表／身材的亚洲人
SQL是如何在执行器中执行的 ？ 我们通过一个例子来看一下，执行器是如何来解析执行一条 SQL 的。...但是，按照上面那个执行计划，需要执行 2 个全表扫描，然后再把 2 个表的所有数据做一个 JOIN 操作，这个性能是非常非常差的。 优化的总体思路是，在执行计划中，尽早地减少必须处理的数据量。...到这里，执行器只是在逻辑层面分析 SQL，优化查询的执行逻辑，我们执行计划中操作的数据，仍然是表、行和列。在数据库中，表、行、列都是逻辑概念，所以，这个执行计划叫“逻辑执行计划”。...执行查询接下来的部分，就需要涉及到数据库的物理存储结构了。 SQL是如何存在存储引擎中执行的？ 数据真正存储的时候，无论在磁盘里，还是在内存中，都没法直接存储这种带有行列的二维表。...理解数据库执行 SQL 的过程，以及不同存储引擎中的数据和索引的物理存储结构，对于正确使用和优化 SQL 非常有帮助: 为什么主键不能太长？
上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络，通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移...python SE_ResNeXt_fluid.py 在命令行运行下面的命令便可以使用 TensorFlow 进行模型的训练，训练中模型验证以及模型保存： python SE_ResNeXt_tensorflow.py...例如，如 Inception 结构中嵌入了多尺度信息：使用多个不同卷积核，聚合多种不同感受野上的特征来获得性能增益；将 Attention 机制引入到空间（spatial）维度上等，都获得了相当不错的成果...，了解如何使用经验如何在两个平台之间迁移。...使用中需要关注的一些差异，ResNeXt 模型在 两个平台训练的其它接口调用细节，可以在代码 SE_ResNeXt_fluid.py 和 SE_ResNeXt_tensorflow.py 中找到，这里不再粘贴所有代码
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...Let's see how to make this tangible using three of the most popular frameworks on FloydHub.TensorFlow...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...time training command:floyd run \--gpu \--env tensorflow-1.3 \--data redeipirati/datasets/mnist/1:input...-1.3 \--mode jupyterThe --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow
本文我将复现他们的结果，还要看一下我的吸引力怎么样～ 原始论文实现了很多不同模型，包括具备人工制作特征的经典 ML 模型和 3 个深度学习模型：AlexNet、ResNet18、ResNext50。...不幸的是，keras.applications 中没有 ResNet18、ResNext50，因此我无法完全复现该研究，不过使用 resnet50 复现程度应该很接近。...我们在 keras 中初始化 resnet50 模型时，使用 ResNet50 架构创建了一个模型，同时下载了在 ImageNet 数据集上训练好的权重。...论文作者没有提到他们训练模型的具体细节，因此我尽力去做。我想移除最后一层（softmax 层），添加一个没有激活函数的 Dense 层，来执行回归。...5-fold 交叉验证的结果如下： ? 60%-40% 的训练集-测试集分割结果如下： ? 我将使用 80%-20% 的训练集-测试集分割，类似执行他们的交叉验证的 1-fold。
在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...要使图迅速执行，需要重写它以使用像tf.cond()这样的结构，但这个实现繁琐而困难。AutoGraph可以为自动执行这个转换，保持了急切编程的简易性，同时获得了基于图的执行的性能优势。...虽然基准测试很复杂（并且取决于应用程序和硬件配置），但在这个简单的示例中，我们看到，从急切执行转换到大量使用if和whileAutoGraph代码时有显著的加速。...如果发现运行速度低于预期的图构造，请提出问题！ AutoGraph和急切执行的对比 在使用急切执行时，通过tf.contrib.eager.defun，你仍然可以为部分代码使用图执行。...这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。
在使用 PyQt 构建应用程序时，有时需要在图形用户界面中渲染 SVG（可缩放矢量图形）文件，特别是当你需要显示图标或自定义字体时。...QGraphicsSvgItem 是 PyQt 提供的一个类，用于在 QGraphicsView 或 QGraphicsScene 中渲染 SVG 图像。...然而，如果你想使用 SVG 字形或通过编程方式生成矢量图形，QSvgRenderer 和 QGraphicsSvgItem 是两个关键的组件。...例如，由 Cairo 生成的 SVG 文件在 Pyqt 中无法正确显示，其中使用了 glyphs 图标，在 Pyqt 中似乎无法显示。...此函数需要嵌入到类中或将 self 删除才能在其他地方使用。def convertSVG(self, file): dom = self.
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nc（Netcat）Ping 端口 Netcat 是一款更强大的网络工具，可以替代 Telnet。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
Java使用构造方法去创建对象可以有三种方式： 使用new关键字 使用Class.getInstance（通过反射调用无参构造方法） 使用Constructor.newInstance（实则也是通过反射的方式调用任何构造方法...） 单例模式私有化了构造方法，所以其他类无法使用通过new的方式去创建对象，在其他类使用该类的实例时，只能通过getInstance去获取。...Spring下使用单例模式 最成功的单例并不是双重检验锁，而是枚举，枚举本身就是一种单例，并且无法使用反射攻击，再一个最优雅的是Spring本身实现的单例： 常用Spring中 @Repository、...，因为@Component+@Bean并不是单例，在调用过程中可能会出现多个Bean实例，导致蜜汁错误。...该组件的生命周期就交由Spring容器管理，声明为单例的组件在Spring容器只会实例化一个Bean，多次请求中复用同一个Bean，Spring会先从缓存的Map中查询是否存在该Bean,如果不存在才会创建对象
在上一篇Java 对象在内存文章中我们了解了对象是如何在堆中存放的....以如下代码为例,看下JVM是如何使用栈的 public class User { public static void main(String[] args) { add(1...()方法的字节命令,分析下栈的使用情况 public static int add(int, int); descriptor: (II)I flags: ACC_PUBLIC, ACC_STATIC...字节命令执行 根据LineNumberTable,可知每行代码分别对应了哪些字节命令; 根据这些字节命令,就能知道一行代码在执行过程中是如何利用栈帧中的不同空间进行运算执行的了; 程序计数器也是根据LineNumberTable...栈 每个方法调用时都会创建1个栈帧 Main()方法在调用add()方法时,栈内结构大致如下: 通过add()方法的执行过程,可以清晰的说明字节命令是如何利用栈执行代码的.
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