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-A和-B:我应该使用哪个时区？
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我需要在特定的时间范围内从一个大的pcap中提取数据包。我发现-A和-B的编辑选项非常适合这个任务，但我的目标时间范围是划时代的，而-A/B则需要YYYY DD:MM:SS格式的时间。我的问题是，当我将时代时间转换为YYYY DD:MM:SS时，我应该使用哪个时区？(我不确定这是否相关，但我使用的大pcaps是从不同时区捕获的较小的pcaps的合并)。我尝试了基于时代时间(frame.time_epoch>=X)的过滤，但tshark似乎资源昂贵，并且经常被我使用的ubu
浏览 4提问于2019-10-05得票数 0
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在训练深度学习模型时，随着时代数的增加，完成一个步骤所需的时间不断减少。在数据相同的情况下，是什么导致了效率的提高？ 为什么在第一个时代，它比其他时代要大？
浏览 11提问于2019-10-04得票数 1
我有两个数据集，但其中一个比另一个大，我想对它进行子采样(在每个时代重新采样)。
我可能不能使用dataloader参数采样器，因为我将传递给Dataloader已经连接的数据集。我认为一种解决方案是编写一个类SubsampledDataset(IterableDataset)，它将在每次调用__iter__ (每个时代)时重新采样。(或者更好地使用地图样式的数据集，但是是否有一个钩子在每个时代都会被调用，比如__iter__获取？)
浏览 9提问于2022-09-25得票数 1
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我一直在阅读日志输出，从一开始就重新启动数据预取。显然，这意味着一个人没有足够的数据，而且数据是从一开始就预先获取的。然而，我的数据集有10.000个数据样本，我的批处理大小为4，它怎么可能需要预取数据，因为我的批处理大小是4，这意味着它每次迭代需要4个数据样本。有人能澄清我的理解吗？
浏览 3提问于2017-04-09得票数 8
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validation_generator, verbose=2, workers=12)
上面的函数每一个时代都会运行验证我的验证数据相当大，所以我希望每N个时代都运行它。我怎么能这么做？
浏览 2提问于2018-04-24得票数 4
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是否有任何快速的方法来转换从时代时间到日期时间对象序列的秒序列？range(len(df)):但是它非常慢，因为我的数据非常大
浏览 0提问于2016-04-19得票数 1
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我用的是反应-大日历。事件数据具有日期开始/结束的时代格式。它不能正确渲染。如何将访问器属性设置为使用此JSON格式？
浏览 2提问于2018-04-16得票数 0
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我正在处理一个非常大的数据，它的精确性非常重要，并且在一天中的不同时间观察人类的行为。我使用以下代码从时代日期中提取日期(使用rsqlite基本上sqlite只允许在R中使用)查询的构建是相同的：我工作的数据记录在纽约，但问题之一是纽
浏览 8提问于2022-09-19得票数 0
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检索回溯的RSS文章
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我想知道是否有任何大的新闻机构(CNN，时代，赫芬顿邮报，纽约时报等)有通过RSS提要检索旧文章的方法，或者以可以解析的方式检索它们的另一种方法？我知道Archive.org的API，尽管它在数据上似乎有很大的差距。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2015-09-25得票数 0
此属性的值非常大，如"14786979371795“。这似乎太大了，不可能是自服务进入活动状态以来的时代以来的毫秒数。从服务进入活动状态的时代起，这似乎也是纳秒。那么这是什么呢？
浏览 0提问于2018-07-03得票数 6
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我在MySQL中看到了在UNIX时代和日期时间之间来回转换的说明--这并不太困难(from_unixtime从一个时代转换到一个日期时间，unix_timestamp来获得当前的日期时间)。有没有办法将一个数字或字符串转换成一个时代或日期？
浏览 4提问于2014-11-19得票数 0
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在神经网络的背景下，我理解时代的概念是指一个完整的训练周期。我认为这意味着“向相同的数据提供相同的数据，每次更新具有不同权重和偏差的网络”--如果我错了，请纠正我。这是否意味着我将在HMMs上执行10个时代？此外，这是否有助于取得更好的结果？从论文中，我得到的印象是，HMM中的时代指的是一个时间单位：
浏览 3提问于2017-05-18得票数 0
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但我被告知，这是一个非常大的数字将用于划时代，这将影响网络的性能。
我的问题是:是否有数量有限的时代，我不应该超过，请注意，我有2000张培训图像和800张验证图像。
浏览 4提问于2019-06-26得票数 2
我想在每个时代结束时从这个中保存我的模型保留：saver.savetf.train.import_meta_graph(meta_path)并继续用评估数据评估我的模型但在7-8年代之后，我的评估过程变得非常缓慢，我认为我正在节省一些额外的东西，
浏览 9提问于2017-12-05得票数 0
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我用一小部分数据训练了一个深度神经网络，使我能够在短时间内经历多个时代，使模型能够合理地运行，然后给出整个数据集(10倍以上的数据)，并进一步改进。当我只给出整个数据集时，模型似乎表现得很糟糕，但由于训练所需的额外时间，很难达到许多时代。
我的问题是:用较小的数据子集“热身”训练一个大的深层神经网络是有意义的，还是应该总是提供完整的数据？当我给出完整的数据集时，模型总是预测0，但当我过度适应较小的训练集时，它至少不会
浏览 0提问于2018-08-17得票数 4
在今天的时代，我试图获得一些观点，在一天中被认为是大量的数据或大量的记录，以及现实世界的应用程序正在做什么。我猜大银行每天都要在他们的系统中产生很多记录，我想知道这到底有多少，几十万，几百万，数亿等等？
他们通常如何每天从数据存储、查询性能和维护perspective?...how中管理这么多数据--如果他们没有使用GUID之类的东西，他们是否会耗尽主键值？
浏览 0提问于2018-06-07得票数 -3
在工业4.0的时代里认为制造业的未来能通过智能化的生产创造价值。在这样的大背景下，机器学习和人工智能技术应用于工业生产制造已经是大势所趋，到目前为止，机器学习和人工智能在工业4.0时代有什么具体应用？
浏览 2543提问于2018-04-18
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