用DataGen替换JSON值
DataGen是一个用于生成测试数据的工具，它可以帮助开发人员在开发和测试过程中快速生成各种类型的数据。与传统的手动编写测试数据相比，DataGen可以大大提高开发效率和测试覆盖率。
DataGen的主要特点包括：
- 数据生成多样性：DataGen支持生成各种类型的数据，包括字符串、数字、日期、布尔值等。开发人员可以根据需要自定义生成规则，例如生成特定范围的随机数、生成指定格式的日期等。
- 数据生成灵活性：DataGen提供了丰富的配置选项，开发人员可以根据具体需求配置生成的数据。例如，可以指定生成数据的数量、数据长度、数据格式等。
- 数据生成可扩展性：DataGen支持自定义数据生成器，开发人员可以根据自己的业务需求扩展生成器，以满足特定的数据生成需求。
- 数据生成效率高：DataGen能够快速生成大量的测试数据，从而提高开发和测试效率。生成的数据可以直接用于测试用例的输入，减少手动编写测试数据的工作量。
DataGen的应用场景包括但不限于：
- 单元测试：在编写单元测试时，可以使用DataGen生成各种类型的测试数据，以覆盖不同的测试场景。
- 集成测试：在进行系统集成测试时，可以使用DataGen生成各种类型的测试数据，以模拟真实的数据环境。
- 性能测试：在进行性能测试时，可以使用DataGen生成大量的测试数据，以模拟真实的负载情况。
- 数据库填充：在进行数据库测试或者数据库填充时，可以使用DataGen生成符合要求的测试数据，以验证数据库的正确性和性能。
腾讯云提供了一款与DataGen类似的产品，即腾讯云数据生成器（Tencent Cloud Data Generator）。该产品可以帮助用户快速生成测试数据，并支持多种数据类型和生成规则。用户可以通过腾讯云数据生成器轻松生成符合自己需求的测试数据，提高开发和测试效率。
更多关于腾讯云数据生成器的信息，请访问腾讯云官方网站：腾讯云数据生成器。
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1回答
对图像的错误预测
、、
简单地说，----我正在使用dataset使用Keras进行我的第一步。当我试图加载一个模型和测试-图像测试-我只获得一个类别，尽管之前输出的训练状态，准确率为77%。你能指出，在预测代码中错误配置的是什么？
详细描述：数据集是标记为灰度的生物细胞，大小为64x64.有两种类型的单元格p和c。我创建了猫/狗示例中提出的数据集目录。训练，测试，瓦莱尔，每块薄饼，坎卡。坎卡，坎卡目录包含图像。例如：
train-panca-<images>
train-canca-<images>
我主要是从猫/狗的例子中推导出代码，并改变了图像大小。
运行代码后，我获得了输出：
...
浏览 0提问于2018-01-13得票数 2
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我过去是手工制作的，但现在我正在使用flow_from_directory用我自己的数据来训练我的网络。我只有一个问题。当我执行model.predict()时，如何知道我的预测索引0是针对标签类别狗的，而索引1是针对类别猫的呢？
我使用的代码如下所示。
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255
浏览 2提问于2017-05-06得票数 11
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1回答
我是SystemC的初学者，我真的需要你的帮助来解决一个时间问题。
请找到下面的刺激代码，
SC_MODULE(datagen)
{
public:
sc_out<sc_bv<8>> busin_o;
SC_CTOR(datagen);
/*private:*/
void testgen(void);
void asTakt(void);
};
void datagen::testgen(void)
{
busin_o->write("11111111"
浏览 3提问于2020-01-16得票数 0
3回答
我有一个导入CSV文件的python脚本，并且基于导入的文件，我有一个文件索引的列表。
我试图将FILESTRUCT中的索引与CSV文件相匹配，然后用新生成的数据替换列中的数据。这是一个代码片段-它：
这只是从我的fileParser方法返回的一个解析的CSV文件：
PARSED = fileParser()
这是CSV列的职位清单：
FILESTRUCT = [6,7,8,9,47]
这就是正在讨论的脚本：
def deID(PARSED, FILESTRUCT):
for item in PARSED:
for idx, lis in enumerate(
浏览 2提问于2016-01-13得票数 1
你好，我有两个数据帧： df1看起来像这样： ? df2看起来像这样： ? 我注意到df1有点符号(.)，而df2有"-“。这很奇怪，因为如果我用文本编辑器或excel打开它们，它们都有"-“。 我需要删除所有与df2值匹配的df1列。我已经使用了这个： DataGenSample = df1[,!(names(df1) %in% df2)]
#DataGenSample <- df1[ , !(colnames(df1) %in% df2)] 但这并没有改变。 所有的Data都可以在这里找到。用我用过的代码。 # Data (df1):
DataGe
浏览 3提问于2020-04-17得票数 0
这是我的第一个问题，所以我会试着详细解释它。
我有很多请求和值应该总是唯一的，而不是关于下一个案例: Request_1和Request_2。Request_1中有Value_1，这个值由DataGen (Type^Number)生成。我想获取这个值(在生成之后)并将其放入Request_2，但我在DataGen中使用了读取模式(这是必需的)，并且我总是得到唯一的数字。
Request_1:
{
"Intent": 0,
"RequestDetail": {
"Stan": "
浏览 2提问于2015-06-05得票数 0
我正在尝试在Kaggle上的2018年数据科学碗之前的比赛中做数据增强。我正在尝试这段代码：
## Data augmentation
# Creating the training Image and Mask generator
image_datagen = image.ImageDataGenerator(shear_range=0.5, rotation_range=50, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, fill_mode='reflect')
mask_datagen =
浏览 0提问于2019-11-14得票数 8
1回答
深度学习中的数据增强
、、、、
我正在为人脸识别做一个深入的学习项目。我使用的是预先训练过的模型VGG16。
数据集大约有100个类，每个类有80个图像。我把数据集分成60%的训练，20%的验证，20%的测试。我使用数据增强(ImageDataGenerator())来增加训练数据。
当我更改ImageDataGenerator()参数时，模型给出了不同的结果。见以下案例：
Case1:
train_datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=15,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
s
浏览 0提问于2018-09-16得票数 3
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我在学习转学。我的用例是对两类图像进行分类。我用InceptionV3对图像进行分类。在训练我的模型时，我得到的是nan作为损失，0.0000e+00作为每个时代的精确性。我使用20个时代，因为我的数据量很小:我得到了1000张用于培训的图像，100张用于测试和每批5次记录。
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Glob
浏览 0提问于2019-02-15得票数 2
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我正在尝试将应用于属于40个类的224 x 224图像的自己的数据集，设置如下：
我使用ImageDataGenerator创建培训、验证和测试集；培训集大小为13,988；测试和验证大小均为3,000。
但是，无论我如何设置这些参数，我都会得到以下错误：
InvalidArgumentError:无法挤压dim3，预期维数为1，得到3
或者不匹配的形状错误。
我想我没有正确设置我的自动编码器。有人能指出这个问题并告诉我如何修复我的代码以使其正常工作吗？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import panda
浏览 4提问于2020-11-29得票数 0
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我想用平均值和标准差来规范我的数据，如下面的例子：
datagen.fit(data)
mean = datagen.mean
std = datagen.std
print(mean, "mean")
print(std, "std")
在此之前，我将在我的预测文件中将两个值(平均值和std)用于调用此方法：
def normalize(x, mean, std):
x[..., 0] -= mean[0]
x[..., 1] -= mean[1]
x[..., 2] -= mean[2]
x[..., 0] /= std
浏览 12提问于2020-06-04得票数 0
回答已采纳
使用poster.encode模块，当我将整个文件发布到Solr时，这是有效的：
f = open(filePath, 'rb')
datagen, headers = multipart_encode({'file': f})
# use wt=json because it's more convenient to navigate
request = urllib2.Request(SOLR_BASE_URL + 'update/extract?extractOnly=true&extractFormat=text&
浏览 0提问于2012-02-17得票数 0
我试图使用JavaScript生成器函数从数据库中获取数据。但每一步都取决于它之前的数据。我使用了韦斯·博斯的ES6.io课程的一个例子，在这个过程中，它做了一些类似的事情，看起来就像
function ajax(url) {
fetch(url).then(data => data.json()).then(data => dataGen.next(data))
}
function* steps() {
console.log('fetching beers');
const beers = yield ajax('http:/
浏览 0提问于2016-09-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我试着用Keras来解决猫对狗的问题。这是我正在使用的模型。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K
from keras import regularizers
from ke
浏览 2提问于2017-03-30得票数 1
我不久前开始了tensorflow，目前我正在研究CNNs，特别是识别手语的手语mnist。在创建并运行我的模型后，我使用7172张图像的model.evaluate对其进行了评估。问题是，在求值器的输出中，我得到7172/1，在我看来应该是7172/7172。此外，在我看来，我有太多的冗长的冗长。我已经尝试在我的模型中更改了几个设置，但都不起作用。有人能帮我更好地理解这个问题吗？
1.下面是我的代码的一部分
training_images = np.expand_dims(training_images, axis = 3)
testing_images = np.expand_dims(t
浏览 0提问于2020-12-02得票数 0
关于“用Python进行深度学习”的以下代码，我有两个问题：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir, target_size=(150, 150) batch_si
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
回答已采纳
我试图使用自定义预处理功能，以将RGB图像转换为灰度在培训期间。因此，我试图为此使用tf.image.rbg_to_grayscale。我的职能如下：
def prep_data(x):
x = tf.image.rgb_to_grayscale(x)
return x
datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=prep_data,validation_split=0.15)
train_generator是使用datagen.flow_from_dataframe(...)定义的。没有这个自定义函数的培训工作得很
浏览 0提问于2018-11-21得票数 0
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我正试图在Python3.7中使用Keras/Tensorflow中的U进行多类培训。我只在灰度(1通道)中执行.jpg图像(值为0,255的值的图像)的二进制训练，我用ImageDataGenerator类加载了这些图像。
在本例中，我需要加载1通道.tif图像，其值为，范围从-1000到7000。据我所知，ImageDataGenerator将图像加载到0,255中，这使我丢失了很多信息。有任何方法可以使用ImageDataGenerator加载原始值的图像吗？我知道枕头库正确地加载了它们，但是我有很多数据，我需要高效地加载这些数据。
假设我有/full/path/to/my/di
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
我正在为scala项目使用java线性代数库(ojalgo 32.0)，我遇到了一个奇怪的问题。我使用过的每一种ojalgo方法都工作得很好(例如，矩阵和元素乘法、逆和随机矩阵生成)，除了两个看似简单的获取矩阵维数的方法。我以前在调用java库时从来没有遇到过任何问题，我很好奇到底发生了什么。下面是一些用java编写的示例代码，它们运行得很好：
public static void main(String[] arg) {
MatrixFactory tmpFactory = PrimitiveMatrix.FACTORY;
BasicMatrix wMat = tmpFactory.
浏览 0提问于2012-05-23得票数 4
回答已采纳
我想使用Keras ImageDataGenerator来增强数据。为此，我必须使用我的训练数据作为参数调用实例化的ImageDataGenerator对象上的ImageDataGenerator()函数，如下所示。
image_datagen = ImageDataGenerator(featurewise_center=True, rotation_range=90)
image_datagen.fit(X_train, augment=True)
train_generator = image_datagen.flow_from_directory('data/images
浏览 0提问于2019-07-18得票数 5
回答已采纳
我有下一个问题，我尝试将base64格式的图像文件发送到Lambda函数(用Python语言编写)，对于调用Sagemaker端点，这是我的Lambda函数：
import os
import io
import boto3
import json
import base64
# grab environment variables
ENDPOINT_NAME = os.environ['ENDPOINT_NAME']
runtime= boto3.client('runtime.sagemaker')
def lambda_handler(event, c
浏览 5提问于2021-03-18得票数 0
1回答
我用CNN训练了一个模型，并用它和opencv在网络摄像头上进行实时人脸识别。我的模型有一些问题，比如我在训练时得到了100%的准确率，我知道肯定出了问题，另一个问题是，当它在摄像头图像上预测时，无论我显示的是谁的脸，它都只给我一个标签:无论我展示的是我的脸还是其他人的脸，它都会给出一个“我”的标签。
注意，我在数据集中只有250张图片: 200张用于训练，50张用于测试。对于每一组，我将它们分为两类，"me“和"not_me"，其中"me”文件夹包含我的面部图像，"not_me“文件夹包含不同人的面部图像。
数据是不是对模型或其他东西不够？
请帮帮忙，
浏览 0提问于2020-05-27得票数 4
我对神经网络非常陌生，在一些网络博客的帮助下，我尝试了一个典型的第一个例子:猫或狗的图像分类。在对下面的神经网络进行训练之后，我尝试识别一些我在Google上找到的猫/狗的随机图片，这些图片既不在我的training_set中，也不在我的test_set…中。我发现，有时网络给出了正确的预测(当给狗看时识别狗)，而不幸的是，有时是错误的预测，即我展示了一张猫的图片，网络预测了一只“狗”。我该如何处理这些错误？
将所有错误的图片添加到training_set或test_set中，然后再进行整个培训过程？或者有没有其他选择告诉网络，它做了一个错误的预测，并应调整其权重？
#Part 1 - Imp
浏览 1提问于2018-04-25得票数 0
回答已采纳
我用角膜来做图像增强和分割。我想研究生成的图像数量，所以我测试了以下参数设置：(1)在定义生成器时，在batch_size中将flow_from_directory设置为1：
def myGene(...):
...
image_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory(...,batch_size = 1,..., save_prefix = 'view',...)
mask_datagen = Im
浏览 1提问于2018-12-10得票数 0
回答已采纳
我已经卸载了Keras和Tensorflow，并使用
pip install tensorflow == 2.6
pip install keras == 2.6
但即使在那之后，我仍然有一件奇怪的事情，那就是只有5个时代在运行：
我无法跟踪这种情况是什么时候发生的，但是它曾经运行过所有的时代。这是我的代码：
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1.0/255.)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1.0/255.)
train_generator = tf.kera
浏览 2提问于2022-06-01得票数 1
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我使用来自Keras的ImageDataGenerator来实现Python中的数据增强。我用这种方式：
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
#dodanie augmentacji danych dla danych walidacyjnych
valid_datagen = ImageDataGe
浏览 0提问于2020-01-15得票数 0
我使用汇合卡夫卡设置卡夫卡在一个DigitalOcean液滴上。我能够成功地运行Kafka并使用Kafka添加HDFS连接器。我用我的HOST_IP液滴的IP代替了。
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"name": "hdfs-sink",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.hdfs.HdfsSinkConne
浏览 1提问于2018-08-18得票数 1
我正在使用Inception V3创建一个图像分类模型，它有两个类。我已经将我的数据集和标签拆分为两个numpy arrays.The数据拆分，trainX和testY作为图像，trainY和testY作为相应的标签。
data = np.array(data, dtype="float")/255.0
labels = np.array(labels,dtype ="uint8")
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(
data,l
浏览 3提问于2018-08-22得票数 7
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我想知道是否有可能在生成器完成时将连续产生的值作为数组返回。这就是我到目前为止已经尝试过的方法，我在生成器的末尾添加了一条return语句，并尝试对输出进行解构：
function ajax(url) {
fetch(url).then(data => data.json()).then(data => dataGen.next(data))
}
function* steps() {
const beers = yield ajax('http://api.react.beer/v2/search?q=hops&type=beer');
c
浏览 3提问于2017-06-04得票数 0
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我用tf2上的一个小数据集运行了一个简单的分类问题，关于如何加载数据有两种不同的方法。 在第一种方法中，我通过读取图像并将它们加载到(train_x，train_y)和(test_w，test_y)中来加载数据。训练速度很快，效果也很好。 然后，我想尝试这样使用DataGenerator training_datagen = ImageDataGenerator(
rescale = 1./255,
rotation_range=15,
fill_mode='nearest')
validation_datagen = ImageDa
浏览 31提问于2020-04-02得票数 0
我有一个参数化的管道，根据用户输入，然后将一些值赋给变量，如果您看到代码有两个回显部分，一个紧跟在switch语句之后，另一个在“准备”阶段的管道步骤中，第一组“echo”显示变量的正确值，而第二组“echo”显示var的正确值，所以看起来管道中没有接收到变量，我如何才能做到这一点呢？(在下面的示例"Stress_Test“中 def local_path
def branch
def script_file
def datagen_file
switch (TEST_TYPE) {
case "Smoke_Test&#
浏览 58提问于2020-07-29得票数 0
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我是新的转移学习，我正在工作的图像分类2类。我使用InceptionV3对这些图像进行分类。我的数据是.jpg格式的。文件夹结构在format.Since下面，我给了"binary_crossentropy“两个类别。但要面对问题。
家长文件夹/火车/类别1
家长文件夹/火车/类别2
父文件夹/测试/类别1
父文件夹/测试/类别2
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
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我已经训练了一个模型，使用： train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1/255,
zoom_range=0.3,
shear_range=0.3,
horizontal_flip=True,
rotation_range=30
浏览 45提问于2021-09-18得票数 0
我编写了以下代码：
epochs = 4
batch_size = 5
numclasses = 7
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1. / 280,
rotation_range=0, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
zoom_range = 0.1, # Randomly zoom image
width_shift_range=0.1, # randomly shift images horizontally
浏览 7提问于2021-12-10得票数 0
我试图在kafka连接容器中运行kafka连接器，我的kafka使用：驻留在AWS中。
我使用kafdrop作为kafka broker (MSK)的网络浏览器。我没有看到Kafka datagen生成任何测试消息。除了安装kafka-datagen连接器之外，还有其他配置需要做吗？
另外，我如何在confluentinc/kafka中检查--连接图像--创建了哪些主题以及是否使用了消息？
Dockerfile看起来像：
ARG BASE_PREFIX=confluentinc
ARG CONNECT_IMAGE=cp-kafka-connect
FROM $BASE_PREFIX/$CO
浏览 2提问于2021-03-27得票数 0
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2回答
此代码片段摘自Keras API参考/数据预处理。
部分:将图像和蒙版转换在一起的示例。
链接：
# we create two instances with the same arguments
data_gen_args = dict(featurewise_center=True,
featurewise_std_normalization=True,
rotation_range=90,
width_shift_range=0.1,
浏览 0提问于2020-06-27得票数 3
我有一个大数据集。数据大约是100 K。我使用ImageDataGenerator进一步扩展了数据。但这使得训练过程非常缓慢。没有keras图像产生函数，训练过程大约需要3分钟，而当我使用ImageDataGenerator函数时，训练时间则超过3小时。我用这个代码来增强图像。如何提高性能？
datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True,
vertical_flip=True,
featurewise_center=True,
浏览 0提问于2018-04-08得票数 1
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1回答
我遵循这个指南，开始使用一些猫和狗的图像来训练模型：
代码如下：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K
# dimensions of our images.
img_w
浏览 0提问于2017-05-04得票数 0
我在keras中使用resnet做超级解析，我已经将我的数据分成训练和测试(70-30)，从测试数据中提取20%用于验证，.i试图用datagen.flow_from_directory读取数据，但是它显示0类的0图像 .The的主要问题是我没有类。我只有高分辨率和低分辨率的图像。高分辨率图像输出，低分辨率图像输入。如何在不将数据在类中分离的情况下加载数据？
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os
train_dir = r'G:\\images\\train'
train_da
浏览 2提问于2021-06-07得票数 0
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1回答
我实现了一个使用cnn对猫和狗进行分类的例子。您可以从和获取代码。我想用RNN做同样的事情。
如何做到这一点？我想使用我自己的数据集。
下面是我在自己的datast中使用的代码：
# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import D
浏览 1提问于2018-10-29得票数 0
我正在研究CNN模型，我很想知道如何将datagen.flow_from_directory()给出的输出转换成一个颠簸的数组。datagen.flow_from_directory()的格式是directoryiterator。
除了ImageDataGenerator之外，还有从目录中获取数据的任何其他方式。
img_width = 150
img_height = 150
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255.0, validation_split=0.2)
train_data_gen = directory='/conte
浏览 5提问于2020-04-05得票数 2
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1回答
我试图将py文件编译为二进制文件，该二进制文件简单地从json文件读取模型并通过导入的模型预测输出。现在的问题是，当我试图通过pyinstaller编译程序时，生成的文件大约为290 it，因为它试图编译整个tensorflow包和它不想要的依赖项。更不用说，在尝试提取文件时，启动非常慢。
正如您所看到的，它只是一个简单的代码，它在图像文件夹中运行，并将它们识别为一个模因或非模因内容来清理我的whatsapp文件夹。
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tenso
浏览 2提问于2020-06-16得票数 1
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我正在试图弄清楚如何使用目录中的图像子集，以便测试更大的数据集是否真的能帮助我对一些图像进行分类(对于上下文，它们是看起来随机的斑点的模糊图像(但它们实际上不是随机的)，而不是人类可以用眼睛区分的形状)。我正在使用ImageDataGenerator和Keras中的目录流，所以我想在各种不同数量的数据上进行测试。
这是我到目前为止使用生成器从目录中提取数据的简单代码。
def load_the_data(batch_size):
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
horizontal
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
我已经在这个网站上搜索了几个解决方案，但不幸的是，提供的解决方案对我来说不起作用。 假设我有一个名为"DataGen.py“的python脚本，它停止运行(可以单击绿色箭头)，因为某个后台程序崩溃了。不幸的是，没有抛出异常，这就是我需要一个变通方法的原因： 我正在搜索的是另一个名为"RestartScript.py“的python脚本，它在"DataGen.py”停止运行60秒后重新启动它。 我试过这样的方法： from os import system
from time import sleep
while True:
system('DataG
浏览 14提问于2019-02-14得票数 0
回答已采纳
我有以下列车/验证代码：
# we create two instances with the same arguments
image_data_gen_args = dict(rotation_range=90.0, rescale=1/255.0)
mask_data_gen_args = dict(rotation_range=90.0, rescale=1/255.0)
train_image_datagen = ImageDataGenerator(**image_data_gen_args)
train_mask_datagen
浏览 1提问于2018-03-13得票数 4
回答已采纳
我想知道在confluent center中使用data gen连接器的过程，这样我就可以为测试主题生成随机数据。
我尝试使用某些设置连接datagen连接器，但总是失败。
更新:我尝试连接在topic中创建的我自己的模式，但它不能使用它，datagen连接器无法启动。
下面是datagen连接的配置：
{
"value.converter.schema.registry.url": "http://localhost:8081",
"value.converter.schemas.enable": "false",
浏览 0提问于2020-08-05得票数 0
我有这样的代码：
epochs =50
batch_size = 5
validation_split = 0.2
datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(validation_split=validation_split )
train_generator = datagen.flow(
X_train_noisy, y_train_denoisy, batch_size=batch_size,
subset='training'
)
val_generator = dat
浏览 1提问于2021-05-18得票数 0
我正在尝试创建一个python脚本，该脚本将当前的epoc时间附加到字符串的末尾，以创建迭代值。问题是，空闲是在抛出内存指针的位置而不是值，我不知道为什么：
class dataGen:
def epochTime(self):
epoch_time = int(time.time())
return epoch_time
def firstName():
firstName = 'Storm' + str(dataGen.epochTime)
return fi
浏览 4提问于2016-03-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个场景，它有很多步骤，它的全部目的是数据生成，例如：
Scenario: Data generation
Given dataGen statement 1
And dataGen statement 2
...
And dataGen statement 100
我想使用整个场景(即所有100条语句)作为另一个场景中的单个步骤。我想做一些类似的事情：
scenario: Data generation and then assert
(everything in previous scenario)
Then I assert my assertion
但复制和粘贴所有内容将是愚蠢的
浏览 0提问于2016-12-07得票数 2
我们需要执行我们的实时流应用程序的单元测试，它是用scala编写的。
一种选择是使用嵌入式-卡夫卡进行卡夫卡测试用例模拟。
另一种选择是使用kafka连接datagen 。
在各种博客上找到的例子包括CLI选项。
我要找的是一个在scala应用程序中导入kafka connect的示例。
感谢有关kafka连接datagen或模拟scala应用程序的任何优秀资源的帮助
浏览 4提问于2022-03-10得票数 0
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