我一直在尝试使用使用python的Square Up API付款。在浪费了很多时间之后,我从不太有用的文档中发现,你需要一个source_id来用信用卡付款。显然,获得source_id的唯一方法是在网站表单上填写信用卡信息。因此,我得出的结论是,作为最坏的情况,我将表单上传到本地flask服务器,通过selenium或requests库连接到它,然后填写表单并提交以创建现时值。我已经尝试过寻找可以在flask或web服务器上使用python创建的示例。我在文档中尝试了主要的html示例,然后我找到了这个示例:https://github.com/square/connect-api-exa
我正在开发一个实时嵌入式系统。我试图创建一个详细的时间分析。我收集了运行时数据,记录了每个中断的开始和停止时间。每一次数据突发看起来都像这样 ----- ---- end 44 3 80 end 97我的输出通道带宽有限,我的高精度定时器很快就会溢出一个字,所以我用大约150微秒的脉冲串收集数据,然后慢慢地流出来。从这些数据中,我能够收集每一次中断所花费的时间,以及通话和抢占的次数。我突然意识到
我在下面这篇关于转移学习的文章中写道:在这一节中,作者使用了预先训练过的网络的瓶颈特性: 90%的准确率,作者提到:"Note that this prevents us from using data augmentation"。
我对此并不十分清楚,在预先训练的模型完全冻结时,是否有禁止使用数据增强的规则?