小编use*_*212的帖子

Keras ImageDataGenerator类提供了两种流方法flow(X, y)和flow_from_directory(directory)(https://keras.io/preprocessing/image/).

为什么是参数

target_size:整数元组,默认值:(256,256).找到所有图像的尺寸将调整大小

仅由flow_from_directory(目录)提供？使用flow(X,y)将图像重新整形到预处理管道的最简洁方法是什么？

我有一个由多个应用程序组成的项目，希望能够使用全局 webpack.config.js 和 webpack 3.0（有效）构建完整的项目。同时，我希望有本地的 webpack.config.js 文件来单独构建每个项目。项目结构如下：

- src
  - project_1
    ...
    webpack.config.js
  ...
  - project_n
    ...
    webpack.config.js
  ...
  node_modules
  webpack.config.js

显然，我不想复制项目子文件夹中的 node_modules。如何从项目子文件夹的 webpack.config.js 中引用全局 node_modules 文件夹？

我试过

resolve: {
    modules: [path.resolve(__dirname,'../node_modules')]
},

在子文件夹 webpack 配置之一中，但我收到了许多此类错误

错误 TS2304：找不到名称 [...]

因为显然无法找到 node_modules 。

这是我用于 project_1 的完整 webpack.config.js：

var webpack = require('webpack');
const path = require("path")

module.exports =  {
    entry: path.resolve(__dirname, "src/project_1.ts"),
    output: {
        filename: "project_1_bundle.js",
        path:  path.resolve(__dirname, "bin")
    },
    externals: [
        "angular",
        "uuid",
        {
            "lodash": {
                commonjs: "lodash",
                amd: "lodash",
                root: …

Visual Studio 2017为处理CMake项目提供内置支持.文档主要涵盖基于预先存在的cmake项目的场景.但有没有支持创建一个cmake项目而不必摆弄CMakeLists.txt文件？

在一般的张量流设置中

model = construct_model()
with tf.Session() as sess:
    train_model(sess)

其中construct_model()包含模型定义,包括权重(tf.truncated_normal)的随机初始化并train_model(sess)执行模型的训练 -

我必须设置哪些种子,以确保重复运行上面的代码片段之间的100%可重复性？该文件为tf.random.set_random_seed可能是简洁的,但给我留下了有点混乱.我试过了:

tf.set_random_seed(1234)
model = construct_model()
    with tf.Session() as sess:
        train_model(sess)

但每次都得到不同的结果.

我正在使用plot（）绘制熊猫数据框的一列作为线图：

df.iloc[:,1].plot()

并获得理想的结果：

现在我想使用条形图绘制同一数据框的另一列

ax=df.iloc[:,3].plot(kind='bar',width=1)

结果：

最后，我想将两者结合起来

spy_price_data.iloc[:,1].plot(ax=ax)

这不会产生任何情节。

为什么条形图的x线与线图的x线如此不同？如何将两个图合并成一个图？

从以下带有日期时间索引的DataFrame

                                       'A'
2015-02-17 14:31:00+00:00           127.2801
2015-02-17 14:32:00+00:00           127.7250
2015-02-17 14:33:00+00:00           127.8010
2015-02-17 14:34:00+00:00           127.5450
2015-02-17 14:35:00+00:00           127.6300
...
2016-02-17 20:56:00+00:00            98.0900
2016-02-17 20:57:00+00:00            98.0901
2016-02-17 20:58:00+00:00            98.1000
2016-02-17 20:59:00+00:00            98.0500
2016-02-17 21:00:00+00:00            98.1100

我想选择具有特定日期的所有行,例如2015-02-17.

什么是实现这一目标的最佳方式？

python列表的前n个元素和最后n个元素

l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

可以通过表达式索引

print l[:3]
[1, 2, 3]

和

print l[-3:]
[8, 9, 10]

有没有办法将两者结合在一个表达式中,即使用一个索引表达式索引前n个元素和最后n个元素？

model.to_json()

对于模型

____________________________________________________________________________________________________图层(类型)输出形状参数#
连接到
======================================= ================================================== =========== lambda_1(Lambda)(无,
3,160,320 )0 lambda_input_1 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_1(Convolution2D)(无,1,40,16)327696
lambda_1 [0 ] [0]
____________________________________________________________________________________________________ elu_1(ELU)(无,1,40,16)0
convolution2d_1 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_2(Convolution2D)(无,
1,20,32 )12832 elu_1 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ elu_2(ELU)(无,1,20,32)0
卷积2d_2 [0] [0] ____________________________________________________________________________________________________卷积2d_3(卷积2D
)(无,
1,10,64 )51264 elu_2 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ flatten_1(展平)(无,640)0
convolution2d_3 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ dropout_1(辍学)(无,640)0
flatten_1 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ elu_3(ELU)(无,640)0
dropout_1 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ dense_1(密集)(无,512)328192
elu_3 [0] [0]
____________________________________________________________________________________________________ dropout_2(辍学)(无,512)0 ____________________________________________________________________________________________________ elu_4( ELU)(无,512)0 dropout_2 [0] [0]
dense_1 [0] [0]


____________________________________________________________________________________________________ dense_2(密集)(无,1)513
elu_4 [0] [0]
================================ …

使用python堆实现的一个简单示例是

>>> from heapq import heappush, heappop
>>> heap = []
>>> data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
>>> for item in data:
        heappush(heap, item)

在一个更复杂的场景中,我有一组像元组一样的元组

tuples = [(5,"foo",True),(2,"bar", False),(8,"foobar",True)] 

并且想要使用每个元组的第一个条目作为堆密钥,即元组应该根据堆中的元组中的数字进行排序.

我怎样才能做到这一点？

以下经过极端简化的DataFrame表示包含医疗诊断的更大的DataFrame：

medicalData = pd.DataFrame({'diagnosis':['positive','positive','negative','negative','positive','negative','negative','negative','negative','negative']})
medicalData

    diagnosis
0   positive
1   positive
2   negative
3   negative
4   positive
5   negative
6   negative
7   negative
8   negative
9   negative

对于机器学习，我需要通过以下方式将该数据帧随机分为三个子帧：

trainingDF, validationDF, testDF = SplitData(medicalData,fractions = [0.6,0.2,0.2])

在拆分数组指定进入每个子帧的完整数据的一部分的情况下，子帧中的数据需要互斥，拆分数组的总和必须为1。 另外，每个子集中阳性诊断的比例必须大致相同。

对于这个问题的答案建议使用pandas示例方法或sklearn的train_test_split函数。但是这些解决方案似乎都不能很好地推广到n个拆分，也没有一个提供分层拆分。