小编use*_*212的帖子

我使用以下代码将字符串标签列表映射到单热编码值列表：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder  
labelEncoder = LabelEncoder()
targets = ["blue","green","blue","blue","green"]    
integerEncoded = labelEncoder.fit_transform(targets)

在稍后的阶段，我需要确切地知道哪些字符串标签映射到哪些整数值。

即我需要这样的东西：

integerMapping = GetIntegerMapping(labelEncoder)

在哪里

integerMapping["blue"]

应该返回所有“蓝色”标签映射到的 int 值

和

integerMapping["green"]

应该返回所有“绿色”标签映射到的 int 值。

我怎样才能得到那个integerMapping字典？

以下代码是一个更大函数的片段，该函数在 3 个轴上绘制多个财务指标：

left, width = 0.1, 0.8
rect1 = [left, 0.7, width, 0.2]
rect2 = [left, 0.3, width, 0.4]
rect3 = [left, 0.1, width, 0.2]
fig = plt.figure(facecolor='white')
axescolor = '#f6f6f6'  # the axes background color
ax1 = fig.add_axes(rect1)#, axisbg=axescolor)  # left, bottom, width, height
ax2 = fig.add_axes(rect2,sharex=ax1)#, axisbg=axescolor)
ax3 = fig.add_axes(rect3,sharex=ax1)#, axisbg=axescolor

最终的情节如下所示：

现在我想添加背景矩形，其高度覆盖整个 x 轴（即所有轴），宽度为几分钟，如下所示：

我怎样才能做到这一点？

我有一个(简化的)函数Foo

template<typename It, typename T>
void Foo(It begin, It end, T&& CallBar)
{
    CallBar(begin, end);
}

另一个简化的功能吧

template<typename It>
It Bar(It begin, It end)
{
    return begin;
}

当我以下列方式调用这两个函数时

std::vector<int> v{ 3, 8, 2, 5, 1, 4, 7, 6 };
Foo(v.begin(), v.end(), Bar);

我收到了错误

'声明':无法推断'标识符'的模板参数

还有什么我需要指定才能编译？

我找到以下代码片段来可视化已保存到*.pb文件中的模型：

model_filename ='saved_model.pb'
with tf.Session() as sess:
    with gfile.FastGFile(path_to_model_pb, 'rb') as f:
        data = compat.as_bytes(f.read())
        sm = saved_model_pb2.SavedModel()
        sm.ParseFromString(data)
        g_in = tf.import_graph_def(sm.meta_graphs[0].graph_def)
        LOGDIR='.'
        train_writer = tf.summary.FileWriter(LOGDIR)
        train_writer.add_graph(sess.graph)

现在，我正在努力创建saved_model.pb。如果我的session.run看起来像这样：

  _, cr_loss = sess.run([train_op,cross_entropy_loss],
                         feed_dict={input_image: images,
                                    correct_label: gt_images,
                                    keep_prob:  KEEP_PROB,
                                    learning_rate: LEARNING_RATE}
                        )

我如何保存图形所含train_op到saved_model.pb？

该物体检测笔记本演示，如何预先训练和冷冻tensorflow模型可以用来检测测试图像的对象。

在此通知中，功能

from utils import visualization_utils as vis_util
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
      image_np,
      np.squeeze(boxes),
      np.squeeze(classes).astype(np.int32),
      np.squeeze(scores),
      category_index,
      use_normalized_coordinates=True,
      line_thickness=8)

输出测试图像，其中在检测到的对象周围绘制框。

如何使用此功能仅绘制特定类别的框，而不是category_index集合中所有类别的框？即，如何获得此功能以仅在模型确定其为例如汽车的对象周围绘制框？

json结构

{
    "categories": [{
        "supercategory": "Bottle",
        "id": 1,
        "name": "Bottle"
    },
    {
        "supercategory": "Car",
        "id": 2,
        "name": "Car"
    }]
}

由以下python脚本读取:

with open('file.json') as json_data:
    json_info = json.load(json_data)

稍后,同一脚本尝试以下列方式访问数据结构:

json_info['1']['name']
json_info['2']['name']

数字指的是json结构中的"id"字段.由于该代码显然与json结构不一致:我如何更改json结构以使其工作？(假设我无法更改脚本).

怎么能查字典

class Foo:
    def __init__(self,value):
        self.property = value
        
dictionary = {"one":Foo(1),
              "two":Foo(2)}

以降序排序，按Foo对象的self.property?

哪种 C++ 类型足够大以表示 64 位十进制数，例如

3141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592

代码段

std::vector<int> v{ 3, 8, 2, 5, 1, 4, 7, 6};
Partition(v.begin(), v.end(), v.begin());

应重新排列向量v,使前n个元素小于或等于3,后面的元素大于3.结果向量应如下所示:

1,2,3,5,8,4,7,6

如何测试Partition是否在断言声明以下内容的断言语句中生成正确的结果:

断言向量的第一部分仅包含小于或等于x的元素,而秒部分仅包含大于x的元素

？

我有一个模板化的函数,它根据调用者指定的算法选择一个向量或列表元素:

template<typename It>
void Foo(It begin, It end, std::function<It(It, It)> GetElement)
{
    It element = GetElement(begin, end);
}

如何使用lambda表达式调用此函数？

我的第一个方法是

Foo(v.begin(), 
    v.end(), 
    [v](? , ? ) {return v.begin(); });

但是,我顽固地陷入争论的一部分,这是由问号所标志的......