在我的导航栏和引导程序3中的jumbotron之间有空间.在jumbotron和3个水平缩略图之间还有空格.我想摆脱这个空间.我是否必须更改CSS并更改填充或什么是最好的方法？
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<li><%= link_to "Team", team_path %></li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" …在我的导航栏中,当我点击它们时,我希望我的按钮变为活动状态(阴影).现在,我只能永久地让它们处于活动状态或非活动状态,但是一旦点击它们就不知道如何改变它们.我正在使用新的Bootstrap(3.0).
例如:
不活跃
<li><%= link_to "Contact", contact_path %></li>
活性
<li class="active"><%= link_to "About", about_path %></li>
我希望它是活动/非活动的,具体取决于当前页面是否被选中.
html css ruby-on-rails twitter-bootstrap twitter-bootstrap-3
我正在阅读新书"从头开始数据科学:Python的第一原理",我想我已经找到了一个勘误表.
当我运行代码时,我"TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'".认为这是因为当我尝试选择时friend["friends"],friend是一个我无法子集的整数.那是对的吗？如何继续练习以获得所需的输出？它应该是朋友的朋友名单(foaf).我知道有重复问题,但后来修复了......
users = [
{"id": 0, "name": "Ashley"},
{"id": 1, "name": "Ben"},
{"id": 2, "name": "Conrad"},
{"id": 3, "name": "Doug"},
{"id": 4, "name": "Evin"},
{"id": 5, "name": "Florian"},
{"id": 6, "name": "Gerald"}
]
#create list of tuples where each tuple represents a friendships between ids
friendships = [(0,1), (0,2), (0,5), (1,2), (1,5), (2,3), (2,5), (3,4), (4,5), (4,6)]
#add friends key to each user
for user in users: …我一直在学习一些使用神经网络进行关键点检测的教程。我注意到，对于输入（图像），除以255非常普遍（归一化为[0,1]，因为值介于0到255之间）。但是我注意到，对于目标（X / Y）坐标，标准化为[-1,1]更为常见。这种差异的任何原因。
示例：http：//danielnouri.org/notes/2014/12/17/using-convolutional-neural-nets-to-detect-facial-keypoints-tutorial/
X = np.vstack(df['Image'].values) / 255. # scale pixel values to [0, 1]
y = (y - 48) / 48 # scale target coordinates to [-1, 1]
normalization computer-vision neural-network keras tensorflow
我使用"new app_name"创建了一个新的rails应用程序,我正在尝试编辑.gitignore文件,但无法在我的app文件夹中找到它.我在哪里可以找到它？我安装了Git.
我对opencv有一个奇怪的问题.我在使用jupyter笔记本时没有问题,但在尝试运行这个Sublime时也没有问题.
错误是:OpenCV错误:cvtColor中的断言失败(深度== CV_8U ||深度== CV_16U ||深度== CV_32F),文件/ Users/jenkins/miniconda/1/x64/conda-bld/work/opencv- 3.1.0/modules/imgproc/src/color.cpp,第7935行
import numpy as np
import cv2
img = [[[150,160,170], [150,32, 199], [145, 212, 234], [145, 212, 234]],
[[150,190,170], [150,32, 199], [145, 212, 234], [145, 212, 234]],
[[150,160,170], [150,32, 199], [145, 212, 234], [145, 212, 234]],
[[150,160,170], [150,32, 199], [145, 212, 234], [145, 212, 234]]]
img = np.array(img)
def grayscale(x):
# plt.imshow(gray, cmap='gray')to show on screen
# turns dim from (32,32,3) to (32,32)
return cv2.cvtColor(x, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = grayscale(img)
我的模型在第 4 个 epoch 后停止训练，尽管我希望它在此之后继续训练。我已将监视器设置为验证损失并将耐心设置为 2，我认为这意味着在验证损失连续增加 2 个时期后训练停止。然而，训练似乎在这之前就停止了。
我将 EarlyStopping 定义如下：
callbacks = [
EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0),
]
在 fit 函数中，我像这样使用它：
hist = model.fit_generator(
generator(imgIds, batch_size=batch_size, is_train=True),
validation_data=generator(imgIds, batch_size=batch_size, is_val=True),
validation_steps=steps_per_val,
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
epochs=epoch_count,
verbose=verbose_level,
callbacks=callbacks)
我不明白为什么训练在第 4 个时期之后结束。
675/675 [==============================] - 1149s - loss: 0.1513 - val_loss: 0.0860
Epoch 2/30
675/675 [==============================] - 1138s - loss: 0.0991 - val_loss: 0.1096
Epoch 3/30
675/675 [==============================] - 1143s - loss: 0.1096 - val_loss: 0.1040
Epoch 4/30
675/675 [==============================] - 1139s - loss: …我有一个Keras模型正在对Raspberry Pi(带摄像头)进行推理.Raspberry Pi拥有非常慢的CPU(1.2.GHz)并且没有CUDA GPU,因此model.predict()舞台需要很长时间(约20秒).我正在寻找尽可能减少这种方法的方法.我试过了:
在推理期间,我还能做些什么来提高速度吗？有没有办法简化model.h5并降低精度？我用简单的模型取得了成功,但对于这个项目,我需要依赖现有的模型,所以我无法从头开始训练.
machine-learning computer-vision raspberry-pi keras tensorflow
我正在使用Dyson风扇,我正在尝试编写一个可以提高风扇速度的功能.枚举对象FanSpeed具有以下成员.当我在FanSpeed中执行[print(i)for i]时,我得到:
FanSpeed.FAN_SPEED_1
FanSpeed.FAN_SPEED_2
FanSpeed.FAN_SPEED_3
FanSpeed.FAN_SPEED_4
FanSpeed.FAN_SPEED_5
FanSpeed.FAN_SPEED_6
FanSpeed.FAN_SPEED_7
FanSpeed.FAN_SPEED_8
FanSpeed.FAN_SPEED_9
FanSpeed.FAN_SPEED_10
因此,第一个枚举对象(上面)的名称为FAN_SPEED_1(FanSpeed.FAN_SPEED_1.name),其值为"0001"(FanSpeed.FAN_SPEED_1.value),依此类推.
设置速度的功能(在本例中为5):
fan.set_configuration(fan_mode=FanMode.FAN, fan_speed=FanSpeed.FAN_SPEED_5)
我无法弄清楚如何编写一个获得当前速度的函数,然后将其设置为更高一级.我试过了:
1 /将enum对象作为一个字符串处理,并用一个更高的数字(字符类型)替换最后一个字符.但这种方法对枚举对象不起作用.
2 /寻找某种增量或下一个函数,但这些对于枚举对象似乎不存在.