小编use*_*866的帖子

使用TensorFlow模型进行预测

我按照给定的mnist教程,能够训练模型并评估其准确性.但是,教程没有说明如何在给定模型的情况下进行预测.我对准确性不感兴趣,我只想使用模型来预测一个新的例子,并在输出中查看所有结果(标签),每个结果都有指定的分数(已分类或未分类).

tensorflow

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Java数组在静态方法线程中是否安全?

   public static int rank(int key, int[] a) {
        int lo = 0;
        int hi = a.length - 1;
        while (lo <= hi) {
            // Key is in a[lo..hi] or not present.
            int mid = lo + (hi - lo) / 2;
            if      (key < a[mid]) hi = mid - 1;
            else if (key > a[mid]) lo = mid + 1;
            else return mid;
        }
        return -1;
    }
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上面的静态方法进行二分查找.它是线程安全的吗?我知道局部变量是线程安全的,但"a"这里是一个数组,所以这意味着它是Java中的一个对象,对吧?那是问题吗?刚刚读取数组,没有以任何方式进行修改,所以我假设这个方法是线程安全的.但我想确保理解为什么.

谢谢!

java static-methods thread-safety

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使用多种训练数据源进行监督学习

我不确定这是机器学习问题的正确交换网站,但我之前确实看过ML问题所以我正在尝试运气(也发布在http://math.stackexchange.com).

我有来自不同来源的培训实例,因此构建一个模型效果不佳.在这种情况下是否有已知的方法?

示例解释最佳.假设我想根据不同人群构建的训练数据对癌症/非癌症进行分类.一个群体的训练实例可能与其他群体的正面/负面例子分布完全不同.现在,我可以为每个人口建立一个单独的模型,但问题是,对于测试,我不知道测试实例来自哪个群体.

*所有培训/测试实例都具有完全相同的功能集,无论它们来自何种人群.

artificial-intelligence machine-learning

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使用zeromq在python中进行远程tcp连接

我有一个python客户端需要与我管理的远程服务器通信.他们使用zeromq进行通信.当我在本地测试客户端/服务器时,一切正常.但现在我在云上部署了客户端和服务器,每个客户端都使用不同的提供商.我的问题是,建立连接的最简单方法是什么(安全)?我假设我无法通过密码,即使我可以猜测有更安全的替代方案.

我知道如何使用ssh-keygen设置没有密码的ssh连接.那会有用吗?在发送tcp req之前,客户端是否需要与服务器建立ssh连接?如果有一个python库可以帮助解决这个问题,那将是一个很大的帮助.

谢谢!

更新:超过24小时过去了,没有人回复/回答.我想我已经越来越接近解决这个问题了,但还没有完全解决这个问题.我将客户端的密钥添加到服务器上的.ssh/authorized_key,现在我可以在没有密码的情况下从客户端ssh到服务器.接下来,我关注了"使用SSH隧道化PyZMQ连接" 这篇文章.这是我在客户端代码中的内容:

1    context = zmq.Context()
2    socket = context.socket(zmq.REQ)
3    socket.connect("tcp://localhost:5555")
4    ssh.tunnel_connection(socket, "tcp://locahost:5555", "myuser@remote-server-ip:5555")
5    socket.send_string(some_string)
6    reply = socket.recv()
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这不起作用.我真的不明白第3和第4行,我认为我在那里做错了.此外,我的服务器(托管在linode上)有一个"默认网关"IP和一个"公共IP" - 在隧道连接中我只指定了公共IP,这也是我用来ssh到机器的ip.

python tcp client-server zeromq

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在Java中使用多线程来读取数据

我正在考虑如何在程序中使用线程.现在我有一个单线程程序,读取一个巨大的文件.非常简单的程序,只是逐行读取并收集有关单词的一些统计信息.现在,我想使用多线程来加快速度.我不知道如何处理这个问题.

一种解决方案是预先将数据分成X个片段,然后有X个线程,每个线程同时在一个片段上运行,使用一个同步方法将统计信息写入内存.有更好的方法吗?具体来说,我想避免提前分离数据.

谢谢!

java multithreading

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一个VS多个对象 - Java或任何其他OOP

假设我需要为一系列书籍设计一个系统.我们假设我有数百万本书,为简单起见,我们不需要在系统中添加或删除书籍.

我可以创建一个Book类并以集合的大小启动一个数组:

Book book = new Book[number of books];
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在这种情况下,Book将包括以下字段:

long bookIsbn
String bookTitle 
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或者,只启动一个对象:

Book book = new Book();
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在这种情况下,Book类需要包含数组/列表/映射等,其中包含有关整个集合的信息.例如:

Map<Integer, String> isbnToTitle = new Map<Integer, String>();
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哪种表示更有效?或者可能重新解释这个被认为是更好的OOP方法的问题?

谢谢!

java oop object

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Java泛型问题

所以我有3节课.

Abstract class A 

Class B extends class A

independent Class C
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在包含main方法的D类中,我创建了一个B类实例的列表

List<B> b =  methodCall(); // the method returns a list of instances of class B
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现在在类CI中有一个方法对A和B都是通用的,因此我不想复制它.我想有一个方法,将A类的实例作为输入,如下所示:

public void someMethod(List<A> a)
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但是,当我这样做时:

C c = new C();
c.someMethod(b);
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我得到一个错误,一些方法不适用于参数List<B>,而是期望获得List<A>.

有没有一种解决这个问题的好方法?非常感谢!

java oop generics inheritance

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Google App Engine中的内存使用情况

我有点困惑.我写了一个Java独立应用程序,现在我想使用GAE在网络上部署它,并在途中也学习GAE.在我的应用程序中,我从文件中读取数据,将其存储在内存中,处理它,然后将结果存储在内存或文件中.我知道现在我需要将结果存储在GAE的数据存储中,这很好.所以我可以在我的计算机上独立运行我的程序,然后将结果写入文件,然后使用GAE将所有结果上传到数据存储,然后用户可以查询它.但是,有没有办法可以将整个流程转移到GAE应用程序中?所以应用程序从文件读取数据,进行处理(使用应用程序服务器上的内存而不是我的计算机 - 需要至少4GB的RAM),然后当它完成时(可能需要1-2个小时),将所有内容写入GAE数据存储?(所以这是一个没有用户参与的内部"离线"过程).

我有点困惑,因为谷歌没有提到有关内存配额的任何内容.

谢谢!

java google-app-engine

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