在训练cnn模型后,我想要显示重量或打印出重量,我该怎么办？我甚至无法在训练后打印出变量.谢谢!
我想用scipy 计算矩阵的数学等级.最明显的函数numpy.rank计算数组的维数(即标量有维度0,向量1,矩阵2等).我知道该numpy.linalg.lstsq模块具有此功能,但我想知道这样的基本操作是否内置于矩阵类中.
这是一个明确的例子:
from numpy import matrix, rank
A = matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]])
print rank(A)
这给出2了维度,我正在寻找答案3.
从列表中选择特定范围内的所有项目并将其放入新列表中的最有效方法是什么？
List<DataClass> xmlList = new List<DataClass>();
这是我的List,我想将所有DataClass项放在新List中的范围(3 - 7)之间.
什么是最有效的方式？一个foreach循环,每次计数++,直到他到达范围之间的项目并将这些项目添加到新列表？
分析我的cpu绑定代码表明我花了很长时间检查容器是否包含完全唯一的元素.假设我有一些未分类元素的大容器(有<和=定义),我有两个关于如何做到这一点的想法:
第一个使用一组:
template <class T>
bool is_unique(vector<T> X) {
set<T> Y(X.begin(), X.end());
return X.size() == Y.size();
}
第二个循环元素:
template <class T>
bool is_unique2(vector<T> X) {
typename vector<T>::iterator i,j;
for(i=X.begin();i!=X.end();++i) {
for(j=i+1;j!=X.end();++j) {
if(*i == *j) return 0;
}
}
return 1;
}
我已经尽我所能测试了它们,而且从阅读有关STL的文档中我可以收集到的,答案是(像往常一样),这取决于.我认为在第一种情况下,如果所有元素都是唯一的,那么它非常快,但如果存在大的简并性,则操作似乎需要O(N ^ 2)时间.对于嵌套迭代器方法,相反似乎是正确的,X[0]==X[1]如果所有元素都是唯一的,则可以快速点亮,但是(如果可以理解)O(N ^ 2)时间.
有没有更好的方法来做到这一点,也许是为此目的而构建的STL算法？如果没有,有什么建议可以提高效率吗？
使用 python 模块fastAPI，我不知道如何返回图像。在烧瓶中，我会做这样的事情：
@app.route("/vector_image", methods=["POST"])
def image_endpoint():
# img = ... # Create the image here
return Response(img, mimetype="image/png")
这个模块中对应的调用是什么？
我有一个numpy数组
a = [1,2,3]
我想保存到.txt文件,使文件看起来像:
1 2 3
如果我使用numpy.savetxt然后我得到一个文件,如:
1
2
3
我想应该有一个简单的解决方案,任何建议？
在matplotlib您可以使轴标签的文本加粗
plt.xlabel('foo',fontweight='bold')
您也可以使用右侧后端的LaTeX
plt.xlabel(r'$\phi$')
但是,当您将它们组合时,数学文本不再是粗体
plt.xlabel(r'$\phi$',fontweight='bold')
以下LaTeX命令似乎也没有任何效果
plt.xlabel(r'$\bf \phi$')
plt.xlabel(r'$\mathbf{\phi}$')
如何$\phi$在轴标签上加粗？
是否可以使用getopt或optparse为一个选项获取多个值,如下例所示:
./hello_world -c arg1 arg2 arg3 -b arg4 arg5 arg6 arg7
请注意,每个选项(-c,-b)的实际值数可以是1或100.我不想使用:
./hello_world -c "arg1 arg2 arg3" -b "arg4 arg5 arg6 arg7"
在我看来,这可能是不可能的(也许违反了POSIX),如果我错了,请纠正我.
我已经看到了一些例子,其中./hello_world -c arg1 -b arg1 arg2 arg3可以收集line()末尾的所有非选项......但不是第一个多选项.
我希望我的应用程序可以在不同的Python版本的各种平台上工作,所以我没有看过argparser.
给定像这样的目录结构
/main/
/main/common/foo.py
/main/A/
/main/A/src/
/main/A/src/bar.py
我如何使用Python的相对进口导入foo的bar？通过将其添加到路径中我有一个可行的解决方案,但这很难看.有没有办法简单地import在Python 2.7中使用单个？
这是这个问题的一个更复杂的版本:
我正在尝试使我的响应式CSS样式仅适用于平板电脑和智能手机.基本上我有桌面风格,移动风格:肖像和移动风格:风景.我不希望移动样式干扰桌面演示.我玩过无数媒体查询,但结果是移动样式显示在桌面上,或者移动样式仅在移动设备上显示,但只有一组规则(无响应).有没有办法让两者完全分开？
我现在的代码是这样的:
/* regular desktop styles */
@media only screen
and (max-device-width: 600px)
{ ... }
/* mobile only styles when the device is 0-600px in maximum width */
@media only screen
and (max-device-width: 1000px)
{ ... }
/* mobile only styles when the device is up to 1000px in maximum width */