小编Jib*_*hew的帖子

当我尝试使用以下设置pod网络时

sudo kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.1/getting-started/kubernetes/installation/hosted/rbac-kdd.yaml

我收到此错误,请帮忙

unable to recognize "https://docs.projectcalico.org/v3.1/getting-started/kubernetes/installation/hosted/rbac-kdd.yaml": Get http://localhost:8080/api?timeout=32s: dial tcp 127.0.0.1:8080: connect: connection refused
unable to recognize "https://docs.projectcalico.org/v3.1/getting-started/kubernetes/installation/hosted/rbac-kdd.yaml": Get http://localhost:8080/api?timeout=32s: dial tcp 127.0.0.1:8080: connect: connection refused

更新: 与其他问题不同,似乎不是权限问题

我正在 Pytorch 中构建神经网络，我在各种实现中看到view并view_as互换使用它们之间有什么区别？

我有一个使用应用程序工厂的烧瓶应用程序，我可以运行gunicorn，并且gunicorn "run:create_app()"工作正常。

但是，我想从它的父目录运行它，例如gunicorn "application.run:create_app"或gunicorn "application/run:create_app"

没有--chdir 如何做到这一点？

我已经使用 KNN 分类器在数据集上尝试了我的模型，我想知道模型中最有贡献的特征以及预测中最有贡献的特征。

对于不同规模的输入数据，我知道用于训练分类器的值必须进行标准化才能正确分类（SVM）。

那么预测的输入向量是否也需要归一化呢？

我遇到的情况是训练数据被标准化和序列化并保存在数据库中，当必须进行预测时，序列化数据被反序列化以获得标准化的 numpy 数组，然后将 numpy 数组适合分类器和将用于预测的输入向量应用于预测。那么这个输入向量是否也需要归一化呢？如果是这样，该怎么做，因为在预测时我没有实际的输入训练数据来标准化？

另外，我沿着 axis=0 ，即沿着列进行标准化。

我的规范化代码是：

preprocessing.normalize(data, norm='l2',axis=0)

有没有办法序列化 preprocessing.normalize

如何使用 Django 对象执行以下 SQL 操作：

update table set column = column+x where column>5

在Torchvision中使用MNIST数据集时出现以下错误

RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]

这是我的代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                            transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
                          ])
trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
images, labels = next(iter(trainloader))