小编Ric*_*ard的帖子

为什么命令式情绪对文档字符串很重要?

对于pydocstyle错误代码D401阅读:First line should be in imperative mood

我经常遇到这样的情况,我写了一个文档字符串,我的 linter 抛出了这个错误,然后重写了它——但这两个文档字符串在语义上是相同的。为什么对 docstrings 有必要的情绪很重要?

python static-analysis docstring pylint

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C++ 中 std::iota 的效率?

假设我有一个向量:

vector<int> v;
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我希望它填充 0 到 9 的整数。那么我这里有几个选项:

v.resize(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
  v[i] = i;
}
// or
v.reserve(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
  v.push_back(i);
}
// or
iota(v.begin(), v.end(), 0);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

与其他两种方法相比,使用 std::iota 是否有任何内存/时间优势?我个人认为前两者更具可读性,尽管我可能会将其与平易近人性混为一谈,因为我无论如何都不是 C++ 专家。

c++

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在 Keras 中加入两个 DirectoryIterator

假设我有以下内容:

image_data_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = image_data_generator.flow_from_directory(
  'my_directory',
  target_size=(28, 28),
  batch_size=32,
  class_mode='categorical'
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

然后 mytrain_generator填充来自 的数据my_directory,其中包含两个子文件夹,将数据分为类01.

假设我还有另一个目录that_directory,也将数据拆分为类01. 我想train_generator用这个额外的数据来增强我的。

运行train_generator = image_data_generator.flow_from_directory('that_directory', ...)会从 中删除先前的数据my_directory

有没有办法在DirectoryIterator不改变文件夹结构本身的情况下将两组数据增加或附加到一个生成器或一个像 a 一样操作的对象中?

python machine-learning generator keras

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