小编Ins*_*ous的帖子

说我有一个表order作为

id | clientid | type | amount | itemid | date
---|----------|------|--------|--------|-----------
23 | 258      | B    | 150    | 14     | 2012-04-03
24 | 258      | S    | 69     | 14     | 2012-04-03
25 | 301      | S    | 10     | 20     | 2012-04-03
26 | 327      | B    | 54     | 156    | 2012-04-04

• clientid是一个回到client桌面的外键
• itemid是一个回到item表的外键
• type只是B或S
• amount 是一个整数

和一张桌子processed作为

id | orderid …

在我的Java程序中,我需要创建当前时刻的实例.我用

Date date = new Date();

这根据主机的系统时钟给出了当前日期和时间.有什么方法可以从在线服务器获取当前日期和时间吗？也许是世界时间服务器？

我看过这篇文章,它描述了我想要的东西,但我担心我需要的帮助比那里提供的更多.

简而言之,我想获得一个不依赖于主机系统时钟的日期和时间.

谢谢!

我正在寻找一些方法来使用GPU的数字运算能力(可能还有Java？)以及使用目标机器拥有的多个核心.我将致力于实现(目前)A*算法,但在未来我希望用遗传算法替代它.我看过Project Fortress但是当我在JavaFX中构建我的GUI时,我宁愿不要偏离JVM太远.

当然,如果没有可行的解决方案,我将迁移到最简单的解决方案来实现.

我有一个大约有4000万行的CSV。每行都是一个训练实例。根据有关使用TFRecords的文档，我正在尝试将数据编码并保存在TFRecord文件中。

我发现的所有示例（甚至是TensorFlow repo中的示例）都表明创建TFRecord的过程取决于TFRecordWriter类。此类具有一个方法write，该方法将数据的序列化字符串表示形式输入并将其写入磁盘。但是，这似乎是一次完成一个训练实例。

如何编写一批序列化数据？

假设我有一个功能：

  def write_row(sentiment, text, encoded):
    feature = {"one_hot": _float_feature(encoded),
               "label": _int64_feature([sentiment]),
               "text": _bytes_feature([text.encode()])}

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
    writer.write(example.SerializeToString())

写入磁盘4000万次（每个示例一次）将非常慢。批处理此数据并一次写入50k或100k示例（在机器资源允许的范围内）将更加有效。但是，似乎没有任何方法可以在内部执行此操作TFRecordWriter。

类似于以下内容：

class MyRecordWriter:

  def __init__(self, writer):
    self.records = []
    self.counter = 0
    self.writer = writer

  def write_row_batched(self, sentiment, text, encoded):
    feature = {"one_hot": _float_feature(encoded),
               "label": _int64_feature([sentiment]),
               "text": _bytes_feature([text.encode()])}

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
    self.records.append(example.SerializeToString())
    self.counter += 1
    if self.counter >= 10000:
      self.writer.write(os.linesep.join(self.records))
      self.counter = 0
      self.records = []

但是当读取通过此方法创建的文件时，出现以下错误：

tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1192] Invalid argument: …

假设我有iron-pages(来自其Github页面)的演示实现:

<iron-pages selected="0">
  <div>One</div>
  <div>Two</div>
  <div>Three</div>
</iron-pages>

<script>
  document.addEventListener('click', function(e) {
    var pages = document.querySelector('iron-pages');
    pages.selectNext();
  });
</script>

现在,我想在页面标题中添加一个后缀以反映所选页面.所以<div>One</div>我想追加- selected One等等.

到目前为止我所做的是在routing.html选择路线时进行更改,但在此处进行更改似乎有点奇怪.有没有其他方法可以做到这一点？