我在我的Windows机器上安装了Anaconda for Python 2.7,并希望将Anaconda解释器添加到PyDev,但是快速谷歌搜索找不到Anaconda安装的默认位置,搜索SO没有找到任何有用的东西,所以.
Anaconda 4.0在Windows 7上安装在哪里？
我正在编写一些代码,它从Python获取二进制数据,将其管理到C++,对数据进行一些处理(在这种情况下计算互信息度量),然后将结果传递回python.测试时我发现一切正常,如果我发送的数据是一组2个阵列,尺寸小于1500 X 1500,但如果我发送2个2K X 2K阵列,我会收到很多损坏的废话.
我目前认为代码的算法部分很好,因为它在测试期间使用小(<= 1500 X1500)数组提供了预期的答案.这让我相信这是stdin或stdout管道的问题.也许我在某处传递了一些内在限制.
Python代码和C++代码如下.
Python代码:
import subprocess
import struct
import sys
import numpy as np
#set up the variables needed
bytesPerDouble = 8
sizeX = 2000
sizeY = 2000
offset = sizeX*sizeY
totalBytesPerArray = sizeX*sizeY*bytesPerDouble
totalBytes = totalBytesPerArray*2 #the 2 is because we pass 2 different versions of the 2D array
#setup the testing data array
a = np.zeros(sizeX*sizeY*2, dtype='d')
for i in range(sizeX):
for j in range(sizeY):
a[j+i*sizeY] = i
a[j+i*sizeY+offset] = i
if …我无法使用Keras微调Inception模型.
我已设法使用教程和文档生成完全连接的顶层模型,使用Inception的瓶颈功能将我的数据集分类为正确的类别,准确率超过99%.
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras import applications
# dimensions of our images.
img_width, img_height = 150, 150
#paths for saving weights and finding datasets
top_model_weights_path = 'Inception_fc_model_v0.h5'
train_data_dir = '../data/train2'
validation_data_dir = '../data/train2'
#training related parameters?
inclusive_images = 1424
nb_train_samples = 1424
nb_validation_samples = 1424
epochs = 50
batch_size = 16
def save_bottlebeck_features():
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)
# build bottleneck features
model …我一直在使用 Python 2.7 开发 QGIS 插件，它工作得很好，直到我真正去对映射图层进行一些图像处理。即使是收集栅格图层（例如 5k x 1k 部分）的 RGB 值等简单任务也需要一点时间（约 2 分钟）。如果必须的话，我可以忍受这一点，但是当我开始计算数据的简单指标（例如熵）时，处理所需的时间就会激增（我在大约 40 分钟无响应后停止了处理）。
我之前用 C++ 编写过熵代码，并且希望能够以这种方式处理数据。经过一些研究后，我发现 Python 可以使用 stdin 和 stdout 来传输数据，并在http://ubuntuforums.org/archive/index.php/t-524072.html的论坛中发现了以下示例
使用此 Python 代码作为驱动程序
import subprocess
proc = subprocess.Popen("C:\Python27\PythonPipes.exe",
stdin=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE)
state = "run"
while state == "run":
input = raw_input("Message to CPP>> ")
if input == "quit":
state = "terminate" # any string other than "run" will do
proc.stdin.write(input + "\n")
cppMessage = proc.stdout.readline().rstrip("\n")
print "cppreturn message ->" + cppMessage + " written …我有一个工作正常的 GLSL 着色器，直到我向它添加以下几行。
"vec4 coord = texture2D(Coordinates,gl_TexCoord[0].st);"
"mat4x3 theMatrix;"
"theMatrix[1][1] = 1.0;"
"vec3 CampProj = theMatrix * coord;"
当我检查错误日志时，我被告知：
"ERROR: 0:2: '=' : cannot convert from '4-component vector of float' to '3-component vector of float'\n\n"
如果我将 CampProject 设为 vec4，这可以很好地编译，但我很困惑如何将 4 列、3 行矩阵乘以 4 分量向量将产生 4 分量向量。
这是一个错误，还是 4x3 矩阵可能真的只是一个 4x4 引擎盖下的 0,0,0,1 最后一行？如果不是，有人可以向我解释为什么编译器坚持返回 vec4 吗？
我通过 VSExpress 2013、win7、Mobile Intel® 4 Series Express Chipset Family 使用 C++
更新：
Reto 的回答正是我所期望的。这是编译中的错误。既因为这是在 LA 上下文中唯一有意义的事情，而且因为 LA 定义是 GLSL 文档中针对矩阵/矩阵和矩阵 / vec 乘法所引用的内容；然而，即使在更新了我的视频芯片组驱动程序之后，编译也显示了相同的行为。其他人能否证实 Reto 描述的行为？ …
我花了几周时间尝试解决构建Hadoop的不同错误.SO有助于指出我偶尔会遇到问题的答案,但经过大量的搜索后,我无法完成整个过程.
所有这一切开始已经有几周了,所以我忘记了大部分明确的错误信息,但是我已经包含了一些问题
今天我终于让Hadoop从git repo源构建,并希望记录面向类似问题的SO社区成员的流程.
对于那些试图从源代码构建Hadoop的人来说,这就是我从源代码编译所有内容的方法.
一些关于配置的说明: