小编Kar*_*rus的帖子

我发现在变量的命名约定中我经常有点不一致,我只是想知道人们认为什么是最好的方法.我所讨论的具体约定是变量需要由名词和形容词描述,以及形容词是否应该在名词之前或之后.这个问题在所有编程语言中都是通用的,尽管我个人使用的是C++和Python.

例如,考虑编写一个GUI,它有两个按钮; 一个在右边,一个在左边.我现在需要创建两个变量来存储它们.一种选择是在名词之前加上形容词,并称之为left_button,和right_button.另一种选择是在名词后面加上形容词,并称之为button_left,和button_right.对于第一种情况,在大声朗读时更有意义,因为在英语中,你总是将形容词放在名词之前.但是,对于第二种情况,它有助于在语义上构造数据,因为它button揭示了关于变量的最多信息,left或者right是补充信息.

所以你怎么看？形容词应该在名词之前还是之后？或者它是完全主观的？

使用 Eigen C++ 库，如何制作矩阵的深层复制？例如，如果我有：

Eigen::Matrix4f A;
Eigen::Matrix4f B = A;

然后我修改A，它也会修改B。但我想B成为原作元素的复制品A。我怎样才能得到这个？

我在Keras尝试一个简单的模型,我想把它作为输入,大小为5x3的矩阵.在下面的示例中,这是通过input_shape=(5, 3)在添加第一个密集层时使用来指定的.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np


model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(32))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(4))


adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=adam)


x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])


y = model.predict(x)

但是,当我运行代码时,该model.predict()函数给出以下错误:

ValueError:检查时出错:预期dense_input_1有3个维度,但得到的数组有形状(5,3)

但我不明白这个错误.形状x是(5,3),这正是我所说的第一个密集层期望作为输入.为什么它期待三个维度？看来这可能与批量大小有关,但我认为这input_shape仅仅是指网络的形状,与批量大小无关......

我是网络开发的新手,所以这是一个简单的问题.我一直在Django做一些教程,设置一个SQL数据库,这一切都很好.我现在遇到了JSON格式,我对此并不完全了解.维基百科上的定义是:它主要用于在服务器和Web应用程序之间传输数据,作为XML的替代方案.这是否意味着JSON是一个像SQL这样的数据库？如果没有,SQL和JSON之间有什么区别？

谢谢!

我想使用Code :: Blocks IDE基于CMakeLists.txt文件构建C++项目.以前,我使用Qt Creator,我可以CMakeLists.txt直接打开文件,这将创建一个项目.然后我可以定义构建命令,例如.cmake ../src接着是make -j8.这将运行cmake在CMakeLists.txt文件中,然后运行make上makefile.

我怎样才能在Code :: Blocks中做类似的事情？如果我尝试创建一个新项目,它可以让我选择创建一个空项目,但后来我被困在下一步去哪里....

谢谢!

我有一个非常简单的Python问题,使用Django的例子.运行Python脚本时,是否始终必须在脚本文件名前面加上python命令？

在我关注的Django教程中,一些命令如下:

django-admin.py startproject mysite

但是,其他是这样的:

python manage.py runserver

为什么顶级的不需要python命令？

或者,如果我的系统知道所有Python脚本都要由我的python解释器执行,为什么底部的脚本需要python命令呢？

假设我的Django项目有一些全局设置,存储在文本文件中以便于编辑.我想加载设置,然后存储这些变量,以便可以从任何视图函数访问它们.但是,我已经读过Django中的全局变量是不鼓励的.那么,我该怎么做呢？我知道如何将这些变量存储在数据库中,但这对于存储一些简单的变量来说似乎有些过分.

在Python 2.7中,我有两个整数列表:

x = [1, 3, 2, 0, 2]
y = [1, 2, 2, 3, 1]

我想创建一个第三列表,其指示是否在各元件x和y是相同的,以产生:

z = [1, 0, 1, 0, 0]

如何使用列表理解来完成此操作？

我的尝试是:

z = [i == j for i,j in ...]

但我不知道如何完成它.

我有一个包含类的对象的std::vector调用.假设有一个成员变量,我还实现了一个返回最小值和的函数.然后,我可以根据对象的值来做矢量.foo_vecFooFooint xCompareInts(int a, int b)abstd::sortx

但是,如果这些x值不是成员变量Foo,而是在另一个std::vector名称中,那该怎么办呢x_vec？这里,第一个元素x_vec对应于第一个元素foo_vec,依此类推.如何根据相应的值执行std::sort打开？foo_vecx_vec

I am running Tensor Flow version 0.7.1, 64-bit GPU-enabled, installed with pip, and on a PC with Ubuntu 14.04. My issue is that Tensor Flow is running out of memory when building my network, even though based on my calculations, there should be sufficient room on my GPU.

Below is a minimal example of my code, which is based on the Tensor Flow MNIST tutorial. The network is a two-layer fully-connected network, and the number of nodes in the hidden …