我在项目中使用 java.util.Logger，并且使用简单的 ConsoleHandler。默认情况下，日志记录级别为“信息”。我想将级别更改为“精细”。但是，我必须更改记录器和处理程序的级别。为什么？这有什么必要呢？为什么要这样设计呢？为什么我不能单独在 Logger/Handler 上设置级别并完成它？
Intellij 的 SonarLint 插件也为 TODO 提供警告。
默认情况下，Intellij 会突出显示 TODO 并将它们显示在提交对话框中。SonarLint 再次突出显示它是多余的。
此外，它还抑制了 Intellij 的一项有用功能 - Intellij 用蓝色突出显示 TODO，更容易识别和滚动到。
由于 SonarLint 插件，此功能被抑制。所以，我只想对待办事项禁用 sonarlint 警告。我怎样才能做到这一点？
intellij-idea suppress-warnings sonarlint sonarlint-intellij
我正在使用 Python 3 argparse 来获取命令行参数。我有一个带有默认值的可选参数。当我读取它的值时，是否可以知道用户是手动输入的值还是默认值？
早些时候，我设计了如上。现在，我想存储以前使用的首选项。因此，如果用户没有为可选参数输入任何值，我想从以前的使用中获取值（如果有）。所以，我想确定该值是作为默认值还是用户给定的值。
编辑 1：我有多个这样的参数。我知道我可以删除参数的默认值并稍后以编程方式分配它们。我只想知道是否有更简单的解决方案
如果我想使用预训练的 VGG19 网络，我可以简单地这样做
from keras.applications.vgg19 import VGG19
VGG19(weights='imagenet')
AlexNetkeras 或任何其他库中是否有类似的实现？
我有一个大约 8000x9000 大小的图像作为一个 numpy 矩阵。我还有一个 numpy 2xn 矩阵中的索引列表。这些索引是小数，也可能超出图像大小。我需要插入图像并找到给定索引的值。如果指数超出范围，我需要返回numpy.nan它们。目前我正在 for 循环中进行，如下所示
def interpolate_image(image: numpy.ndarray, indices: numpy.ndarray) -> numpy.ndarray:
"""
:param image:
:param indices: 2xN matrix. 1st row is dim1 (rows) indices, 2nd row is dim2 (cols) indices
:return:
"""
# Todo: Vectorize this
M, N = image.shape
num_indices = indices.shape[1]
interpolated_image = numpy.zeros((1, num_indices))
for i in range(num_indices):
x, y = indices[:, i]
if (x < 0 or x > M - 1) or (y < 0 or y …在 PyCharm 编辑器中，每当我将插入符号放在括号（像这样的小括号）旁边或方括号中时，匹配的括号就会以蓝色突出显示。在编码时，我无意中按下了某个东西，该颜色变成了灰色。它看起来很丑，我无法集中精力编码:'-)我怎样才能把它改回蓝色？哪里可以重置？我查看了Seetings>Editor>Color Scheme，但找不到如何更改它。
我想在 Keras 中加载预训练的 ResNet50v2 模型。我试过
keras.applications.resnet_v2.ResNet50V2()
这给出了一个错误
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'keras.applications' has no attribute 'resnet_v2'
在搜索该错误时，此答案建议使用keras_applicationspackage.json 。所以我尝试了
keras_applications.resnet_v2.ResNet50V2()
这给出了错误
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "/home/nagabhushan/.local/lib/python3.6/site-packages/keras_applications/resnet_common.py", line 495, in ResNet50V2
**kwargs)
File "/home/nagabhushan/.local/lib/python3.6/site-packages/keras_applications/resnet_common.py", line 348, in ResNet
data_format=backend.image_data_format(),
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'image_data_format'
在搜索该错误时，此答案建议使用keras.applicationspackage.json 。我很困惑。如何加载 ResNetv2 模型？
注意：我能够加载 ResNet50。只有 ResNet50v2 出现问题
from keras.applications.resnet50 import …我正在使用在tensorflow v2中定义为子模块的keras。我正在使用fit_generator()方法训练模型。我想每10个时间保存一次模型。我该如何实现？
在Keras（不是tf的子模块）中，我可以给出ModelCheckpoint(model_savepath,period=10)。但在TF V2，他们已经改变了这ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)地方save_freq可'epoch'在这种情况下，模型保存每个时间段。如果save_freq为整数，则在处理了许多样本后将保存模型。但我希望在10个时代之后。我该如何实现？
我有两个网络，我需要将它们连接起来以形成我的完整模型。然而，我的第一个模型是预先训练的，我需要在训练完整模型时使其不可训练。我怎样才能在 PyTorch 中实现这一目标。
我可以使用这个答案连接两个模型
class MyModelA(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModelA, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
return x
class MyModelB(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModelB, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(20, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
return x
class MyEnsemble(nn.Module):
def __init__(self, modelA, modelB):
super(MyEnsemble, self).__init__()
self.modelA = modelA
self.modelB = modelB
def forward(self, x):
x1 = self.modelA(x)
x2 = self.modelB(x1)
return x2
# Create models and load state_dicts
modelA = MyModelA()
modelB = MyModelB()
# Load …我有一个离散分布说x=[1,2,4,5]; P(x)=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]。CDF 由 给出F(x)=[0.1, 0.3, 0.6, 1]。这里P和F数组表示给定 处的相应值x。就我而言，实际上P并不是离散分布，而是分段均匀分布x \in [1, 9]，即x \in [1, 2], P(x)=0.1; x \in [2, 4], P(x)=0.1; x \in [4, 5], P(x)=0.3; x \in [5,9], P(x)=0.1
我想在不同点查询该分布的 CDF，例如y=[0.5, 1.6, 2.3, 3.4, 4.5, 5.7, 8.9]。现在F(y)=[0, 0.06, 0.13, 0.24, 0.45, 0.67, 0.99]。有没有一种方法（某些库函数）可以F(y)快速获得而无需手动计算？
就我而言，x和P是 shape 的值列表（二维数组）的数组(batch_size, num_bins)，y也是 shape …
python vectorization probability-distribution pytorch cumulative-distribution-function