小编Mic*_*ael的帖子

动机

通过Keras神经网络运行一组标记的向量.

例

查看Keras数据集示例mnist:

keras.datasets import mnist
(x_tr, y_tr), (x_te, y_te) = mnist.load_data()
print x_tr.shape

它似乎是一个三维numpy数组:

(60000, 28, 28)

• 第一维用于样品
• 每个样本功能的第2和第3

尝试

构建标记的向量:

X_train = numpy.array([[1] * 128] * (10 ** 4) + [[0] * 128] * (10 ** 4))
X_test = numpy.array([[1] * 128] * (10 ** 2) + [[0] * 128] * (10 ** 2))

Y_train = numpy.array([True] * (10 ** 4) + [False] * (10 ** 4))
Y_test = numpy.array([True] * (10 ** 2) + …

我有一个带有Express的Node.js服务器应用程序.我想将其活动记录到ElasticSearch中,并使用Kibana可视化日志.

这样做的正确方法是什么？

我应该写一个json行的日志文件并用Logstash读取它吗？

文件声称:

10–25% slower than in-memory fielddata

和

It is possible that doc values will become the default format in the near future

除了速度的轻微降低之外,在所有属性中使用doc值的缺点是什么？

谢谢!

我克隆了一个存储库，更改了它的来源并推送到另一台服务器。确保获取所有分支。

后来我发现我没有推送git标签。

如何将原来的 git 标签添加到新的 git 服务器中。

使用Tastypie和AngularJS $资源我想执行一组更新,创建和删除操作.

目前,我播放了一个活动:

$rootScope.$broadcast('save');

每个负责使用该$resource服务创建,更新和删除的控制器都会捕获该事件:

ResourceService.update({id:$scope.id}, $scope.element).$promise.then(function(element) {
    $scope.$emit('saved');
});

现在,这会导致客户端和服务器端的某些竞争条件.

在REST方式中以批处理方式执行这组操作的最简单方法是什么？

我们对 Kibana 比 ElasticSearch 感到非常满意。

由于我们做了更多的统计分析，我们认为 MySql 可能是我们更好的选择。

是否有 Kibana 替代品可以与 MySql 一起使用？

使用cordova build一年之久的项目提出:

:processDebugResources
my_project/platforms/android/build/intermediates/manifests/full/debug/AndroidManifest.xml:24: error: Error: No resource found that matches the given name (at 'icon' with value '@drawable/icon').

然后粉碎:

FAILURE: Build failed with an exception.

任何的想法？

Backgound

1. 我使用google-api-python-client django_sample为Google API提供了access_token .
2. 要进行离线访问,我已经添加了FLOW.params['access_type'] = 'offline'.
3. 存储credentials_json = credentials.to_json().它包含一个refresh_token.
4. 恢复了凭据Credentials.new_from_json(credentials_json).
5. 使用此凭据来获取访问权限credentials.authorize(http).
6. 工作得很完美=)

问题

1. 我每5分钟做一次.
2. 在每次迭代中,我都存储了凭据并将其打印出来.
3. 1小时45分钟后,"refresh_token"变为空.
4. 此时代码停止工作=(

我的问题

1. 难道Credentials类刷新它会自动的令牌？
2. 如果没有,我应该在什么时候打电话credentials.refresh(http)？

谢谢!

我正在通过Keras学习神经网络，并希望在循环神经网络上探索我的顺序数据集。我正在阅读文档，并试图理解LSTM示例。

我的问题是：

1. 是什么timesteps所必需的两个层？
2. 如何准备一个顺序数据集Dense作为这些循环图层的输入？
3. 什么是Embedding层呢？

我想允许用户仅在需要时启动EC2实例.

所以我创建了一个Lambda函数来做到这一点:

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    ec2 = boto3.resource('ec2', region_name='eu-central-1')
    return ec2.instances.filter(InstanceIds=['i-abc123']).start()

我还添加了以下IAM权限:

    {
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "ec2:StartInstances"
        ],
        "Resource": "arn:aws:ec2:*"
    },
    {
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "ec2:DescribeInstances"
        ],
        "Resource": "*"
    }

问题是,当我执行Lambda时,我会超时.

BTW在相同的VPC和相同的权限内从EC2运行完全相同的代码,立即返回.

任何的想法？