小编Dan*_*iel的帖子

由于我在Raw Markup和Rendered Markup之间来回移动,我想知道它们之间有一个键盘快捷键.

假设我已经训练了下面的模型一个时代:

model = Sequential([
    Dense(32, input_dim=784), # first number is output_dim
    Activation('relu'),
    Dense(10), # output_dim, input_dim is taken for granted from above
    Activation('softmax'),
])

我得到了第一个隐藏层(命名为)的权重dense1_w,偏差和单个数据样本.dense1_bdense1sample

如何使用这些得到的输出dense1上sample的keras？

谢谢!

我可以读取一个csv文件，其中有一列包含汉字（其他列是英文和数字）。但是，中文字符无法正确显示。看下面的照片

我用 .csv 文件加载了 .csv 文件pd.read_csv()。

无论是display(data06_16)或data06_16.head()将无法正确显示中国文字。

我尝试将以下行添加到我的.bash_profile：

export LC_ALL=zh_CN.UTF-8
export LANG=zh_CN.UTF-8

export LC_ALL=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

但它没有帮助。

我也尝试将encodingarg添加到pd.read_csv()：

pd.read_csv('data.csv', encoding='utf_8')
pd.read_csv('data.csv', encoding='utf_16')
pd.read_csv('data.csv', encoding='utf_32')

这些根本行不通。

如何正确显示汉字？

我可以找到一些解释如何使用包的文档tqdm，但从中我无法弄清楚在线下载数据时如何生成进度表。

下面是我从 ResidentMario 复制的用于下载数据的示例代码

def download_file(url, filename):
    """
    Helper method handling downloading large files from `url` to `filename`. Returns a pointer to `filename`.
    """
    r = requests.get(url, stream=True)
    with open(filename, 'wb') as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024): 
            if chunk: # filter out keep-alive new chunks
                f.write(chunk)
    return filename


dat = download_file("https://data.cityofnewyork.us/api/views/h9gi-nx95/rows.csv?accessType=DOWNLOAD",
                    "NYPD Motor Vehicle Collisions.csv")

谁能告诉我如何在这里使用 tqdm 包来显示下载进度？

谢谢

我设法写出了整个方程

在Rmarkdown中使用以下代码

$$MAPE = \frac{1}{n} \sum_{d_i} (\frac{1}{q} \sum_{t_j} 
\abs{\frac{gap_{i,j}-s_{i,j}}{gap_{i,j}}}  )$$ 

但是，在Rmarkdown中，上面的代码返回：

有人可以帮忙弄清楚如何到达abs这里吗？谢谢

我曾尝试根据其官方网站上的指南从源代码安装Tensorflow,但这种体验非常不愉快.

无法从源代码安装的直接结果我可以看到如下:

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't …

在说明梯度下降时，我们通常会看到下面的碗形图。另外，据说使用log_loss代替平方误差，我们可以更容易地找到损失的最小值，因为使用平方误差作为损失函数，可能会导致多个局部最小值。

因此，我想绘制如下所示的碗形状图。

然而，我只设法绘制了以下内容

这是我的代码，有人可以帮我修复它吗？谢谢

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
import math


fig, ax1 = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 5), subplot_kw={'projection': '3d'})

# Get the test data
x1 = 1
x2 = 1
y = 0.8
w = np.linspace(-10,10,100)
# w = np.random.random(100)
wl = np.linspace(-10,10,100)
# wl = np.random.random(100)
w1 = np.ones((100,100))
w2 = np.ones((100,100))
for idx in range(100):
    w1[idx] = w1[idx]*w
    w2[:,idx] = w2[:,idx]*wl

L = []
for i …

我想将Reduce代码运行到out166000个列表元素的列表中:

trialStep1_done <- Reduce(rbind, out1)

但是,运行需要很长时间.我想知道我是否可以借助并行计算包运行此代码.

我知道有mclapply,mcMap但我没有看到任何类似的功能mcReduce在并行计算软件包.

有没有像一个功能mcReduce做可Reduce与R中并行完成我想要做的任务吗？

非常感谢@BrodieG和@zheYuan Li,你的答案非常有帮助.我认为以下代码示例可以更精确地表示我的问题:

df1 <- data.frame(a=letters, b=LETTERS, c=1:26 %>% as.character())
set.seed(123)
df2 <- data.frame(a=letters %>% sample(), b=LETTERS %>% sample(), c=1:26 %>% sample() %>% as.character())
set.seed(1234)
df3 <- data.frame(a=letters %>% sample(), b=LETTERS %>% sample(), c=1:26 %>% sample() %>% as.character())
out1 <- list(df1, df2, df3)

# I don't know how to rbind() the list elements only using matrix()
# I have …

我正在阅读 Chainer 源代码并注意到https://github.com/chainer/chainer/blob/master/chainer/ init .py#L7

from chainer import configuration  # NOQA
from chainer import cuda  # NOQA
from chainer import dataset  # NOQA
from chainer import datasets  # NOQA

这是什么#NOQA意思？

谢谢