小编Joh*_*len的帖子

正如标题所述,当我运行cv2.videowriter函数时,我得到'module'对象没有属性CV_FOURCC.

码:

# Creates a video file from webcam stream
import cv2

Create test window
cv2.namedWindow("cam_out", cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

# Create vid cap object
vid = cv2.VideoCapture(1)


# Create video writer object
vidwrite = cv2.VideoWriter(['testvideo', cv2.CV_FOURCC('M','J','P','G'), 25, 
               (640,480),True])

我有来自四个不同国家的40k图像数据集.图像包含各种主题:室外场景,城市场景,菜单等.我想使用深度学习来对图像进行地理标记.

我开始使用一个由3个conv-> relu-> pool层组成的小型网络,然后又添加了3个以加深网络,因为学习任务并不简单.

我的损失是这样做的(包括3层和6层网络)::

实际上,这种损失开始变得平滑并且几百步下降,但随后开始逐渐上升.

对于我这样增加的损失有什么可能的解释？

我的初始学习率设定得很低:1e-6,但我也试过1e-3 | 4 | 5.我对网络设计进行了理智检查,检查了两个具有类别不同主题的类的小型数据集,并且损失会根据需要不断下降.列车精度徘徊在~40%

在底部查看编辑以显示更准确的错误输出

我使用SimpleXML首次使用PHP解析一些大(~15MB)的XML文件.这些文件是航班搜索结果,因此它们具有长属性(链接回Kayak;例如:
"/ book /flightcode = 1238917408.NxJI6G.0.F.ORBITZAIR,ORBITZAIR.0.f36f1ea92513977249aa695112410052&sid = 26-Vu01v7ilzhSAjPVLZ3Ul"

解析时,SimpleXML会抛出此错误:

"实体:第10行:解析器错误:EntityRef:期待';' 在"然后;

"38917408.NxJI6G.0.F.ORBITZAIR,ORBITZAIR.0.f36f1ea92513977249aa695112410052&sid in"然后;

"simplexml_load_string()[function.simplexml-load-string]:^ in,"

等等这些网址的每一行都是如此.

我发现SimpleXML并不喜欢php.net上的长属性而没有解决方案.我宁愿现在只使用和学习SimpleXML,如果有一个非常轻松,有点简单的解决方法,可以解决这个错误.

有没有人有办法解决吗？提前致谢!

我尝试输入XML的前13行,但它只输出没有XML的信息....所以如果有帮助的话,我可以这样做.我不确定使用另一个解析器/扩展是否会降低功能或易用性,但如果没有解决方法,请随意建议另一个(DOM或XMLReader是我正在考虑的).

以下编辑包括较少的误差输出:

http://dl.dropbox.com/u/10206237/stack_overflow_xml.xml

错误1:

simplexml_load_string() [<a href='function.simplexml-load-string'>function.simplexml-load-string</a>]: Entity: line 10: parser error : EntityRef: expecting ';' in 

错误2 :(我认为XML很好,因为它适用于使用DOM的Python脚本;我正在将它转换为PHP,因为我不知道Python).我不知道浏览器中的输出会有所不同.谢谢你耐心等待.)

<a href='function.simplexml-load-string'>function.simplexml-load-string</a>]: 38917408.Pt8rW8.0.F.ORBITZAIR,ORBITZAIR.0.f36f1ea92513977249aa695112410052&amp;_sid_ in 

错误3:

function.simplexml-load-string</a>]:                                                                                ^ in     

(所有这些空间都在那里)

所以我正在尝试为项目返回一个JSON对象.我花了几个小时试图让Django返回JSON.

以下是我们一直在合作的观点:

def json(request, first_name):
    user = User.objects.all()
    #user = User.objects.all().values()
    result = simplejson.dumps(user, default=json_util.default)
    return HttpResponse(result)

这是我的模特:

class User(Document):  
    gender = StringField( choices=['male', 'female', 'Unknown']) 
    age = IntField()
    email = EmailField()
    display_name = StringField(max_length=50)
    first_name = StringField(max_length=50)
    last_name = StringField(max_length=50)
    location = StringField(max_length=50)
    status = StringField(max_length=50)
    hideStatus = BooleanField()
    photos = ListField(EmbeddedDocumentField('Photo')) 
    profile =ListField(EmbeddedDocumentField('ProfileItem'))
    allProfile = ListField(EmbeddedDocumentField('ProfileItem')) #only return for your own profile

这就是它的回归:

[<User: User object>, <User: User object>] is not JSON serializable

关于如何才能返回JSON的任何想法？

所以这是一个反复出现的问题,并没有在SO上找到另一个例子,所以这里是:

渲染Jade模板'variableName' undefined时-if(variableName),即使在模板中使用也是如此.

示例(我将其用作"信息"flash消息的部分内容):

-if(info)
  - if(info.length){
   ul
   -info.forEach(function(info){
     li= info
  -})
-}

如果没有flash/info消息,则返回'info'未定义,而不是不呈现任何内容.有谁知道我做错了什么？

我知道typeof(variable) != 'undefined提到的选项.如果我想做一些像-if (typeof(req.session.user) != 'undefined')我必须要做的事3嵌套`if(typeof(req)!='undefined'.这是我唯一的选择吗？

我正在使用作业集合包来执行以下操作:

1. 下载包含大量有关网页元数据的大文件
2. 使用NPM event-stream包从正则表达式拆分的文件元数据创建流
3. 检查集合中的元数据是否匹配(我一直在尝试将每个网页的元数据流式传输到另一个函数来执行此操作)

该文件太大而无法缓冲,因此需要流式传输.如果您想尝试这个,这是一个包含一些元数据示例的小文件.

job-collection包中的每个作业都已经在异步函数中:

var request = Npm.require('request');
var zlib = Npm.require('zlib');
var EventStream = Meteor.npmRequire('event-stream');

function (job, callback) {

//This download is much too long to block
  request({url: job.fileURL, encoding: null}, function (error, response, body) {
    if (error) console.error('Error downloading File');
    if (response.statusCode !== 200) console.error(downloadResponse.statusCode, 'Status not 200');

    var responseEncoding = response.headers['content-type'];
    console.log('response encoding is %s', responseEncoding);
    if (responseEncoding === 'application/octet-stream' || 'binary/octet-stream') {
      console.log('Received binary/octet-stream');
      var regexSplit = …

我通常会在我所询问的内容中发布我最好的镜头示例,但在这种情况下,我不知道从哪里开始(之前没有使用其他语言上传照片).

那么如何渲染上传的照片呢？我正在使用Node v0.4.2,Express 1.0.8和Mongoose 1.0.16并且上传图像工作(它们现在最终在〜/ tmp中).

谢谢.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <!-- Standard Meta -->
  <meta charset="utf-8" />
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1" />
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0">

  <!-- Site Properities -->
  <title>Home | Dr.PRB</title>
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/reset.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/site.css">

  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/container.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/grid.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/header.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/image.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/menu.css">

  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/divider.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/dropdown.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/segment.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/button.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/list.css">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../dist/components/icon.css">
  <link …

我想将一些由另一个网络训练的权重转移到TensorFlow,权重存储在一个向量中,如下所示:

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18]

通过使用numpy,我可以将它重塑为两个3乘3的过滤器,如下所示:

1 2 3     9  10 11
3 4 5     12 13 14
6 7 8     15 16 17

因此,我的过滤器的形状是(1,2,3,3).但是,在TensorFlow中,过滤器的形状为(3,3,2,1):

tf_weights = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,2,1]))

在将tf_weights重塑为预期形状后,重量变得混乱,我无法获得预期的卷积结果.

具体来说,当图像或滤镜的形状是[数字,通道,大小,大小]时,我写了一个卷积函数,它给出了正确的答案,但它太慢了:

def convol(images,weights,biases,stride):
    """
    Args:
      images:input images or features, 4-D tensor
      weights:weights, 4-D tensor
      biases:biases, 1-D tensor
      stride:stride, a float number
    Returns:
      conv_feature: convolved feature map
    """
    image_num = images.shape[0] #the number of input images or feature maps
    channel = images.shape[1] #channels of an image,images's shape should be like [n,c,h,w] …

最近,Tensorflow增加了对3d卷积的支持.我正在尝试训练一些视频内容.

我有几个问题:

我的输入是每帧16帧,3通道.npy文件,所以它们的形状是:(128, 171, 48).

1) 该文档为tf.nn.max_pool3d()状态的输入的形状应该是: Shape [batch, depth, rows, cols, channels]. 即使我的npy imgs是48个深度,我的频道维度仍为3,可以这么说吗？

2)下一个问题与最后一个问题相吻合:我的深度是48还是16？

3)(因为我在这里)批量维度与3d数组相同,对吗？图像就像任何其他图像一样,一次处理一个.

需要明确的是:在我的情况下,对于单个图像批量大小,上面的图像变暗,我的尺寸为:

[1(batch),16(depth), 171(rows), 128(cols), 3(channels)]

编辑:我把原始输入大小与池和内核大小混淆了.也许对这些3D东西的一些一般指导会有所帮助.我基本上坚持卷积和汇集的维度,正如原始问题中所清楚的那样.