小编Joh*_*len的帖子

我试图评估我的模型时遇到以下错误.

tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Minimum tensor rank: 1 but got: 1 [[Node: ArgMax_1 = ArgMax[T=DT_INT64, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_Placeholder_1_0, ArgMax_1/dimension/_40)]]

这是相关的代码

        # Predictions for the current training minibatch.
        train_prediction = tf.nn.softmax(logits)
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(train_prediction, 1), tf.argmax(train_labels, 1))
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

        sess.run(tf.initialize_all_variables())
        for i in range(1000000):
            start_time = time()

            images, labels = get_batch(fifo_queue, FLAGS.batch_size)

            feed_dict = {
                train_images: images,
                train_labels: labels
            }

            _, loss_value, learn_rate, predictions = sess.run(
                [train_step, cross_entropy, learning_rate, train_prediction],
                feed_dict=feed_dict)

            duration = time() - start_time
              if i % 1 == 0:
                # …

我正在为电源插座创建分类器（特别是在标准插座面板上出现两次的三个开孔，而不是整个面板本身）。

我的问题是，正图像的理想特征是什么，我应该将什么宽度和高度传递给 train_cascade 以使我的对象检测器能够检测到尽可能小的出口？即从尽可能远的距离检测它们？我也关心准确性，并且对需要数周时间训练的分类器很好（假设它实际上正在取得进展）。

还有一个问题来增加我对此的理解：我传递给train_cascade搜索框的尺寸的宽度和高度是否会传递到每个图像上？如果是这样，我希望我的探测器检测到非常小的物体，而不是我应该通过一个小的宽度和高度，对吗？

我希望能够检测非常大和非常小的插座实例。从非常近的地方（相机实际上距离插座 3 英寸）到至少几英尺远。

我正在尝试使用带有nodejs的cheerio.js来获取XBRL条目的文本(在本例中为'10 -Q').该行如下:

<dei:DocumentType contextRef="D2013Q3YTD" id="Fact-DB2A50C2A485F9CC21D51934C6E61D42">10-Q</dei:DocumentType>

我试过了:

$('dei:DocumentType').text

和其他一些无济于事.我没有看到唯一的ID或其他任何内容.

样本文件:

http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1018724/000144530513002495/amzn-20130930.xml

那么我怎么能去提取这个文本呢？谢谢.

为什么string.match( /(regexp)/ );用括号返回两次匹配？

例如:"abcdef".match(/(cd)/);返回两个实例cd:["cd","cd"]

我查看了MDN文档.它没有说多次返回比赛.

我甚至查看了ECMA文档.

只是抓住[1]索引有一个解决方法,string.match()但我在文档中找不到解释.

我正在尝试从Yahoo财务网址获取结果：

http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=XOM=sn1yr ，它返回：

"XOM",4:00pm - <b>83.25`</b>`,2.11,13.42

我正在尝试使用Mongoose将这些结果存储在数据库中。我有一些代码可以从现有CSV文件中保存（您可以看到不同但相关的内容）：

 var writer = new csv.CsvWriter(process.stdout);
  reader.setColumnNames(["Symbol","Company","StockExchange"]);
  reader.addListener('data', function(data) {
  console.log(data);
  var stock = new Stock(data).save();
 });

我正在尝试做类似的事情：

Scraper是位于https://github.com/mape/node-scraper的模块

scraper('http://search.twitter.com/search?q=javascript', function(err, $) {
if (err) {throw err;}

$('.msg').each(function() {
    console.log($(this).text().trim()+'\n');
});
 });

但使用Yahoo URL的CSV结果却没有将响应放入单独的CSV文件中，并被告知我需要以某种方式使用stream.write。我是Node的新手，希望能帮助您解决这个问题。在此先感谢您的帮助！