我想尝试使用 Keras 库提供的一些预训练 CNN 模型（例如 Exception、ResNet50 等）进行特征提取。我试图找出我的数据集的输入维度是否需要匹配用于训练原始 CNN 的图像的维度。
例如; 我应该使用在 210x210 RGB 图像上预先训练的网络模型，这是否意味着如果我想将其用于特征提取，网络将仅适用于相同维度的图像（即 (210, 210, 3)）？或者在这方面有一些灵活性吗？
尝试搜索 Google 并检查 Keras 文档，但找不到有关此问题的明确答案！任何有这方面经验的人的意见将不胜感激。
所有人都知道Stack的问候.
我有点腌渍,我希望能从蜂巢头脑中得到一些友好的帮助.
我需要编写一个查询,返回注册日期(存储在表列中)和去年9月的第一天之间的天数差异.
例如; 假设今天(24-10-2016)正在运行查询,注册日期为14-07-2010,我希望脚本能够返回14-07-2010和01-09之间的天数差异. 2016
但是,如果我在去年8月底之前运行相同的查询,例如2016年12月12日,我希望脚本能够返回14-07-2010和01-09-2015之间的天数差异.
我对计算日期之间差异的过程很好,这只是让查询将"去年9月的第一天"返回到绊倒我的计算中的过程!
提供的任何输入将非常感激.
谢谢你=)
我需要在上周五之前返回日期SYSDATE.
要明确: