小编Jos*_*din的帖子

有人可以在这里解释相机的基线究竟是什么？

我正在sess.run()循环中使用多个tensorflow推论，碰巧有些推论对我的GPU来说太重了。

我收到如下错误：

2019-05-23 15:37:49.582272: E tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:623] 
Executor failed to create kernel. Resource exhausted: OOM when allocating tensor of shape [306] and type float

我希望能够捕获这些特定的OutOfMemory错误，但不能捕获其他错误（这可能是由于错误的输入格式或损坏的图形所致。）

显然，其结构类似于：

try:
   sess.run(node_output, feed_dict={node_input : value_input})
except:
    do_outOfMemory_specific_stuff()

不起作用，因为其他类型的错误将导致对该do_outOfMemory_specific_stuff函数的调用。

任何想法如何捕获这些OutOfMemory错误？

我计划获得一个巨大的数据文件夹。该文件夹的总大小约为2TB，并且包含大约 200 万个文件。我需要对这些文件进行一些处理（主要是删除其中 99%）。

我预计由于数据大小会出现一些问题。我特别想知道Python是否能够os.listdir()在合理的时间内正确列出这些文件。

例如，根据我的经验，在某些情况下，在 Ubuntu 上删除像这样的大文件夹可能会很痛苦。

我是新来的，也是 Python 的新手。我不知道是什么f在print(f'Column names are {"-".join(row)}')做我试着删除它，然后“列名是{‘ - ’加入（行）}”成为普通的字符串

你能告诉我什么f叫，所以我可以谷歌了解更多信息吗？谢谢你们。

import csv

with open('CSV_test.txt') as csv_file: 
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
    line_count = 0
    for row in csv_reader:
        if line_count == 0:
            print(f'Column names are {"-".join(row)}')
            line_count += 1
        else:
            print(f'\t{row[0]} works in the {row[1]} '
                  f'department, and was born in {row[2]}.')
            line_count += 1
    print(f'Processed {line_count} lines.')

我有一些代码删除文件第一行的 BOM 标头，如下所示：

public static String removeBOMIndicator(String line) {\n    if (line.length() > 1) {\n        byte[] bytes = line.getBytes();\n        if (bytes.length >= 3 && bytes[0] == (byte) 0xEF && bytes[1] == (byte) 0xBB && bytes[2] == (byte) 0xBF) {\n            line = line.substring(1);\n        }\n    }\n    return line;\n}\n

这个函数运行良好，我创建了一个测试用例以确保它保持这种状态。当我使用 IntelliJ 启动它或我们的 SonarQube 实例运行它时，测试顺利通过。

但是，当我使用 Git Bash ( ) 启动测试时mvn surefire:test -Dtest=RemoveBomHeadertTest，函数的输出\xe2\x95\x97\xe2\x94\x90在开头包含两个字符。

如果我更改代码以删除前 3 个字符而不是仅删除第一个字符，那么它在 Git Bash 中运行良好，但在 IntelliJ 中，我丢失了字符串的前两个字符。

知道为什么这两种情况下的行为substring可能不同吗？

我是机器学习新手，我有一个数据集，该数据集具有高度不平衡的类（以负类为主），并且包含超过 2K 的数字特征，目标是 [0,1]。我训练了一个逻辑回归，虽然我得到了 89% 的准确率，但从混淆矩阵来看，发现模型的 True Positive 非常低。以下是我的模型的分数

Accuracy Score : 0.8965989500114129

Precision Score : 0.3333333333333333

Recall Score : 0.029545454545454545

F1 Score : 0.05427974947807933

如何提高我的真实积极率？我应该使用不同的分类模型吗？

我尝试过 PCA 并将我的数据表示为 2 个组件，它将模型准确率提高到 90%（大约），但真实阳性率再次下降