我正在使用cronjob运行python脚本.没有cron工作,它运作良好.我尝试过:
/usr/bin/python /Users/anuj/Desktop/message.py
它在终端上运行良好但不能与cronjob一起使用.当我检查时,收到此错误:
*/1 11-17 * * 1-7 /usr/bin/python /Users/anuj/Desktop/message.py
在grep cron /var/log/system.log
我还添加了$ sudo crontab的cronjob这是CRON脚本.
/usr/bin/python /Users/anuj/Desktop/message.py
这两条路径都适用于根模式和用户模式,因为我正在运行cron $sudo crontab.
我想使用 将图像转换为张量torchvision.transforms.ToTensor()，处理后我打印了图像，但图像变得很奇怪。这是我的代码：
trans = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()])
demo = Image.open(img)
demo_img = trans(demo)
demo_array = demo_img.numpy()*255
print(Image.fromarray(demo_array.astype(np.uint8)))
原图是这样的
但处理后却是这样的
我是不是写错了或者遗漏了什么？
我正在为就餐野人问题的某些变量编写C解决方案。现在，我创建线程，每个线程都将FILE *发送到相同的调试文件。在线程内部，我正在使用fprintf（）进行一些打印。打印的报表不受任何互斥量等的保护。
我在调试文件中没有观察到任何交错行为；似乎它是线程安全的，尽管我在网上找不到无处不在的明确声明。
我看到的是以下内容：
fprintf是线程安全的fprintf需要线程安全我之所以这样问，是因为这是一项可以完成的大学作业，但是我仍然怀疑在另一台基于Windows的计算机中，由于上述不确定性，该程序可能会引起问题。
我将附加线程代码，因此您将看到prinintg没有受到保护：
DWORD WINAPI RoomateThread(LPVOID lpParam) {
/*=================================================
"RoomateThread" this is the roomate thread handler function where
the thread logic is implemented
Input: 1. lpParam holds a roomate, runtime and pointers to both files
Output: 1. return an DWORD value {0}->Success {-1}->Failure
2. A code telling if the run was successful (debug file)
A roommate follows this logic after wake up:
1. If there are clothes available in …I am having trouble understanding the way 2 or more convolutional layers (each followed by a pooling layer) work in a CNN.
Consider the input to be a 3 channel 300x300 image. If the first convolution layer has 32 convolutions and the second layers have 64 convolutional layers, then the first layer creates 32 feature maps. But how many feature maps does the second layer create? Does every convolution out of 64 act on the previously generated 32 feature maps, …
我正在使用预先训练的 Alex 模型。我正在一些随机图像数据集上运行这个模型。我想在训练之前将 RGB 图像转换为 YCbCr 图像。
我想知道是否可以自己添加一个功能transform.compose，例如：
transform = transforms.Compose([
ycbcr(), #something like this
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
在哪里，
def ycbcr(img):
img = cv2.imread(img)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2ycbcr)
t = torch.from_numpy(img)
return t
training_dataset = datasets.ImageFolder(link_train ,transform = transform_train)
training_loader = torch.utils.data.DataLoader(training_dataset, batch_size=96, shuffle=True)
这个过程正确吗？请帮助我如何继续？
machine-learning neural-network python-3.x deep-learning pytorch
我正在尝试生成 5x5 列表，其中恰好有 10 个放置在 2D 列表中的随机位置。
我想让其余的条目为零。我怎样才能做到？
import random
def randomNumbers():
mylist=[random.randint(0, 1) for _ in range(5)]
return mylist
我正在研究如何使用 Python 制作矩阵numpy并让用户为其输入值。
我遇到了一个使用特定代码的视频，在工作和理解它之后，我写了一些类似的东西，我得到了相同的输出。
我想知道这两种代码之间有什么区别，哪个更好、更智能、更易于使用。
这里的代码都创建了一个 3x3 矩阵
视频中的代码：
import numpy as np
r = 3
c = 3
a = np.zeros((r, c), dtype=np.int64)
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a[i])):
num = int(input('Enter the entries: '))
a[i][j] = num
print(a)
我的代码：
import numpy as np
r = 3
c = 3
a = np.zeros((r,c),dtype=np.int64)
for i in range(r):
for j in range(c):
num = int(input('Enter the entries: '))
a[i][j] = num
print(a)
我有一个字符串列表。每个字符串都有data0*(\d*)if 我们使用正则表达式的形式。以下是字符串的示例：
data000000, data000003, data0172, data2312, data008212312
我只想取有意义的数字部分。所有数字都是整数。例如，在上述情况下，我想获得另一个包含以下内容的列表：
0, 3, 172, 2312, 8212312
在上述情况下，最好的方法是什么？
以下是我想到的解决方案：
import re
string_list = ["data0000172", ..... ]
number_list = []
for string in string_list:
match = re.search("data0*(\d+)", string)
if match:
number_list.append(match.group(1))
else:
raise Exception("Wrong format.")
但是，上述方法可能效率低下。你能提出一个更好的方法来做到这一点吗？