小编Jit*_*ddi的帖子

有什么方法可以htop在 ubuntu 中获取每个进程使用的 RAM（以 GB 为单位，而不是以 % 为单位）？

我正在使用 DBSCAN 进行聚类。然而，现在我想从每个簇中选取一个点来代表它，但我意识到 DBSCAN 没有像 kmeans 中那样具有质心。

然而，我观察到 DBSCAN 有一个叫做core points. 我在想是否可以使用这些核心点或任何其他替代方案来从每个簇中获取代表点。

我在下面提到了我使用过的代码。

import numpy as np
from math import pi
from sklearn.cluster import DBSCAN

#points containing time value in minutes
points = [100, 200, 600, 659, 700]

def convert_to_radian(x):
    return((x / (24 * 60)) * 2 * pi)

rad_function = np.vectorize(convert_to_radian)
points_rad = rad_function(points)

#generate distance matrix from each point
dist = points_rad[None,:] - points_rad[:, None]

#Assign shortest distances from each point
dist[((dist > pi) & (dist …

我在 PyTorch 文档中查看了本教程以了解迁移学习。有一句我没看懂。

使用 计算损失后，使用 计算loss = criterion(outputs, labels)运行损失running_loss += loss.item() * inputs.size(0)，最后使用 计算epoch 损失running_loss / dataset_sizes[phase]。

不loss.item()应该用于整个小批量（如果我错了，请纠正我）。即，如果batch_size是 4，loss.item()将给出整个 4 张图像集的损失。如果这是真的，为什么在计算时loss.item()乘以？在这种情况下，这一步不是像一个额外的乘法吗？inputs.size(0)running_loss

任何帮助，将不胜感激。谢谢！

我想知道模型配置文件中的术语“步骤”（在训练模型时）在 Tensorflow 对象检测 API 中到底指的是什么。谁能解释一下它与纪元以及每个纪元的步数有何关系？

我有一个 PySpark DataFrame，我想在将groupBy 应用于 2 列（即和）后获得ORDERED_TIME（日期时间字段格式）的第二高值。yyyy-mm-ddCUSTOMER_IDADDRESS_ID

客户可以有多个与某个地址关联的订单，我想获取一(customer,address)对的第二个最新订单

我的方法是根据CUSTOMER_ID和制作一个窗口和分区ADDRESS_ID，排序依据ORDERED_TIME

sorted_order_times = Window.partitionBy("CUSTOMER_ID", "ADDRESS_ID").orderBy(col('ORDERED_TIME').desc())

df2 = df2.withColumn("second_recent_order", (df2.select("ORDERED_TIME").collect()[1]).over(sorted_order_times))

但是，我收到一条错误消息ValueError: 'over' is not in list

谁能建议解决这个问题的正确方法？

如果需要任何其他信息，请告诉我

样本数据

+-----------+----------+-------------------+
|USER_ID    |ADDRESS_ID|       ORDER DATE  | 
+-----------+----------+-------------------+
|        100| 1000     |2021-01-02         |
|        100| 1000     |2021-01-14         |
|        100| 1000     |2021-01-03         |
|        100| 1000     |2021-01-04         |
|        101| 2000     |2020-05-07         |
|        101| 2000     |2021-04-14         |
+-----------+----------+-------------------+

预期输出

+-----------+----------+-------------------+-------------------+
|USER_ID    |ADDRESS_ID| …

我正在使用 Google Colab 训练对象检测模型，使用 tensorflow 对象检测 api。当我运行单元格时train.py，它会不断打印诊断输出。大约 30 分钟后，浏览器崩溃，因为在单元格的输出中打印了大量的行。

是否有任何脚本可以用来定期（例如每 30 分钟）清除输出而不是手动按clear output button？

有人可以解释一下操作的时间复杂度是多少，d1 == d2其中 d1 和 d2 是 2 个 python 字典

我正在构建一个自动编码器，我需要将图像编码为长度为 100 的潜在表示。我的模型使用以下架构。

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 32, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=3,stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=2)

        self.linear = nn.Linear(in_features=128*30*30,out_features=100)

        self.conv1_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=128,out_channels=64,kernel_size=3,stride=2,output_padding=1)
        self.conv2_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64,out_channels=32,kernel_size=3,stride=2,output_padding=1)
        self.conv3_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=32,out_channels=3,kernel_size=3,stride=1)  

有什么方法可以将Linear图层的输出提供给一个Conv2D或一个ConvTranspose2D图层，以便我可以重建我的图像？如果我删除Linear图层，输出将恢复。我想知道如何重建我的图像保留Linear层

任何帮助，将不胜感激。谢谢！