小编AM1*_*M13的帖子

我正在使用 Firebase Cloud Messaging 向我的 android 设备发送通知。在“报告”部分的项目控制台中，我收到了 0 条消息，发送了 100 条消息。问题是我实际上在我的设备上收到了通知，但为什么它们没有出现在云消息报告中？

我怎么解决这个问题？

我已经在我的电脑上安装了 mySql，所以端口 3306 已经很忙。这就是为什么我必须使用 3306 以外的端口的原因。我希望能够在不使用 docker 命令的情况下将我的机器连接到我的 docekr 实例，这样我就能够使用我的应用程序（Spring Web 应用程序）连接到该实例）。

我使用的 Docker 命令：

docker run --name jt-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password -p 3307:3307 -d mysql\n

然后我尝试通过以下方式连接到该位置：

mysql --user=root -P 3307 -p\n

在这种情况下，我收到以下错误：

\n

错误 1045 (28000)：用户 \'root\'@\'localhost\' 的访问被拒绝（使用\n 密码：YES）

\n

请注意，如果我尝试使用安装在我的电脑上的实例，它可以工作，使用：

mysql --user=root -P 3306 -p\n

有关我的 docker 实例的其他信息：

docker ps\n

我得到：

\n

f52a94aa63da mysql "docker-entrypoint.s\xe2\x80\xa6" 4\n 分钟前 Up 4 分钟 3306/tcp, 33060/tcp,\n 0.0.0.0:3307->3307/tcp jt-mysql

\n

在我的 …

我有一个在 Keras 中构建的序列模型，经过训练后它给了我很好的预测，但是当我保存然后加载模型时，我没有在同一数据集上获得相同的预测。为什么？请注意，我检查了模型的权重，它们与模型的架构相同，使用 model.summary() 和 model.getWeights() 检查。这在我看来很奇怪，我不知道如何处理这个问题。我没有任何错误，但预测不同

1. 我尝试使用 model.save() 和 load_model()

2. 我尝试使用 model.save_weights() 然后重建模型然后加载模型

我对这两个选项都有同样的问题。

def Classifier(input_shape, word_to_vec_map, word_to_index, emb_dim, num_activation):

    sentence_indices = Input(shape=input_shape, dtype=np.int32)
    emb_dim = 300  # embedding di 300 parole in italiano
    embedding_layer = pretrained_embedding_layer(word_to_vec_map, word_to_index, emb_dim)

    embeddings = embedding_layer(sentence_indices)   

    X = LSTM(256, return_sequences=True)(embeddings)
    X = Dropout(0.15)(X)
    X = LSTM(128)(X)
    X = Dropout(0.15)(X)
    X = Dense(num_activation, activation='softmax')(X)

    model = Model(sentence_indices, X)

    sequentialModel = Sequential(model.layers)    
    return sequentialModel

    model = Classifier((maxLen,), word_to_vec_map, word_to_index, maxLen, num_activation)
    ...
    model.fit(Y_train_indices, Z_train_oh, epochs=30, …