小编mag*_*mar的帖子

我有一个基于gradle的java项目,具有这种结构

.
??? myproject
?      ??? src
?      |    ??? main
?      |         ??? java
?      |         ??? resources
?      |               ??? myresource.xml
|      ??? build
|      |     ??? classes
|      |     |    ??? main
?      |     |         ??? myresource.xml
|      |     ??? resources

我正在尝试使用ClassLoader 访问resources文件夹中的一些文件,就像这样

ClassLoader.getSystemClassLoader().getResoure("/myresource.xml");

但它没有找到该文件.

我发现访问这些文件的唯一方法是探索项目的已知结构

Path resourcesPath= FileSystems.getDefault().getPath(System.getProperty("user.dir"), "/src/main/resources/");

我知道自己做错了什么吗？

我有一个使用tf.data.Dataset图像和标签的输入管道的应用程序。现在我想使用增强功能，我正在尝试为此使用imgaug库。但是，我不知道该怎么做。我发现的所有示例都使用 KerasImageDataGenerator或Sequence.

在代码中，给定一个像这样的顺序增强器

  self.augmenter = iaa.Sequential([
        iaa.Fliplr(config.sometimes),
        iaa.Crop(percent=config.crop_percent),
        ...
        ], random_order=config.random_order)

我试图将该增强器应用于我的数据集中的批量图像，但没有成功。似乎我无法评估张量，因为我在 map 函数中运行我的增强。

def augment_dataset(self, dataset):
    dataset = dataset.map(self.augment_fn())
    return dataset

def augment_fn(self):
    def augment(images, labels):
        img_array = tf.make_ndarray(images)
        images = self.augmenter.augment_images(img_array) 
        return images, labels
    return augment

例如，如果我尝试使用 make_ndarray 我得到一个 AttributeError：'Tensor' object has no attribute 'tensor_shape'

这是因为 Dataset.map 没有使用 Eager 模式吗？。关于如何解决这个问题的任何想法？

更新 #1

我试过建议tf.numpy_function，如下

def augment_fn(self):
    def augment(images, labels):
        images = tf.numpy_function(self.augmenter.augment_images,
                                   [images],
                                   images.dtype)
        return images, labels
    return augment …

最近我一直在玩一个返回json这样的对象的网络服务

{\n  "id": 88319,\n  "dt": 1345284000,\n  "name": "Benghazi",\n  "coord": {\n    "lat": 32.12,\n    "lon": 20.07\n  },\n  "main": {\n    "temp": 306.15,\n    "pressure": 1013,\n    "humidity": 44\n  },\n  "wind": {\n    "speed": 1,\n    "deg": -7\n  },\n  "clouds": {\n    "all": 90\n  },\n  "rain": {\n    "3h": 3\n  }\n}\n

我已经自动生成了映射到该 json 数据的 Java 类。问题是我无法生成具有名为3h的属性的 Java 类（在 Java 中，与许多其他语言一样，变量标识符不能以数字开头）。作为一种破解，我将属性3h重新定义为h3，每当我收到来自 Web 服务的 json 响应时，我都会将字符串“3h”替换为“h3”。

然而，这种方法仅适用于小型项目。我想知道是否有更方便的方法来处理这种情况。

注意：对于这个特定的示例，我使用了一个在线工具，该工具在给定 json 示例的情况下生成 java 类。在其他情况下，我使用了 Jackson 和其他框架。\xc2\xbf这个问题的答案是否依赖于框架？更具体地说，并考虑到未来，我想遵守 json-schema 规范

我正在使用 API 处理 csv 文件tensorflow.Data。csv 中的一项功能是图像名称。为了加载图像，我需要构建一个将基本文件夹与图像名称相结合的路径。但是，由于图像名称是张量并且基本文件夹是字符串，因此我无法使用 os.path.join 将它们连接起来。我包括下面的代码。

def process_csv_data(folder_path, image_dimensions):
    width, height, channels = image_dimensions
    def map_function(raw_data):
        image_path = os.path.join(folder_path,raw_data['image_name'].numpy().decode('utf-8'))
        image = tf.io.read_file(image_path)
        image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=channels)
        image = tf.image.resize(image, [width, height])
        image /= 255.0  # normalize to [0,1] range
        return image
    return map_function

前一个函数的使用方法如下：

    raw_csv_dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        csv_path,
        batch_size=1,
        column_names=CSV_COLUMNS,
        shuffle=False)

    dataset = raw_csv_dataset.map(
         process_csv_data(folder_path, image_dimensions, mode),
         num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

上面的代码产生这个错误：

AttributeError：“张量”对象没有属性“numpy”

我尝试了几种方法但没有成功，例如将文件夹名称转换为张量并使用tf.strings.join，或将 转换tf.string为标准 python string。那么，什么是正确的方法呢？

我正在使用张量流2.0

我有两个要相互依赖的元素集合（相互绑定），一方面我在导航栏中有一些文本链接，另一方面我有一些元素引用了相同的链接。这些图像具有动画效果，如下所述（在将鼠标悬停在图像上时会发生动画）。

我想实现以下行为：将鼠标悬停在导航中的链接上时。酒吧，我想激活图像上的悬停效果。¿没有jQuery是否有可能？

这是动画元素的样式

.view-first img { 
    transition: all 0.2s linear;
}
.view-first .mask {
    opacity: 0;
    background-color:rgba(116,89,47,0.8);
    transition: all 0.4s ease-in-out;
}
.view-first h2 {
    transform: translateY(-100px);
    opacity: 0;
    transition: all 0.2s ease-in-out;
}
.view-first p { 
    transform: translateY(100px);
    opacity: 0;
    transition: all 0.2s linear;
}
.view-first a.info{
    opacity: 0;
    transition: all 0.2s ease-in-out;
}
.view-first:hover img { 
    transform: scale(1.1);
} 
.view-first:hover .mask { 
    opacity: 1;
}
.view-first:hover h2,
.view-first:hover p,
.view-first:hover a.info {
    opacity: 1;
    transform: translateY(0px);
}
.view-first:hover …