TF Serving有Docker、APT（二进制安装）和源码编译三种方式，但考虑实际的生产环境项目部署和简单性，推荐使用Docker方式。我自己尝试过源码编译，但是linux下源码编译安装软件本来就容易出现各种错误，自己对tf serving使用还不太熟，就一直没有成功，最后放弃。不过，按照官方说法，源码编译安装的整体运行速度会优于其他方法。下面详细介绍使用docker方法安装tf serv

Python 爬取微博图片，no cookie  想爬微博的某个用户的的图片，不使用cookie。代码如下。使用方法很简单，小白可用。整个代码需要修改的就是id，如何找到目标用户的id呢？两个方法：1、打开手机微博，进入用户主页，按下图操作：https://weibo.com/u/2117146340，u后面这一串数字就是id2、用户搜索博主名字，点击找人，切记不是其他方法# -...

  首先，了解一下pandas的数据类型：Pandas dtypePython typeNumPy typeUsageobjectstr or mixedstring_, unicode_, mixed typesText or mixed numeric and non-numeric valuesint64intint_, int8, int16, int32, int64, uint8, u

读入数据，name列可以由‘-’符号分割出两列。data = pd.read_csv('D:/test.csv', encoding='gbk')data执行series内置函数str.split，得到每一个单元格的分割列表。data['name'].str.split('-')添加一个参数expand=True，将列表分开，得到两列。data['name'].str.spli...

打开http://fund.jd.com/，发现基金信息的加载是ajax类型，所需要的信息是再次加载进来，并不是在html中。于是，分析xhr，多次点击刷新发现规律，程序编写如下。# coding: utf-8import requestsimport jsonimport pandas as pdimport sysimport timeparams = {'User-Agen...

  当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。一、训练集loss不下降

UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbd in position 0: invalid start byte我遇到该错误的地方有两处：使用open函数后read数据f = open('D:/test.csv','r',encoding='utf8')f.readlines()使用pandas read_csv...

  当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。一、训练集loss不下降

np.where(condition, [x, y])condition：条件，是一个类array的bool数组。x，y：类array数组，根据条件返回的结果从x，y选择数据返回。x与必须同时给出或者同时不给出，不能只给出一个。当都不给出时，依据nonzero返回处理。...

ndarray.flatten(order=‘C’)复制原数组，并将其展平成一维数组返回。Params：order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}，可选任意一个，默认是‘C’。C：行为主要顺序，从左至右，从上至下F：列为主要顺序，从上至下，从左至右原始数组：arr = np.arange(9).reshape(3,3)arrarray([[0, 1, 2],...