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本地加载测试mnist数据集——使用keras库

简介在机器学习的领域里,一个经典的示例就是将手写数字的灰度图像划分到10个分类中。图像是28像素*28像素,10个分类就是0-9。数据集就是mnist。mnist数据集是机器学习领域的一个经典数据集,包含60000张训练图像和10000张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(NIST)在上个世纪80年代收集得到。这个问题可以看作是深度学习领域的“hello world”,用它来验证算法是否按预期运

#keras#测试
git补丁的生成与应用(由一个amend问题引出)

问题描述最近开发时,我把本地的修改amend到了已经merged的提交上了!我是这样做的:在master上新建一个分支,在该分支上进行开发,完成后提交,提交时执行了git commit --amend,导致本次修改提交到了前次已经merged的提交上。这里,通过git status查看时,本地所有修改内容已经提交。通过git log查看时,可以看到前次merged的提交信息,但hash...

#git
c++文件流打开模式与is_open方法

检测流状态的方法在c++中经常需要读写文件,在打开文件进行操作之前,我们需要确保流的打开状态正常。可以通过以下方法判断流状态正常:#include <fstream>ifstream fin;fin.open("demo.txt");// 1st attemptif (fin.fail()) {} // open failed// 2nd attemptif (!fin) {} //

c++创建目录的几种方式

system调用这种方法简单粗野,适用于Linux系统。代码如下:#include <iostream>#include <string>#include <sys/types.h>#include <sys/stat.h>#include <signal.h>#include <errno.h>int main(int ar

#c++
c语言中 char* 和 unsigned char* 的区别浅析

背景最近在项目中遇到了一个编译警告,是因为定义的变量为char[],而在使用时作为函数的unsigned char*类型的参数调用。这个警告很容易避免,但是char*和unsigned char*到底有什么区别呢,本文作一个简单的探讨。char 和 unsigned char 的区别在C中,默认的基础数据类型均为signed,如定义变量为int,long等,都为有符号的。如果要定义无符号类型,必须

#c语言
c++ 判断文件是否存在的几种方法

一般方法一般而言,下述方法都可以检查文件是否存在:使用ifstream打开文件流,成功则存在,失败则不存在以fopen读方式打开文件,成功则存在,否则不存在使用access函数获取文件状态,成功则存在,否则不存在使用stat函数获取文件状态,成功则存在,否则不存在代码如下:#include <sys/stat.h>#include <unistd.h>...

#c++
linux下把进程/线程绑定到特定cpu核上运行

概述现在大家使用的基本上都是多核cpu,一般是4核的。平时应用程序在运行时都是由操作系统管理的。操作系统对应用进程进行调度,使其在不同的核上轮番运行。对于普通的应用,操作系统的默认调度机制是没有问题的。但是,当某个进程需要较高的运行效率时,就有必要考虑将其绑定到单独的核上运行,以减小由于在不同的核上调度造成的开销。把某个进程/线程绑定到特定的cpu核上后,该进程就会一直在此核上运行,不...

Linux下c/c++头文件和库文件的查找路径

简介这是个相当基础的话题,平时也觉得知道一点。如头文件会先在当前目录查找,如果未找到会查找系统目录。但当问题出现时,还是有点不知所措,对所谓的“系统目录”一知半解,很难把它们的清楚完整地梳理出来。借此时机,梳理一下。头文件一般有两种形式的写法:双引号和尖括号,如下:#include <iostream>#include "demo.h"当然也可以直接写绝对路径,那...

#c++
Linux内核日志查看之dmesg命令简介

简介dmesg is used to examine or control the kernel ring buffer. The default action is to display all messages from the kernel ring buffer.Linux内核启动时会加载硬件驱动,在有新硬件时也会加载驱动,如果想要查看内核的活动,可以使用dmesg命令。Linux内核日志

DataFrame筛选出指定列值的行

需求对于一个DataFrame,常常需要筛选出某列为指定值的行。pandas中获取数据的有以下几种方法:布尔索引位置索引标签索引使用API假设df数据如下:import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'code': '000001.SZ 000002.SZ 000006.SZ 000009.SZ'.split(),'open':

#python#深度学习#机器学习
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