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json常用的方法总结

json对象、json数组、与String、Map、ListMap等的相互转化

#java#json
TensorFlow笔记——(2) tf.group(), tf.tuple 和 tf.identity()

引言最近在读别人写的代码的时候看到下面的代码。update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS, first_clone_scope)......update_op = tf.group(*update_ops)不太明白这个group()函数的作用是什么,于是上网进行了一番学习,在此记录一下,也分享出来供新手参考。...

TensorFlow笔记——数据类型dtype

Tensorflow中,主要有以下几种数据类型(dtype),在旧版本中,不用加tf也能使用。有符号整型tf.int8:8位整数。tf.int16:16位整数。tf.int32:32位整数。tf.int64:64位整数。无符号整型tf.uint8:8位无符号整数。tf.uint16:16位无符号整数。浮点型tf.float16:16位浮点数。tf.fl...

#tensorflow
TensorFlow笔记——tf.split()拆分tensor和tf.squeeze()

tf.split()参数说明:split(value,num_or_size_splits,axis=0,num=None,name='split')value: 输入的tensornum_or_size_splits: 如果是个整数n,就将输入的tensor分为n个子tensor。如果是个tensor T,就将输入的tenso...

#tensorflow
Unix/Linux 系统中的 Operation Not Permitted 问题

1. 前言多次在 Mac 使用过程中遇到 Operation Not Permitted 问题,之前都是略过,今天好好摸索了一把,搞明白了道理,记录下来。好几次整理移动硬盘数据的时候,都遇到了 Operation Not Permitted 问题,文件移动不了,也删除不掉,第一次遇到没理会,第二次是打开虚拟机,在 Windows 中操作这些问题文件,今天又遇到了,决定消灭它。2. OS X ...

#linux
TensorFlow笔记——用expand_dim()来增加维度

TensorFlow中,想要维度增加一维,可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然,我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果,但是有些时候在构建图的过程中,placeholder没有被feed具体的值,这时就会包下面的错误:TypeError: Expected binary or unicode stri

#tensorflow
TensorFlow笔记——(1)理解tf.control_dependencies与control_flow_ops.with_dependencies

引言我们在实现神经网络的时候经常会看到tf.control_dependencies的使用,但是这个函数究竟是什么作用,我们应该在什么情况下使用呢?今天我们就来一探究竟。理解其实从字面上看,control_dependencies 是控制依赖的意思,我们可以大致推测出来,这个函数应该使用来控制就算图节点之间的依赖的。其实正是如此,tf.control_dependencies()是...

指定C++ vector、二维vector的大小及resize与reserve的区别

前言vector是一个动态的数组,我们最常使用push_back()向vector中添加元素。但是有时候我们希望在vector创建之后就按照下标来访问vector中的元素,如果直接v[i]是会报错的,因为此时vector的size是0,其中还没有元素。如何初始化vector到我们想要的大小呢。这就需要用到vector的resizeh函数了。resize首先看resize的函数原型void ...

人脸识别算法评价指标——TAR,FAR,FRR,ERR

前言最近在阅读人脸识别的论文,发现里面用到的指标是TAR(True Accept Rate)和FAR(False Accept Rate),开始没有在意以为相当于TPR(True Positive Rate)和FPR(False Positive Rate), 后来发现并不是这么回事,在百度上也找直接的解释,但是也有一些收获,这里结合自己的理解把学到的东西记录一下。定义TPR和...

文章图片
#人脸识别
pandas的分列操作str.split()

本文主要是在pandas中如何对字符串进行切分。我们考虑一下下面的应用场景。这个是我们的数据集(data),可以看到,数据集中某一列(name)是某个行业的分类。各个行业之间用符号 ‘|’分割。我们要把用每个‘|’进行分割的内容抽取出来。pandas有个一步到到位的方法,非常方便。import pandas as pddata['name'].str.split('|',expand=...

#pandas
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