from configparser import ConfigParserimport jsondef json2csv(json_path, csv_path):""":param json_path: json文件路径:param csv_path: csv路径:return: json文件转变成csv"""with open(...

多输入通道：当输入数据含有多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据通道数相同的卷积核，从而能够与含有多个输入数据做互相关运算。例如：阴影部分第一个元素及其计算所使用的输入和核数组元素：多输出通道：通过1乘1卷积核来调整网络层之间的通道数，并控制模型的复杂度。...

核对环境：tensorflow版本： 2.0.1keras版本: 2.3.1数据集文件夹结构：模型训练：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun6 14:28:50 2020@author: USER"""from __future__ import absolute_import,division,print_function,unicode_li

redis:REmote DIctionary Server（远程字典服务器）。是完全开源免费的，用C语言编写的， 遵守BCD协议。是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库。(1) redis搭建(window10)：下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases(2) 安装Redis-x64-3.0.504.exe，通过redis页

修改文件: C:\Users\USER.condarcchannels:- http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs

场景：假设我们想从图像中识别不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户，一种可能的方法是：（1）先找出100中常见的椅子，然后对椅子从各个角度进行拍照；（2）通过该数据集训练一个深度学习模型；然而这个数据集的规模会远远小于imageNet样本数，这种情况下会导致适用于ImageNet的模型在现有的数据集上出现过拟合现象，同时由于训练数据集有限，最终得到的模型的精度也不会达到实用的要求，为了解决上述问

data:train.csvf1,f2,f3,f4,f525290,806.6666667,1405,39810,2211.66666725032,772.6111111,1390.666667,38939,2163.27777824751,763.9444444,1375.055556,38502,213924550,757.7222222,1363.888889,38189,2121.6111

下述代码解决两个自动化过程：1>spawn scp -r 指定文件 dingbs@10.98.33.30:目标文件夹地址指定文件：不能像 ./* 加载全部数据（spawn 命令支持,单scp可以）2>免密登录（在无法使用ssh情况）if [ `ls 待传送文件夹 | wc | awk '{print $1}'` -gt 0 ]thenfor f in `l...

核对环境：tensorflow版本： 2.0.1keras版本: 2.3.1数据集文件夹结构：模型训练：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun6 14:28:50 2020@author: USER"""from __future__ import absolute_import,division,print_function,unicode_li

** 耐心仔细欣赏k8s风景吧！**祝各位，旅途愉快！