1. C语言写成，编译之后就是内核。完全开放源码，用户可以定制自己的系统。2. Linux更容易改动，摸清自己需要什么，下载对应的库，看库文档。3. Linux在内存管理优势：Windows是只在需要内存时，才为应用程序分配内存；Linux 无论物理内存有多大，都将其充份利用。4. Linux可以随意切换桌面环境。5. 不需要整理磁盘碎片。微软FAT文件系统：尽可能地将文件排列

一幅图秒懂LoadAverage（负载）一、什么是Load Average？系统负载（System Load）是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度（进程等待队列的长度）。平均负载（Load Average）是一段时间内系统的平均负载，这个一段时间一般取1分钟、5分钟、15分钟。二、如何查看Load？top命令，w命令，uptime等命令都可以查看系统负载：[shenjian@

问题描述：配置好Anaconda环境，安装好tensorflow后，输入：source activate tensorflow，进入tensorflow环境。打开Anaconda下的编辑器Spyder，输入import tensorflow，报错：No module named 'tensorflow'问题解决：进入tensorflow编辑环境后需要重新安装spyder插件。在

在使用json格式保存数据时，经常会遇到xxx is not JSON serializable，也就是无法序列化某些对象格式，我所遇见的是我使用了numpy时，使用了np的数据格式，写入data后，json.dumps(data)失败，我们可以自己定定义对特定类型的对象的序列化，下面看下怎么定义和使用关于np数据类型的自定义。1.首先，继承json.JSONEncoder，自定义序列化方法...

核心定义：tf.train.Saver类保存三个文件：模型文件列表checkpoint，计算图结构model.ckpt.meta，每个变量的取值model.ckpt通过tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")加载持久化的图-------------------------------------------------

详细步骤见TensorFlow 安装教程1. Anaconda下载安装：https://www.continuum.io/downloads版本为：python 3.6 version，64bit。（tensorflow只支持python 3.5以上，amd64）2.Anaconda使用：打开“开始目录”，找到Anaconda/Anaconda prompt，以管理员权限运行，否则会

大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end)json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)可以逐行读取，然后再处理成列表import json# 由于文件中有多行，直接读取会出现错误，因此一行一行读取fil...

报错：tf.scalar_summary(l.op.name + ' (raw)', l)AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary'解决：tf.scalar_summary('images', images)改为：tf.summary.scalar('images', images)tf.image_summa

问题描述：在安装好Anaconda（默认python3.6.0）之后，创建了基于python3.5.0的tensorflow工作环境，并成功安装tensorflow。随后发现spyder中导入tensoeflow出现import error。于是在tensorflow环境下安装了spyder插件：conda install spyder。现在面临新问题，spyder(tensorf

问题描述：一直很好用的虚拟机，配置了Anaconda环境，一段时间没用，重新打开报错：开机时出，内部错误。解决方案：关闭VMWare，选择以管理员方式打开。