1. 调用 scipy 计算排列组合的具体数值A23=6,(32)=3>> from scipy.special import comb, perm
>> perm(3, 2)
6.0
>> comb(3, 2)
3.02. 调用 itertools 获取排列组合的全部情况数>> from itertools import combinations,
模型压缩为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上，我们应该致力于减少模型的内存占用，缩短推断时间，减少耗电。有几种方法可以实现这些要求，如量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。（由于
X, y = get_feature_charseq()
#max_document_length=64
volcab_file = "volcab.pkl"
assert os.path.exists(volcab_file)
pkl_file = open(volcab_file, 'rb')
data
一些先进的网络结构：# https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py
# -*- coding: utf-8 -*-
""" Deep Neural Network for MNIST dataset classification task using
a highway networ
demo代码：# _*_coding:UTF-8_*_
import numpy as np
import sys
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import sys
from sklearn import preprocessing
from sklearn.ensembl
参考：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-tIf you like ascii art:"VALID" = without padding:inputs: 1 2 3 4
MLP 64,2 preprocessing.MinMaxScaler().fit(X)
test confusion_matrix:
[[129293 2734]
[ 958 23375]]
precision recall f1-score support
0
144. Binary Tree Preorder TraversalGiven a binary tree, return the preorder traversal of its nodes' values. For example:
Given binary tree [1,null,2,3],1
\
2
/
3return [1,2,3].Note: Re
一、JVS规则引擎接口管理接口管理是将逻辑引擎对接所有的接口进行统一管理，便于各种应用统一引用。接口的界面展示接口列表的展示，接口列表是根据系统内部支持的接口进行展现，包括查看接口的详情详情中包括，入参与出参的展现，且能做到实时接口测试接口测试测试时，选择具体的账号后，可以模拟数据的提交，直接回显提交数据的结果。接口账号管理接口账号是用于底层接口的调用的认证。二、JVS规则引擎入参配置规则引擎的入
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
selected_feat_names=set()
for i in range(10): #这里我们进行十次循环取交集
tmp = set()
rfc = Ra
临清申请高新技术企业的基本条件是什么 1、企业申请认定时须注册成立一年以上;2、企业通过自主研发、受让、受赠、并购等方式，获得对其主要产品(服务)在技术上发挥核心支持作用的知识产权的所有权;3、对企业主要产品(服务)发挥核心支持作用的技术属于《guojia重点支持的高新技术领域》规定的范围;4、企业从事研发和相关技术创新活动的keji人员占企业当年职工总数的比例不低于10%;5、企业近三
influxdbinfluxdb是最新的一个时间序列数据库，最新一两年才产生，但已经拥有极高的人气。influxdb 是用Go写的，0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变，后端存储有LevelDB换成了BoltDB，读写的API也是有了很大的变化，也将支持集群化，continuous query，支持retention policy,读写性能也是哇哇的，可以说是时间序列存储的完美方案，
Proxychains.exe - Proxychains for Windows https://github.com/shunf4/proxychains-windowsREADME | 简体中文文档Proxychains.exe 是一个适用于 Win32(Windows) 和 Cygwin 平台的命令行强制代理工具（Proxifier）。它能够截获大多数 Win32 或 Cygw
def get_model(input_dim=33):
# Build neural network
net = tflearn.input_data(shape=[None, input_dim])
net = batch_normalization(net)
#net = tflearn.fully_connected(net, input_dim) #
x64_dbg是一款功能开源且强大的Windows应用程序32位 64位调试器软件，其实说白了x64_dbg就是类似ollydbg(OD)的一款反编译软件。An open-source binary debugger for Windows, aimed at malware analysis and reverse engineering of executables you do not ha
本篇帖子是参考Codelab基于Stage模型JS服务卡片，使用最新ArkTS元服务开发的，实现带有卡片的计步应用，用于介绍卡片的开发及生命周期实现。需要完成以下功能：
消息通知栏，通知用户今天所行走步数(行走步数是模拟的)。
元服务卡片，在桌面上添加2x2或2x4规格元服务卡片，能看到步数变化，也能看到当天所行走的进度。
关系型数据库，用于查询，添加用户行走的数据。
一、简介syslog是Linux系统默认的日志守护进程。默认的主配置文件和辅助配置文件分别是/etc/syslog.conf和/etc/sysconfig/syslog文件。通常，syslog 接受来自系统的各种功能的信息，每个信息都包括重要级。/etc/syslog.conf 文件通知 syslogd 如何根据设备和信息重要级别来报告信息。二、配置文件/etc/syslog.conf 文件按照以
def qsort(arr, start, end):
if start > end: return
def partition(arr, start, end):
pivot = arr[start]
i = start+1
while i <= end:
if pivot <
POC测试，即Proof of Concept，是业界流行的针对客户具体应用的验证性测试，根据用户对采用系统提出的性能要求和扩展需求的指标，在选用服务器上进行真实数据的运行，对承载用户数据量和运行时间进行实际测算，并根据用户未来业务扩展的需求加大数据量以验证系统和平台的承载能力和性能变化。 特别是在应用系统选型阶段，一些大型企业的业务流程比较复杂，并非单一的功能性演示就能覆盖现实的业务需
Lust for victory will not give you the victory. You must receive the victory from your opponent. He has no choice but to give it to you because he will sense your heart as better or truer. Nature is y
1·Intel公司Intel是生产CPU的老大哥，它占有大约80%的市场份额，Intel生产的CPU就成了事实上的x86CPU技术规范和标准。最新的酷睿2成为CPU的首选。2·AMD公司除了Intel公司外，最有力的挑战的就是AMD公司。AMD公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器（CPU、GPU、APU、主板芯片组、电视卡芯片等)、闪存和低功率处理器解决方案，AMD 致
100个汉字，放在data目录下。直接将下述文件和data存在同一个目录下运行即可。关键参数：run_mode = "train" 训练模型用，修改为validation 表示验证100张图片的预测精度，修改为inference表示预测 './data/00098/102544.png'这个图片手写识别结果，返回top3。charset_size = 100 表示汉字数目。如果是全量数据，则为37
粗体部分示例：# dns_domain_info_list_rdd ==> [(src_ip, domain, domain_ip, timestamp, metadataid), ....]
all_domains_list = dns_domain_info_list_rdd.map(lambda x: (x[1], 1)).reduceByKey(operator.add).m
#I just added a function for custom data preprocessing, you can use it as:
minmax_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(....)
def my_func(X):
X = minmax_scaler.inverse_transform(X)
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import os
import random
import tensorflow.contrib.slim as slim
import time
import numpy as np
import pickle
from PIL import Image
mode = "inference"
features = sc.parallelize(data_group[idx]).map(lambda x: (x.host_ip+'^'+x.domain, 1)).reduceByKey(operator.add).map(get_domain_features)
def get_domain_features(x):
host_url = x[0].split('^')
AsteriskRussell BryantAsterisk1 is an open source telephony applications platform distributed under the GPLv2. In short, it is a server application for making, receiving, and performing custom pr
在读多写少的环境中，有没有一种比ReadWriteLock更快的锁呢？有，那就是JDK1.8中新增的StampedLock！
现场施工布置一.现场施工布置要求现场总平面布置现场出入口、通道确保构件运输要求；起吊设备型号、布置满足构件吊装要求；堆场布置规范合理；构件车辆进出口设置进场通道大门处无坡道时，施工进场大门内净高H≥5m进场通道大门处有坡道时，施工进场大门内净高H≥6m，道路坡度≤15°市政道路最小宽度B1≥8m时，大门宽度不少于12m，即W≥12m，场内道路宽不少于8m，即B2≥8m；市政道路最小宽度B1≥10m