目录一、tf.stcak()二、tf.unstcak()三、实例一、tf.stcak()tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果a...
原创
2021-08-13 09:46:12
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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,2,3])b = tf.constant([4,5,6])c = tf.stack([a,b],axis=1)d = tf.unstack(c,axis=0)e = tf.unstack(c,axis=1)print(c.get_shape())with tf.Session() as sess:
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2022-07-19 11:51:31
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tf.stack（）这是一个矩阵拼接的函数，tf.unstack（）则是一个矩阵分解的函数c是拼接，而d和e则是不同维度的分解
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2021-05-07 18:21:43
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import tensorflow as tfA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1)a1 = tf.unstack(
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2022-07-19 11:59:45
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原创
2022-07-14 17:48:25
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# 学习 Python 中的 unstack 操作
在数据分析中，我们经常需要对数据进行变形以便更好地理解和分析。Python 的 `pandas` 库提供了许多操作，其中 `unstack` 方法是一个非常有用的工具，它可以将数据从行表示法转换为列表示法。本文将详细介绍 `unstack` 方法的用法。
## 流程概述
在使用 `unstack` 之前，我们需要了解其工作流程。以下是实现
如何反编译pycuncompyle2 是一个可以将pyc文件转换为py源码的工具下载地址：https://github.com/wibiti/uncompyle2安装： setup.py install 参数： Usage: uncompyle2 [OPTIONS]... [ FILE | DIR]...
Examples:
uncompyle2 foo.pyc bar.p
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2023-07-06 19:04:11
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python_透视表操作Data Wrangling: Join, Combine,¶# 第8章 数据规整：聚合、合并和重塑# 在许多应⽤中，
原创
2022-07-18 15:01:14
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# Python和TensorFlow入门指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于各个领域，包括数据科学、机器学习和人工智能等。TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。本文将介绍Python和TensorFlow的基础知识，并提供一些简单的代码示例。
## Python入门
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言。它具有简洁的语法和丰富的标准库，使得开
原创
2023-07-27 08:41:38
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一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False)
tf.fill(dims, value, name=None)shape, dtype=tf.float32, name=Non
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2023-10-08 06:48:57
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安装TensorFlow中，先学习相关理论（昨天玩塞尔达去了 反思1sTensorFlow是机器学习和深度学习的工具。除了主要的包，还有其他的库TensorBoard——TensorFlow内部图的可视化工具TensorFlow Fold——生成动态计算图表TensorFlow Transform——生成和管理输入数据管道直接这么说也不清楚，首先记录一下TensorFlow（以下简写tf）的基本概
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2023-11-26 16:40:00
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1.首先我们要明白tf-idf计算的数学公式： &nb
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2023-08-27 10:29:27
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本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和
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2022-06-02 07:23:03
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前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d
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2024-07-11 05:48:04
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1. 经过统计得到多维度指标数据 时间转化 转化后之后可以利用时间对象获取更多的数据 2. stack df.stack(level=-1, dropna=True) level 代表多层索引的最内层，可以通过 0 1 2等制定多层索引的对应层 dropna 是否删除空值 将column变为inde
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2020-06-27 22:12:00
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# 使用 Python 发布 TensorFlow 模型
在机器学习和深度学习的实践中，使用模型进行推理和预测是非常重要的一步。而为此，我们需要将训练好的模型发布出去，以便其他系统或应用程序能够访问和使用。今天，我将教你如何使用 Python 发布 TensorFlow 模型。整个流程主要分为几个步骤，下面我们将逐步进行详细讲解。
## 流程概览
下表展示了发布 TensorFlow 模型的
tf python 是一个基于 TensorFlow 框架的 Python 库，用于构建和训练机器学习和深度学习模型。它提供了一套丰富的功能，可以帮助开发者快速构建和部署模型，并且具有高度的可扩展性和灵活性。
## 安装和配置
要使用 tf python，首先需要安装 TensorFlow 库。可以通过以下命令来安装 TensorFlow：
```markdown
pip install t
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2023-12-15 10:50:43
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目录Merge and splitconcatAlong distinct dim/axisstack: create new dimDim mismatchUnstackSplit Merge and split tf.concat tf.split tf.stack tf.unstack con
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2020-12-11 22:40:00
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静态坐标转换：机器人本体中心到雷达中心的转换。因为激光雷达可能没安装到机器人的中心。动态坐标转换：机器人中心和里程计坐标的变换。机器人从起点出发后，里程计坐标相对于本体就会产生一个偏移，这个偏移随着机器人的运动不断改变。odme:里程计坐标系。base_link :机器人的基体坐标系，与机器人的中心点重合。base_link坐标系原点一般为机器人的旋转中心，base_footprint坐标系原点为
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2024-08-15 00:51:54
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