一、前言本文将会介绍tensorflow保存和恢复模型的两种方法，一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法，还有一种是比较新颖的SavedModelBuilder类的builder保存和loader文件里的load恢复方法。通过了解这两种方法，我们可以解决如何保存和恢复一个已经训练好的神经网络模型用于推理预测的现实需求，也可以辅助查看分析一个长时间训练的模型性能，最重要的是我们
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2024-09-15 21:27:58
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作为数据运营人员，在工作中处理数据，分析数据和运用数据，基本是常态。虽非数据分析岗位，但是也是一个要重度应用数据的岗位，如果自身没有获取数据的能力，其实是非常尴尬的。一般对数据的获取，来自两个方面：内部数据和外部数据。内部数据，无非就是在自己公司的数据库或数据统计平台中根据分析的需要取数。如果是要从数据统计平台中提取数据，一般的数据统计平台，都会支持数据导出，只需要导出需要的数据即可。如果是要从公
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2023-12-05 19:13:51
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1、Python彻底分离了对象和引用，可以认为内存中的对象都是不可修改的，每次修改引用，相当于在堆上重新创建一个对象，引用指向新对象。
2、对于数值和字符串，修改意味着引用指向一个新对象。
3、集合中的元素都是引用。考虑元组，元组中的引用不能增加删除，也不能修改引用的指向。但是元组本身也是个引用，可以指向另一个元组。
4、考虑列表，列表中的引用可以增加删除，也可以修改引用的指向。列表本身也是个引用
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2014-03-12 15:27:00
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为了提取SolidWorks模型坐标，我们需要了解如何使用Python与SolidWorks API之间的交互。这项工作对于工程师、设计师等需要获取模型数据的人来说，是个非常重要的任务。在以下内容中，我将记录下我们是如何处理这个需求的，包括代码实现、架构设计和性能优化等过程。
## 背景定位
在现代工程设计中，SolidWorks作为主流的CAD软件被广泛应用。对于需要进行数据处理和模型分析的
安装过程中所涉及到的库有两种安装方式：通过pip或者conda安装。本次测试通过pip安装，使用镜像为清华源和豆瓣源。安装moviepymoviepy包是一个用来处理视频的库。这个库是Python视频编辑库，可裁剪、拼接、标题插入、视频合成、视频处理和自定义效果。 1.使用pip install moviepy安装，报错 2.使用豆瓣镜像下载pip install moviepy -i http:
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2023-09-01 07:56:55
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# Python调用存储模型
## 引言
在机器学习和深度学习领域，训练好的模型需要保存起来以备后续使用，而Python作为一种广泛用于数据科学和机器学习的编程语言，提供了丰富的工具和库来调用和使用已保存的模型。本文将介绍如何使用Python调用存储的机器学习模型，并提供示例代码。
## 存储模型
在开始之前，我们首先需要将训练好的模型保存到存储介质中。Python提供了各种方式来保存模型
原创
2023-08-25 17:29:37
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这里不再重复什么是CNN，参考了两篇博文，总结记录了在学习CNN过程中的几点疑惑。CNN做的就是下面3件事：1. 读取图片：把由一个个像素点组成的图片转换为计算机能读懂的0~255数字组成矩阵图。2. 提取特征：这是最关键的一步：此过程是由几个卷积核组成的卷积过程。这里需要解释下，在卷积的过程中，会不止一个过滤器（也叫卷积核），因为每个过滤器的参数不同，提取的特征也不同（而大小和个数由人为指定）。
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2023-10-12 23:19:58
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# 使用 TensorFlow 存储和加载模型的完整指南
在机器学习和深度学习中，模型的训练可能需要耗费大量时间和资源，因此有效地保存和加载模型是非常重要的。本文将教你如何使用 TensorFlow 来存储和加载模型。我们将通过简单的步骤来实现这一目标并附上代码示例。
## 整体流程
以下是使用 TensorFlow 保存和加载模型的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-15 05:22:26
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# Python模型存储与读取
在机器学习领域，模型的存储和读取是非常重要的一环。随着训练模型的复杂度和规模的增加，有效地管理和保存模型变得尤为重要。本文将介绍如何使用Python来存储和读取机器学习模型，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要模型存储与读取？
在机器学习的实际应用中，我们通常需要在训练模型之后将其保存下来以便后续的推理或预测。模型存储使得我们可以将模型部署到生产环境中，或
原创
2023-11-11 04:42:49
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开发的时候必不可少的需要要获取一个界面的子对象组件，虽然很简单但是如果每次获取都敲一次代码，也是一键很恐怖的事情。 现在项目用了一个工具，对着界面点一下，就会导出匹配这个界面结构的类。只要初始化这个类，就可以很方便的获取这个界面子对象的组件。 工具思路是这样的： 1、根据子对象的命名来确定需要获取的组件。比如后缀_txt表示UILabel，_go表示GameObject。 2、遍历所有
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2024-04-26 18:30:32
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1、PaddleHub是什么？
PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。
2、PaddleHub可以干什么？
通过PaddleHub，开发者可以便捷地获取飞桨生态下的所有预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像
# 利用 Python CNN 模型提取特征并输入 CSV 文件的工作流程
## 引言
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是用于图像处理和特征提取的强大工具。本文将指导新手开发者如何使用 Python 的 CNN 模型提取图像特征，并将这些特征存储到一个 CSV 文件中。整个流程包括准备数据集、构建 CNN 模型、提取特征以及将特征输出到 CSV 文件中。我们将通过表格和代码详细介绍每一步。
本蓝最近想处理一些出租车轨迹数据（本蓝纯小白一枚，希望大家多多指点，就当扶贫了），但是苦于数据量太大，2000w条，试了spss，origin都卡死了，我就寻思着试试python。今天花了很久，才实现了我想要的基础功能，下面和各位老铁们分享一下： 按照料辽北著名计算机学家刘小光先生提出的理论，任何数据处理之前都要经过读取环节，我个人比较喜欢用大熊猫读取：import pandas as pd
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2023-08-25 23:24:50
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Python网络爬虫和信息提取微信关注公众号：夜寒信息 致力于为每一位用户免费提供更优质技术帮助与资源供给，感谢支持！ 一直没有去学习爬虫，如今去试着去学习一下爬虫，体验一番网上冲浪的乐趣，哈哈。Requests库：官方地址：http://www.python-requests.org 首先我们在命令行使用pip install requests命令就可以，若下载报错，可以看我这篇文章关于解
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2024-02-29 14:11:47
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序：不少测绘成果依旧是北京54和西安80的成果。包括倾斜模型这种三维格式的数据。如何让这些工程坐标系的成果和常规见到的wgs84或者国家2000的成果底图叠加到一起呢？此处以北京54的倾斜模型成果为例，梳理一下进入到图新地球，并和天地图卫星影像叠加到一起，同时完成坐标查询、核验，高程点提取的过程。先预览一下结果 1 工程坐标系配置1.1 工程坐标系配置需要什么？1.椭球参数2.投影类型3
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2024-08-23 17:23:51
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程序的局部性：程序在执行过程中的一个较短时期，所执行的指令地址和指令的操作数地址，分别局限于一定区域时间局部性一条指令的一次执行和下次执行，一个数据的一次访问和下次访问都集中在一个较短时期内空间局部性当前指令和邻近的几条指令，当前访问的数据和邻近的几个数据都集中在一个较小区域内分支局部性一条跳转指令的两次执行，很可能跳到相同的内存位置例子：页面大小为4K，分配给每个进程的物理页面数为1。在一个进程
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2024-07-28 15:05:51
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数据库市场需要细分，行式数据库不再满足所有的需求，而有很多需求需要通过本内存数据库和列式数据库解决，列式数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。 1. 关系型数据库(行式数据库) MySQL Sybase Oracle 定义：关系模型使用记录（行或者元祖）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供
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2024-05-30 13:20:49
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每一种数据存储系统，对应有一种存储模型，或者叫存储引擎。我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型，分别是：Hash存储模型B-Tree存储模型LSM存储模型不同存储模型的应用情况1、Hash存储模型redismemcache2、B-Tree存储模型MySQL（以及大多数的关系型数据库）MongoDB3、LSM树存储模型HBaseRocksDB不同存储模型介绍1、Hash存储模型Hash存储模型其实
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2023-07-12 20:26:47
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用Python给你的文本提取关键词关键词提取是自然语言处理中常见的业务模块;要实现关键词提取，Python已经有比较好的现成的开源库可以用，比如我今天要介绍的jieba。让我们来看看如何进行关键词提取：1. 导入jieba关键词提取模块import jieba.analyse as anajieba被较多地应用于中文文本的自然语言处理，最常用到的功能是分词。但除了分词以外，它还有很多其它api接口
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2023-09-12 19:39:45
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nlp提取规格模型在自然语言处理中扮演着至关重要的角色，特别是在自动提取产品、服务或项目规格时。这种技术能够从非结构化数据中提取出有价值的信息，为企业决策提供支持。本文将详细剖析nlp提取规格模型的问题解决过程，涵盖从背景定位到复盘总结的全过程。
## 背景定位
在信息迅猛发展的今天，各种企业面临着巨大的数据处理挑战，尤其是在自动提取产品规格方面。许多企业的数据存在以下几种特点：数据来源多样、
