读别人的代码的时候经常看到这几个函数： flags = tf.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_xxx()
FLAGS.parse_flags()命令行参数。在深度学习训练中，我们常常需要动态的配置诸如batch size、learning rate、epoch、kernel size等等超参数，同时在分布式训练时为了区别运行不同的代码，我们也
nginx平滑升级，不影响线上业务的运行这里nginx的安装目录是：nginx第一步：查看nginx版本号：[root@localhost nginx-web]# nginx -v
nginx version: nginx/1.15.12这里的版本号是1.10.3，对比下官网的版本号：第二步：下载上传并解压nginx安装包我这里下载的是1.21.4的版本号 nginx-1.21.4，下载下来后上传
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2024-10-21 13:23:37
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网络上基于anaconda 安装tensorflowGPU版 与pytorchGPU版的教程有很多，但是都零零散散，本文希望能一套流程达到上述目的。我的系统是win10一、安装Anaconda1.1 下载安装包直接到官网下载安装包[添加链接描述](https://www.anaconda.com/#)，如果下载速度太慢，可以到国内的镜像网站进行下载，[添加链接描述](https://mirrors
How to downgrade tensorflow, multiple versions possible?
原创
2018-04-24 10:36:49
76阅读
首先要安装python，这个就不多说了，网上大把教程。注明一下我是使用的是Linux系统。接下来是具体TensorFlow的安装过程了。TensorFlow可以看做是一个用来解决问题的工具包。对于工具包的安装就有不同的途径，（1）通过一些python的包管理系统来进行安装（2）通过源码自行安装。对于python，我基本也是小白，于是还是找一个包管理器（package management syst
目录 一、更改服务器。 二、调整tensorflow版本 三、将python降级 1、进入conda命令行，依次输入以下命令 2、换回默
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2024-05-12 15:23:44
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2.0版本很多以前程序不能用，因此降级。从2.0.0降级到1.8.0。在pycharm中，输入 pip install tensorflow==1.8.0即可升级到最新：GPU版本：pip install --upgrade tensorflow-gpuCPU版本：pip install–upgrade tensorflow==============如何查看当前tensorfl...
原创
2021-07-29 11:47:21
7454阅读
https://blog..net/junmuzi/article/details/78357371 首先，可以安装一个anaconda。 然后使用python的pip可以安装特定版本的tensorflow，比如 pip install tensorflow-gpu==1.1.0 升级到最新
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2018-07-26 10:32:00
156阅读
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之前已经安装了python3.7和pycharm，没装anaconda和tensorflow,第一次安装tensorflow没有经验，各种报错，哭了。。也没有人可以问，笨手笨脚踩了无数坑555，自己通过搜索倒腾了一天终于解决了所有问题，谨写此文希望能帮到和我一样的小白。。。大佬不要笑我 Tensorflow安装日记--目录一、安装平台二、目标环境三、安装过程报错解决过程 一、安装平台 window
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2024-08-29 10:49:33
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微信公众号调用接口显示的错误码含义 返回码 说明 -1 系统繁忙，此时请开发者稍候再试 0 请求成功 40001 获取 access_token 时 AppSecret 错误，或者 access_token 无效。请开发者认真比对 AppSecr
目录一、TensorFlow简介二、安装Anaconda获取Anaconda开始安装三、TensorFlow的两个主要依赖包Protocol BufferBazel安装准备获取Bazel四、安装CUDA和cuDNNCUDA获取并安装CUDA测试CUDAcuDNN（CUDA安装完成时才可用）获取cuDNN五、正式开始安装TensorFlow 一、TensorFlow简介TensorFlow™是一个
适用对象：在做机器学习/数据科学相关，Online Jupyter已经不适合，需要在本地搭建环境的朋友们..过去的一段时间，我一直在研究深度学习相关。在这个领域目前最常见的语言和事实上的标准是Python。与任何其他编程语言和工具一样，总是需要学习和熟悉的众多工具和框架，以便充分利用它们。 你可以花费和浪费无数时间来学习如何安装和配置各种数据科学包，如Numpy，Matplotlib，Tensor
项目的配置:pom.xml
原创
2022-04-13 14:58:17
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学了Tensorflow也有一段时间，整理下知识。TensorFlow中有两个最重要的概念：Tensor和Flow。Tensor汉译为张量，英文解释为( a generalization of the concept of a vector)可以近似的看作为向量。Flow 是 "流"的意思，这体现了他的计算模型和方式import tensorflow as tf
hello = tf.const
准备事项下载安装Anaconda下载安装Pycharm下载CUDA10.0下载CUDNN重新安装NVIDIA最新驱动创建Conda环境，并安装tensorflow2.0配置Pycharm，将刚建立的环境应用在Pycharm中 下载安装Anaconda下载地址如下，根据所需版本下载安装过程暂略（下次在安装时添加）下载安装Pycharm下载安装Pycharm，下载对应使用版本即可 如果你是在校学生，
可以通过 dubbo:reference 中设置 mock="return null"。mock 的值也可以修 改为 true，然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类，命名规则是 “接口 名称+Mock” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑
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2020-07-17 15:40:00
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演示FailBack，只需要在这里覆盖一个方法就可以了。 这样我们的FailBack就算是写完了。 触发降级 运行这个测试方法 t4和t5正常执行。前面三个触发了FailBack failBack和Run方法是一一对应的 降级的处理 至于这个HystrixBadRequestException会被抛
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2020-05-04 00:41:00
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# Redis 失败后降级到数据库的实现
在现代应用中，Redis被广泛用作缓存，以提高数据访问的速度和降低数据库的压力。然而，当Redis出现故障时，应用程序需要能够优雅地降级，转而访问数据库以保证服务的连续性。本文将探讨Redis故障后如何降级到数据库的实现，并提供相关的代码示例及逻辑图示。
## 1. 背景知识
### 1.1 Redis
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，
原创
2024-09-15 06:01:52
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feign远程调用类: @FeignClient(value = "third-service", fallback = ThirdpartyFallbackService.class) public interface ThirdpartyService { ......} fallback降级类 ...
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2021-08-16 14:42:58
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feign远程调用类: @FeignClient(value = "third-service", fallback = ThirdpartyFallbackService.class) public interface ThirdpartyService { ......} fallback降级类 ...
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2021-07-16 14:54:00
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