今年CPU市场终于能让人兴奋起来,AMD翻身之作Ryzen系列CPU强势上市,收获无数好评。Intel这边也良心推出了堪称白菜神U——奔腾 G4560,给万年双核奔腾处理器开出超线程,性能直逼i3,价格只有一半不到,这么优秀产品当然值得选购。然而DIY最讲究是搭配均衡,除了CPU,显卡也不少得,下面一起来看看,白菜神U——G4560最适合搭配什么价位显卡吧!知名外站Gamer Nexus
# 解决Python跑出来数据太大 ## 引言 Python作为一种高级编程语言,广泛用于数据分析、机器学习等领域。然而,由于数据量增加,有时候在处理大规模数据时,可能会遇到“Python跑出来数据太大”问题。本文将介绍如何解决这个问题,并通过具体步骤代码示例来帮助新手开发者实现。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A(开始) B(读
原创 2023-11-12 09:52:37
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要求1:bug计分1、第一个bug(1)标题:段晓睿同学输出多余字符,且total与词频之间无换行(2)bug内容:a:测试环境Windows Professional 64bit;cmd;b:测试步骤进入wf.exe文件所在文件夹;输入 wf -s test.txtc:运行结果1.txttotal 5d:期待运行结果total 5e:运行结果与期待运行结果差异多输出了一个文件名1.
# Python写入数据到Hive方案 在实际数据处理分析中,常常需要将通过Python处理后生成数据写入到Hive,以便后续查询分析。本文将通过具体示例,说明如何将Python处理数据写入Hive,并提供代码示例与必要流程图关系图。 ## 背景 Hive是一个高效数据仓库工具,能够对大量数据进行批处理分析。而Python则是当下广泛使用数据处理工具。结合这两者,可
原创 2024-08-13 08:22:01
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-
转载 2012-05-22 15:49:00
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【深度学习框架格式转化】【GPU】Pytorch模型转ONNX模型格式流程详解 文章目录【深度学习框架格式转化】【GPU】Pytorch模型转ONNX模型格式流程详解前言PyTorch模型环境搭建(GPU)安装onnxonnxruntime(GPU)pytorch2onnx总结 前言神经网络模型通常在深度学习框架(PyTorch、TensorFlowCaffe等)下训练得到,这些特定环境
# 深度学习模型使用方案 在深度学习领域,模型训练完成后,将其应用于实际任务中是至关重要。本文将介绍如何使用训练好深度学习模型,并为您提供一个完整项目方案,包括代码示例、序列图表格等。 ## 项目背景 某公司希望利用深度学习模型来进行产品图像分类,以提高其库存管理客户服务效率。通过训练好模型,可以实现自动识别分类库存中产品,从而节省人工成本时间。 ## 项目目标 1.
原创 2024-07-31 07:31:57
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训练神经网络模型并不是我们最终目的,我们想要实现训练好模型来预测未知图片。深度学习领域框架众多,本文仅讨论TensorFlow框架及其生成ckpt模型。如何实现网络模型restore呢?简单来说,restore训练好模型有两种思路:思路一:恢复网络结构 + 参数1.1 思路解析先从已经训练好模型默认图中得到模型输入输出计算节点,也就是x节点y(也即logits),然后使用s
这里主要比较模型:VGG,GoogLeNet,Inception系列,Xception1. VGG模型:(2014年)16个卷积/全连接层,全部使用3×3卷积2×2pooling。引用cs231n上面一句话:几个小滤波器卷积层组合比一个大滤波器卷积层好(层与层之间有非线性激活函数)。有以下优点:多个卷积层与非线性激活层交替结构,比单一卷积层结构更能提取出深层更好特征。其次,假设所有
# 如何读取Python中跑出来数据并画图 ## 引言 在数据分析可视化领域,Python是一种非常常用编程语言。Python提供了丰富工具,使得数据读取处理变得更加容易。在本文中,我们将介绍如何读取Python中跑出来数据,并使用常见画图库进行可视化。我们将通过一个实际问题解决来演示这一过程。 ## 实际问题 假设我们有一份包含电子商务网站每天访问量数据,我们想要分析
原创 2023-09-09 11:02:03
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在一个现代Java项目中,我们常常面对许多与字符编码相关问题。其中,一个典型问题就是“Java项目跑出来网页汉字是问号”。这常常导致用户无法正常阅读网页内容,因此解决这一问题至关重要。 > **用户原始需求:** 用户希望在浏览器中正常显示汉字,而不是乱码或问号。 ### 业务场景分析 在现代企业应用中,很多系统需要支持多种语言,而汉字作为一个重要语言类别,必须在系统中得到正确体现
原创 7月前
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# 如何在 Vue 中获取 Python 生成数据 在前后端分离开发中,Vue.js 作为一种前端框架,通常会与后端技术(例如 Python Flask 或 Django 等)配合使用。今天我们将讨论如何通过 Axios 在 Vue 前端获取 Python 后端生成数据。以下是实现主要步骤每一步所需代码示例。 ## 流程概述 以下是实现步骤: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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PAT常用模板梳理 1.DFS+Dijkstra(description): 最短路径问题,如果约束条件不复杂的话直接写个Dijkstra就可以了。如果约束条件比较复杂的话那么可以先利用Dijkstra把所有搜索到可疑路径先用图结构存储起来,然后再采用dfs进行搜索。void Dijkstra(int n){//利用Dijkstra把所有满足cost最小路径采用pre[N]
目录目录一、前言介绍:1.1、NDP简单说明:1.2、ICMPv6-Internet控制报文协议1.3、IPv6IPv4相比有哪些优势?二、IPv6邻居发现协议--NDP详解2.1、IPv6地址解析2.1.1、邻居请求(Neighbor solicition)NS2.1.2、邻居通告(Neighbor Advertisement)NA2.2、路由发现(地址解析使用是NS与NA,路由发现使用RA
1. 介绍2. 准备数据2.1 清空系统缓存3. MR测试3.1 MR without alluxio3.2 MR with alluxio3.3 问题补充4. spark测试4.1 spark without alluxio4.2 spark with alluxio5. 第一阶段实验总结6. IO实验6.1 任务负载6.2 从HDFS中读取10G文件6.3 从HDFS中读取10G文件7. 进一
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在使用 IntelliJ IDEA 开发 Java 项目时,偶尔会遇到覆盖率不准确问题。这个问题通常使得开发者无法高效地判断代码测试覆盖率,从而影响到代码质量维护。因此,有必要深入研究并梳理问题根源和解决方案。 ## 协议背景 要理解覆盖率不准确问题,我们可以参考以下 **四象限图**,分析不同方面的原因。 ```mermaid quadrantChart title 覆盖
原创 7月前
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最近看到一个算法题:给定一个 array,array中数字不重复,求出里面最长连续一段,它由连续数组成,顺序任意一看到题目就知道需要使用分治法,把数组分成左右两段,分别递归,但最长有可能出现在中间,对中间处理稍微复杂一点,但题目假设数组中数字不重复,所以还是比较容易处理。求出左中右三段最长后,取他们最大长度即可。我分别用pythonlisp解决该问题,其实是先写python,然
转载 11月前
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5.1sys模块定义sys模块主要负责与Python解释器进行交互常用方法 import sys #如何查看sys里面有哪些方法 #help(sys) #利用以上不直观,我们可以dir print(dir(sys)) 属性或方法描述sys.argv获取命令行参数列表,第一个参数是程序本身sys.exit(n)退出 Python 程序,exit(0) 表示正常退出。当参数非 0 时,会引发一个
1. 降低模型过拟合/欠拟合风险1.1 提高数据数量收集更多真实数据对于图像、文本、视频类型数据,可以通过网络爬虫或者搜寻公开数据集方法,得到更多真实数据。创造更多数据对于图像,采用数据扩增一系列方法:旋转、平移、拉伸、裁剪、加噪声等; 对于数值,采用添加噪声方式mixup使用任意两个类别的数据单样本,进行线性差值,得到新数据标签。使得原本离散粒度为1数据集,离散粒度小于1,数据分
1. Python搭建数据科学环境今天,在本篇Python数据科学教程中,我们将看到Python数据科学环境设置。此外,我们将告诉你数据科学环境设置需要安装所有内容,如Python、Anaconda、Miniconda。除此之外,我们还将看到如何为Data Science Environment Setup设置虚拟环境,以及导入Data Science Packages。今天,
转载 2024-03-12 19:18:55
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