使用scipy.misc.imread()函数对齐预测输出和ground truth的通道。 替换新的数据输入模型，经常会报数据维度不对的问题。这是由于预测数据和ground truth数据通道数没有对齐。 scipy.misc.imread(name, flatten=False, mode=No ...
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2021-05-24 17:01:00
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1、用例图 概念： 用于 描述 系统提供的系列功能，每个 用例 代表系统的一个功能模块； 用例图 对系统的实现不作任何说明，仅是系统功能的描述； 目的： 帮助 开发团队 以一种可视化的方式理解系统的需求功能； 组成： 用例： 以一个椭圆表示，用例的名称位于椭圆的中心或下面； 角色： Actor，与系 ...
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2021-05-24 13:40:18
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前言 现代业务越来越复杂，数据量也越来越大，关系型数据库本身就比较容易形成系统瓶颈，单机存储容量，连接数，处理能力都有限。 当单表的数据量达到一定量级以后，比如1000万，由于查询维度较多，即使添加从库，优化索引，做很多操作时性能还是下降严重。 这个时候要如何提高数据的性能呢？ 有人说，可以通过提升 ...
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2021-05-24 13:31:00
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一、MDL类型 锁名称 锁类型 说明 适用语句 MDL_INTENTION_EXCLUSIVE 共享锁 意向锁，锁住一个范围 任何语句都会获取MDL意向锁， 然后再获取更强级别的MDL锁。 MDL_SHARED 共享锁，表示只访问表结构 MDL_SHARED_HIGH_PRIO 共享锁，只访问表结构 ...
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2021-05-24 04:05:07
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Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同。如果对 ...
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2021-05-24 02:42:46
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构建高性能的读服务 1、如何使用简洁的架构实现高性能的读服务？ 读服务在实现流程上，基本上是纯粹的从存储中一次或多次获取原始数据，进行简单的逻辑加工，或直接返回给用户/前端业务系统，它是无状态或者无副作用的，也就是说每一次执行都不会在存储中记录或修改数据，每一次请求都和上一次无关。 1.1、存储的选 ...
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2021-05-24 02:00:02
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题目 由于有三个方向，所以在普通二维dp上再加一个方向维度，用三维数组进行dp。 $f[i][j][\(→\)]$（\(f[i][j][0]\)） 表示从当前格子的左边走到当前格子能取到的最大整数之和。 $f[i][j][\(↓\)]$ （\(f[i][j][1]\)） 表示当前格子的上边边走到当前 ...
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2021-05-03 12:57:39
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一、线性回归 一、线性回归 ? 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有如下目标函数： 其中线性函数如下： ? ...
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2021-04-28 12:19:06
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一般常用的地方： 当我们的做需求的时候会有这样的需求，如当我们需要做位置定位，或者我们需要知道当前所在位置坐标（经度，维度，位置名字），或者去寻找多少米内的建筑位置 或者是建筑个数，这个我们可以利用redis的GEO地理定位计算可以得出，数据库中存放商家的经纬度（坐标），通过geo计算得出距离。 关 ...
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2021-04-24 13:37:44
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参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN ...
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2021-04-24 11:57:18
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