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map在python2和python3之间的兼容性
# 问题在python2中的代码使用了map重复使用lambda函数,又对输出用len()取出长度```python# map functionY_train = to_onehot(map(
pickle在python2和python3之间的兼容性
# 问题在python2中创建的pickle文件,在python3中无法读取,错误为```shnicodeDecodeError: ascii codec cant decode byte
更换pip的源
# 建立pip.conf文件```shcd ~mkdir .pipcd .pipvim pip.conf```# 填充pip.conf内容```[global]index-url
使用conda管理python环境
# 问题不管用的是MS还是Linux,碰到python最头疼的就是各种不同的python版本。一般会出现以下几种情况:1. python2 和python3希望在一台机器上共存2. 验证某pyt
在python中实现进度条
# 试图通过pip在python2中可以很方便的安装progressbar模块,但是python3中会报如下错误:```pythonCollecting progressbar Downlo
将自己的代码封装为库-复用代码问题
## 需求经常会碰到有些重复使用的代码必须在同一文件夹下才可以调用,为了在不同的代码库中使用他们, 要么拷贝,要么使用git submodule。做成公共库,解决了复制粘贴的问题,但是会出现代码
python中的内存分配与内存管理
与本文相关的文章:[pythonz中的深浅复制](http://blog.stackoverflow.club/python-deep-shallow-copy)## 内存分配与你想象中不同的,
tf.metrics.accuracy计算的是正确率吗
## 被坑惨了正确率使用tf.metrics.accuracy来计算,总是发现机器学不到什么。然后就不断加层,调参数,各种折腾。关键我还是几个网络在一起工作。。。。后来终于看它不顺眼,用
在tf.layers. 高层api中使用正则化
```python#定义正则化函数regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=0.01)#在初始化中加入正则化函数conv1 =
python中的内置函数
## lambda简短的函数定义```pythonfunction_my = lambda arg : arg + 1result = function_my(123)```## ma