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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
为centos开启nfs
新安装的centos并不支持ntfs格式,导致原始机械硬盘和u盘的内容它都无法挂载。这时候需要安装ntfs-3g提供文件系统格式支持。```shwget -O /etc/yum.repos.d/e
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
归一化在机器学习中的重要作用
## 前言最近在做去噪自编码器,直接把用于MNIST的网络结构拿过来用,结果却很差。主要表现为即使数据没有噪声,重构后的数据也有明显的失真。## 解决途径把送入自编码器的数据归一化到[0,
python中的深复制与浅复制
*所有的bug,都是你的预期与实际不相符造成的。换句话说,就是读书太少****与本文相关的文章: [python的内存管理](http://blog.stackoverflow.club/me
tensorflow中的基本api
<!-- more -->## 打印tensorflow版本```pythonimport tensorflow as tf;print(tf.__version__)```