巴蜀秀才

摘要： pandas和fit_generator配合使用时，不想将数据全部读入内存，因为实际上也读入不了，数据量太大了。以下是如何按batch_size大小读取： 1、准备数据： 1 a = pd.DataFrame(a) 2 a = [ 3 [1, 1, 1, 1], 4 [2, 2, 2, 2], 5 阅读全文

摘要： 发生此报错的原因可能是python序列是非矩形的数据，即在某个维度上数据不能对齐；或者你在使用pandas的数据时直接调用，如： 1 input_data = pd.DataFrame([[1,5,3], [5,2,9]]) 2 train_data = tf.random.shuffle(inpu 阅读全文

摘要： reduce函数实现函数对象对参数运算之后输出结果的累积计算 函数导入： 1 from functools import reduce 函数调用： 1 def add(x, y): 2 return x+y 3 4 print(reduce(add, [1,2,3,4,5])) 1 reduce(l 阅读全文

摘要： 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- encoding: utf-8 -*- 3 """ 4 @Author : {FirstElfin} 5 @License : (C) Copyright 2013-2020, {DHWL} 6 @Contact : {29687937 阅读全文

摘要： 给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 代码实现： 1 # 编辑距离 2 class Solution: 3 def minDistance(self, 阅读全文

摘要： 数据来源：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 最大子序和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 代码如下所示： 1 class Soluti 阅读全文

摘要： TF-IDF TF-IDF统计的是词库所有词的出现频率与在文件级出现频率的倒数的对数乘积。 TF:即词语出现的频率。 IDF：记每个词出现的文件数为 file_i,总文件数为file_num，IDF[I] = log(file_num/(1+file_i)) TF-IDF = TF * IDF 1 阅读全文

摘要： shape数据集案例 为了清楚观察数据shape值的变化，我们用model.summary()打印了总结信息，具体操作是在mrcnn文件夹中的model.py文件里在模型compile之后加上如下代码： 调用shape数据集测试中打印的结果：(这里我更改了Input的None为128，便于观察) 阅读全文

摘要： 报错：OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 24614474, sblock->base_addr = 0, stored_eof = 257557808)： 发生错误的原因可能是你的权值文件没有下载完整，数据下载地址： 源码给的下载 阅读全文

摘要： 前述知识见二值变量间的相关性分析 dc系数，这里作者是用自己名字命名，也是区分度相关系数的一个缩写。 关于dc系数的表达式我们可以使用如下的表达式，该表达式要比第一个表达式更优。因为区分度d实际上是一个平方项，开发之后的sqrt(d)能更好的刻画区分度，所以dc系数为： 即我们用新的区分度sqrt( 阅读全文