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happygril3
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2019年6月17日
修改系统时间
摘要: sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime date -R
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posted @ 2019-06-17 14:32 happygril3
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统计查询
摘要: 1.有多少个不同的省? select count(distinct province) from kg_fk_city 2 2. 每个城市的数目 select city,count(city) from kg_fk_city group by city changpin 3 chaoyang 6 h
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posted @ 2019-06-17 09:46 happygril3
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2019年6月4日
跟新数据库
该文被密码保护。
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posted @ 2019-06-04 18:17 happygril3
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2019年5月31日
csv导入数据
摘要: 1.关闭Neo4j服务器进程 2.删除graph.db数据库文件 /data/databases/ rm -rf graph.db 3.重新启动Neo4j服务器 4.数据导入import 5.window界面输入neo4j语言 10-100-22-94:/data/soft/neo4j-commun
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posted @ 2019-05-31 18:12 happygril3
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2019年5月29日
tensor与数组转化
摘要: import tensorflow as tfimg1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)img2 = tf
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posted @ 2019-05-29 19:04 happygril3
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tf.nn.conv2d
摘要: import numpy as npfilter_primes = np.array([2., 3., 5., 7., 11., 13.], dtype=np.float32)x = tf.constant(np.arange(1, 13+1, dtype=np.float32).reshape([
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posted @ 2019-05-29 17:36 happygril3
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tf.Variable
摘要: import tensorflow as tftf.reset_default_graph()v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name="v1")v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0), name="v2")v3
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posted @ 2019-05-29 14:56 happygril3
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2019年5月27日
tf.truncated_normal
摘要: tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差。这个函数产生正太分布,均值和标准差自己设定。 和一般的正太分布的产生随机数据比起来,这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差。c = t
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posted @ 2019-05-27 15:24 happygril3
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2019年5月24日
neo4j传参
摘要: py2neo_graph= py2neo.Graph("http://****", user="****", password="*****") #3.5.3def query_neo4j(query): results_generator = py2neo_graph.run(query) res
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posted @ 2019-05-24 11:17 happygril3
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2019年5月7日
tf.nn.dropout
摘要: tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape = None, seed = None, name = None) 解释:一个神经元将以概率keep_prob决定是否被激活,如果不被激活,那么该神经元的输出将是0,如果该神经元被激活,那么该神经元的输出值将被放大到原来
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posted @ 2019-05-07 14:22 happygril3
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