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2022年8月17日
Dockerfile打包Centos7+python3.10.6
摘要: Docker打包 文件准备Dockerfile构建运行镜像以及进入容器在容器里继续将容器变成镜像 文件准备 Dockerfile就是构建docker的基础设置,requirement,txt 是python依赖第三方库,Python-3.10.6.tar.xz是从https://registry.n
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posted @ 2022-08-17 18:07 赫凯
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2022年8月16日
Windows 下WSL1升为WSL2
摘要: WSL1-->WSL2 启动组件更新WSL2内核 启动组件 用管理员权限打开PowerShell运行 Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform 更新WSL2内核 从https://wslstor
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posted @ 2022-08-16 10:39 赫凯
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2022年7月29日
Mac matplotlib 画图中文出现乱码
摘要: 是因为Mac的字体与matplotlib中默认字体不一致导致的。 首先看下Mac的字体有哪些。 import matplotlib a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist]) for i in a:
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posted @ 2022-07-29 18:21 赫凯
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2022年7月28日
Tensorflow2.0 混淆矩阵与打印准确率不符
摘要: 最近在做一个二分类的项目,模型最后几层是这样的,最后用了sigmiod激活。 model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)), model.add(tf.k
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posted @ 2022-07-28 21:47 赫凯
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2022年7月24日
简单Win10版Docker+Python封装
摘要: Win10版Docker 下载Docker做包所需的文件Docker 配置文件Python执行文件Python依赖第三方库 执行语句 之前做过Mac版的,现在将Win10系统的补上。 下载Docker 首先是下载Windows系统桌面版的Docker,我下载后没有任何额外的操作就可以封装Docker
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posted @ 2022-07-24 18:47 赫凯
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Tensorflow2.0 深度学习运行代码简单教程
摘要: Tensorflow2.0 深度学习运行代码简单教程 简单模式整理数据模型跑起来 专家模式整理数据模型跑起来 之前写过Pytorch,现在工作需求用了Tensorflow2.0的框架,经过这段时间的学习,来总结下。Tensorflow2.0 提供了两种训练模式可以上手。 简单模式 Tensorflo
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posted @ 2022-07-24 10:15 赫凯
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2022年7月18日
Python 用字符串拼接函数名称
摘要: 之前有个需求,需要写20个方法,每个方法还需要另外调用,写方法时无所谓,调用太麻烦了,找到了这一招。 # 一批冗余的函数定义 def a1(t): print(f'a1方法的{t}') def a2(t): print(f'a2方法的{t}') def a3(t): print(f'a3方法的{t}
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posted @ 2022-07-18 10:26 赫凯
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2022年7月14日
Tensorflow2.0进阶学习-RNN生成音频 (十二)
摘要: RNN生成音频 引包数据熟悉一些预先准备下载数据对MIDI文件进行处理数据打印创造MIDI文件 数据准备模型准备跑起来生成notes总结 Generate music with an RNN 引包 import collections import datetime import fluidsynt
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posted @ 2022-07-14 10:32 赫凯
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2022年7月13日
Mac brew安装报错“no bottle available!“
摘要: 执行以下命令,再安装就可以了。 echo 'export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN=https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc brew update
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posted @ 2022-07-13 19:15 赫凯
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2022年7月4日
Tensorflow2.0 自定义训练的方式求解函数系数
摘要: 做曲线拟合逼近的时候,如果知道拟合的大致方程,如何求出方程的系数呢? 其实在numpy中已经有函数去求多项式系数了,如下 # x和y对应的就是坐标轴上x和y。 z = np.polyfit(x, y, 3) #用3次多项式拟合,输出系数从高到0 # p就是所求方程 p = np.poly1d(z)
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posted @ 2022-07-04 09:36 赫凯
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