深度学习------tensorflow张量创建

我安装为http www reinbach com uwsgi nginx flask virtualenv mac os x html http www reinbach com uwsgi nginx flask virtualenv

我也使用 tkinter 使用 python 3 7 编写了一个程序 由于我使用的是外部图片 因此当我将所有内容编译为一个 exe 时 我需要包含它们 我试过做 add data bg png files 但我仍然收到此错误 tkinter

这是 Python 示例 gt gt gt Coordinates latitude longitude format latitude 37 24N longitude 115 81W Coordinates 37 24N 115 81W

我在用dde23 of pydelay包来求解延迟微分方程 我的问题 如何有条件地编写方程 例如目标方程有两个选项 when x gt 1 dx dt 0 25 x t tau 1 0 pow x t tau 10 0 0 1 x othe

我的问题很简单 Does a for循环评估它每次使用的参数 Such as for i in range 300 python 是否会为此循环的每次迭代创建一个包含 300 个项目的列表 如果是的话 这是避免这种情况的方法吗 lst ra

我试图弄清楚如何从 Python 访问任何给定进程占用的实际 RAM 量 我发现 psutil Process PID memory info rss 工作得很好 直到操作系统决定开始压缩某些进程的 RAM 然后 所有的 memory in

我有一个pandas DataFrame含有start and end列 加上几个附加列 我想将此数据框扩展为一个时间序列 从start值并结束于end值 但复制我的其他专栏 到目前为止 我想出了以下内容 import pandas as

我似乎无法让 numpy digitize 与 datetime64 一起使用 date bins np array np datetime64 datetime datetime 2014 n 1 s for n in range 1 1

我想知道我是否可以在我的网站上使用 Django 代码 并以某种方式在移动应用程序 Flutter 等框架中使用它 那么是否可以使用我现在拥有的 Django 后端并在移动应用程序中使用它 所以就像models views etc 是的 有

我该如何通过self key下面进入装饰器 class CacheMix object def init self args kwargs super CacheMix self init args kwargs key func Cons

这个问题在这里已经有答案了 我无法理解以下行为 我正在创建 2 个字符串 并使用 is 运算符来比较它 对于第一种情况 它的工作方式有所不同 对于第二种情况 它按预期工作 当我使用逗号或空格时 它显示是什么原因False与比较is当没有使用

如果我尝试粘贴 unicode 字符 例如中间的点 在我的 python 解释器中它什么也不做 我在 Mac OS X 上使用 Terminal app 当我只是在 bash 中时 我没有遇到任何问题 但在解释器中 python Pytho

我尝试像 while 循环一样跳过 for 循环中的几个步骤 在 while 循环中 步骤根据特定条件进行调整 如下面的代码所示 i 0 while i lt 10 if i 3 i 5 else print i i i 1 result

考虑以下数据框 df pd DataFrame X a b c d Y a b d e Z a b c d 1 2 1 3 df 我想在 列中附加数字大于 1 的行 并在该行中的数字减 1 df 最好应该 然后看起来像这样 或者它可能看起来

有一个bug https tanelp github io posts a bug that plagues thousands of open source ml projects 在 PyTorch Numpy 中 当并行加载批次时Da

我正在研究矩阵的主成分分析 我已经找到了如下所示的组件矩阵 A np array 0 73465832 0 24819766 0 32045055 0 3728976 0 58628043 0 63433607 0 72617152 0 5

在 Pandas 中创建或分配新列时 我发现了一些意外的行为 当我对 pd DataFrame 进行过滤或排序 从而混合索引 然后从 pd Series 创建新列时 Pandas 会重新排序该系列以映射到 DataFrame 索引 例如 d

我有一个数据框 Time T201FN1ST2010 T201FN1VT2010 1791 2017 12 26 00 00 00 854 69 0 87 1792 2017 12 26 00 20 00 855 76 0 87 1793

我有多个 3 GB 制表符分隔文件 每个文件中有 2000 万行 所有行都必须独立处理 任何两行之间没有关系 我的问题是 什么会更快 逐行阅读 with open as infile for line in infile 将文件分块读入内存

我想在每次保存模型之前验证值 所以 我必须重写保存函数 代码几乎是一样的 我想把它写在 mixin 类中 但失败了 我不知道如何写 super func 我英语不好 抱歉 class SyncableMixin object def sav