无法加载ISAPI 筛选器 当前配置只支持加载为 AMD64 处理器体系结构创建的映像 2011-11-9 0:18:49来源:本站原创作者:清晨320我要评论(0) 今天服务器的伪静态死活加载不上去,查很多原因也找不到 权限也给了.到底是什么原因呢? 问题:由于一个配置问题,无法加载 ISAPI 筛选器 'C:\windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\aspnet_filter.dll'.当前配置只支持加载为 AMD64 处理器体系结构创建的映像.…

当鼠标点击input框时,想让全选input框的所有内容只需要加“onfocus="this.select();”就可以了…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十一课:加载模型 模型加载: 你知道大名鼎鼎的Milkshape3D建模软件么,我们将加载它的模型,当然你可以加载任何你认为不错的模型.   这篇渲染模型的文章是由Brett Porter所写的. 这篇教程的代码是从PortaL…

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/…

近日,四大会计师事务所推出的机器人财务及业务解决方案的话题引爆朋友圈.鉴于该话题的前沿性以及对财务及业务领域从业人员未来职业发展有巨大的影响,引起热门讨论在所难免.小编先来汇总下目前国际四大会计师事务所各家在中国推出的机器人业务解决方案.看过的童鞋可以跳过,不过小编还是建议您再看下,也许能看到之前文案没看到的东东. 一.安永机器人流程自动化(RPA) 机器人流程自动化正在朝着一个新的高度迈进 机器人流程自动化(RPA)是向业务流程捆绑和外包变革迈进的又一步.在过去几十年中,我们已经看到各种技术进…

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.…

[译]Vulkan教程(31)加载模型 Loading models 加载模型 Introduction 入门 Your program is now ready to render textured 3D meshes, but the current geometry in the vertices and indices arrays is not very interesting yet. In this chapter we're going to extend the program…

# 选择哪个变量来保存和恢复 # 如果你没有传递任何的参数到tf.train.Saver() # 这个saver会处理计算图中所有的变量 # 每一个变量都被保存,保存的名字就是当初创建他们时候的名字 # 有时候在checkpoint文件中声明名字也是很有用的 # 例如 你或许已经训练完一个模型,其中还有变量叫做weights # 他的值你想存进文件中叫做params # 有时候只保存和恢复模型子图中的变量也是有用的 # 例如你或许想训练一个有5个隐藏层的神经网络, # 但是现在你想训练一个有6个…

# The tf.train.Saver对象不仅保存变量到checkpoint文件 # 它也恢复变量,当你恢复变量的时候,你就不必须要提前初始化他们 # 列如如下的代码片段解释了如何去调用tf.train.Saver.restore方法,来从checkpoint文件中恢复变量 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # Create some variables v1 = tf.get_variable("v1", shape=…