本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

调用H5的方法需要给H5传一些参数,参数中包括图片的base64字符串. 错误一: 图片转base64,后面参数不能随便写,正确做法如下 NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(img,0.1); NSString *strImgBase64 = [imageData base64EncodedStringWithOptions:NSDataBase64EncodingEndLineWithLineFeed]; 把NSDataBase64Enc

(WebViewJavascriptBridge注册方法都能调用,只有callhandlename时无论如何也没响应)这个问题真是纠缠我好久了 webview评论区刷新问题终于找到原因了 ,我试着把咨询详情的页面url放在网上的demo里运行  发现是可以运行的,就对比了以下两个demo的区别,有两个区别: 1.如果用的WebViewJavascriptBridge是老版本的话,那么不管第三方是手动拉进去的还是pod进去的 ,都可以用 2.如果用的是最新版本的话,必须是用pod进去的才能调用到c

为了便于在OpenModelica进行仿真,形成一个完整的仿真模型,没有使用第三方的库,参照了DrModelica的例程,按照Modelica库的开源模型定义了所用的基本元件模型. 首先给出一些基本类型的定义: type ElectricPotential = Real; type ElectricCurrent = Real(quantity = "ElectricCurrent", unit = "A"); type Resistance = Real(quan

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文

概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driv

前言 Hybrid架构的核心就是JSBridge交互,而实现这个交互的前提是弄清楚H5和Native端的交互 本文主要介绍Native端(Android/iOS)和H5端(泛指前端)的交互原理 (之前也整理过类似的文章,本系列重新梳理) Native与H5交互的两种方式 原生和前端的交互有两种方式:url scheme以及JavaScriptCore(在Android中是addJavascriptInterface) url scheme适用于所有的系统设备(低版本Android和低版本iOS都

Hybrid APP之Native和H5页面交互原理 Hybrid APP的关键是原生页面与H5页面直接的交互,如下图,痛过JSBridge,H5页面可以调用Native的api,Native也可调用H5页面的方法或者通知H5页面回调 在Hybrid APP中,原生与H5的交互方式在Android和iOS上的实现是有异同的,原因是Android.iOS的通信机制有所区别,下面介绍原生和H5相互调用的方法 Native与H5交互的两种方式 原生和前端的交互有两种方式:url scheme以及Jav

产生背景: APP里的公用页面,像帮助中心页.授权认证结果页.各种协议页面,都需要做成H5页面,方便安卓和ios去调用. 交互情况描述: 要是有动态值,就需要定义在自己H5链接的后面,让他们传值,自己取参,动态放入页面中,动态数据多,就需要调用后台接口,所需的参数让安卓和ios在调取H5页面时,传过来,取到在调用后台接口,获取数据渲染页面. 例如: https://www.cnblogs.com/missme-lina/p/10688954.html?res=0&no=1 这个链接参数定义好,给

项目中经常用到WebView与H5的交互,一个是H5调本地方法,一个是本地调H5方法,在此记录一下. 首先,启用JS支持 //启用js支持 webSettings.setJavaScriptEnabled(true); 1. JS调用Native方法 // JS调用Native方法 mWebView.addJavascriptInterface(new JsInterface(), "android"); // "android"是js那边调用Java方法时的一个“

由于H5的灵活多变,动态可配的特点,也为了避免冗长 的审核周期,H5页面在app上的重要性正日益突显. iOS应用于H5交互的控件主要是UIWebView及WKWebView WKWebView是14年随iOS8推出的,很好的解决了UIWebView加载速度慢,内存占用大的问题 WebViewJavaScriptBridge是一款轻量级的框架,使用它结合wkwebview能十分方便的实现源生与H5的交互 webviewJavaScrptBridge的基本使用 1.初始化需bind视图 [WebV

Java虚拟机内存模型及垃圾回收监控调优 如果你想理解Java垃圾回收如果工作,那么理解JVM的内存模型就显的非常重要.今天我们就来看看JVM内存的各不同部分及如果监控和实现垃圾回收调优. JVM内存模型         正如你上图所看到的,JVM内存可以划分为不同的部分,广义上,JVM堆内存可以划分为两部分:年轻代和老年代(Young Generation and Old Generation) 年轻代(Young Generation) 年轻代用于存放由new所生成的对象.当年轻代空间满时,

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)(二) 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话,不论是demo还是实际项目,通常的情况都是先跑一次看看效果,然后针对某些效果不好的地方做一些调优,俗称「调参狗」,调优有很多方法,基本的方法是:根据模型在测试集合的badcase 来分析有没有共性的问题,譬如做一个文本分类,我们在训练集上效果很好,但是测试集上,某

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章<AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集>中,我们介绍过集成算法.集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法. bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集.然后将这 N 个新的数据集作用于同一个机器学习算法,从而得到 N 个模型,最终集成一个综合模型. 在对新的数据

一.一般的模型调参原则 1.调参前提:模型调参其实是没有定论,需要根据不同的数据集和不同的模型去调.但是有一些调参的思想是有规律可循的,首先我们可以知道,模型不准确只有两种情况:一是过拟合,而是欠拟合.过拟合是指模型过于复杂,欠拟合是指模型过于简单. 2.查找资料:调参时应该知道每一个参数的默认值是多少,其增大或者减小会使模型更加复杂还是更加简单. 3.调参可以使用两种方法:1.学习曲线 2.网格搜索 学习曲线只能对参数一个一个进行调整,可以观察参数的增大或者减小具体对模型产生怎样的影响:网格搜

学习方法 面对有难度的功能,不要忙着拒绝,而是挑战一下,学习更多知识. 尽量独立解决问题,而不是在遇到问题的第一想法是找人. 多学习别人开源的第三方库,能够开源的库一定有值得学习的地方,多去看别的大神的博客. 作为一个程序员,如果你停止了学习,你也必将会被这个团队淘汰. 要把学习的技能当做兴趣,而不是为了挣钱去学习,是为了学习技能而学习. 有给自己定制一个详细的职业规划和人生规划,大到5~10年,小到近3年(并且细化到月)的计划. 不要盲目的面试,要针对即将面试的工作,准备面试. 首先针对一个自

目录 一.现有混合方案 二.Hybrid技术原理 三.Native 通知 H5 (Native 调用 JS) 3.1 Android 调 H5 3.2 iOS 调 H5 四.H5 通知 Native(JS 调用 Native) 4.1 URL Scheme 4.2 WebView API 注入 五.探讨 JSBridge 接入方式 一.现有混合方案 Hybrid App,俗称混合应用,即混合了 Native技术 与 Web技术 进行开发的移动应用.现在比较流行的混合方案主要有三种,主要是在UI渲

竞赛传送门:https://www.tinymind.cn/competitions/42 我们就是傻狗天仙配啦~ 决赛排行榜: 这次比赛感谢第一名的 baseline:https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/81946511 我们的代码基于这个baseline,省去了自己编写数据读取.评分准则的麻烦. 首先,我们将baseline的模型换成ResNet50.DenseNet201空模型效果不好:然后,我们选择了迁移学习,参考博客:https

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并