一.安装 必要:tensorflow,Keras 首次运行需要安装: 1)下载模型权重   inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 路径见前一篇 2)安装h5py pip install h5py 3)安装PIL 遇到pip无法安装,以pillow替代,见Stack Overflow 二.参数说明 分类结果: ImageNet的1000种object,对应模型分类结果的1000 classes: text: imagenet 1000

一.模块安装 pip3 install schedule 官方文档 二.常用的使用案例 #基本格式 #创建方法 def func(): print("方法") #创建定时 schedule.every().seconds.do(func) #每秒运行一次 #如果方法需要传参的话do(func,参数1) #开循环 while True: schedule.run_pending() #如果值运行一次schedule.every().day.do(func).run() schedule.

官方文档:http://clang.llvm.org/docs/ClangFormatStyleOptions.html 中文 在代码中配置样式 当使用 clang::format::reformat(...) 方法, 格式将被clang::format::FormatStyle 框架指定. 配置格式化样式选项 这一部分列出了被支持的选项. 每个操作都有指定类型. 枚举类型的可能的值,被C++枚举(一个预编译,例如:LS_Auto)和配置中的一个值(没有预编译:Auto)指定. BasedOnS

re模块 python官方文档链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/re.html re模块源码 r"""Support for regular expressions (RE). This module provides regular expression matching operations similar to those found in Perl. It supports both 8-bit and Unicod

python附录-builtins.py模块str类源码 str官方文档链接:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#text-sequence-type-str builtins.py class str(object): """ str(object='') -> str str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str Create a new stri

看这个之前我准备先看一下random模块的官方文档... 在整个随机模块中,  最基础的就是random, 它产生一个 [0.0, 1.0)的浮点数. 这个模块下所有的函数实际上是绑定在一个叫做random.Ramdom的类的隐藏实例下的, 当然你可以自己实例化这个类从而得到新的随机数生成器, 同时random模块下还有一个叫做SystemRandom的类, 它使用系统函数 os.urandom()用操作系统提供的随机资源来来产生随机数.(不知所云...) 只挑了一部分看起来有用的函数... r

mybatis XML 映射配置文件 (官方文档) -对象工厂(objectFactory) -配置环境(environments) -映射器(mappers) 本地IDEA搭建/测试步骤 创建数据库 执行mysql查询 CREATE DATABASE mybatis; CREATE TABLE tbl_employee( id ) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, last_name ), gender ), email ) ); 插入一条数据 加载jar包 :   lo

参照 FluentValidation 的官方文档写的例子,方便日后查看和使用. 原文:https://github.com/JeremySkinner/FluentValidation/wiki Home NuGet Packages Install-Package FluentValidation For ASP.NET MVC integration: Install-Package FluentValidation.MVC5 For ASP.NET Core: Install-Packa

基础 // 判断值是否是指定数据类型 var result = hui.isTargetType("百签软件", "string"); //=>true var result = hui.isTargetType(123, "number"); // =>true var result = hui.isTargetType("false", "boolean"); // =>false /

人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界

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PyMongo官方文档翻译 周煦辰 2016-06-30 这是本人翻译的PyMongo官方文档.现在网上分(抄)享(袭)的PyMongo博客文章很多,一方面这些文章本就是抄袭的,谈不上什么格式美观,另一方面其实这些博客已经落后很久了,根本是不能作为参考的.遂自己翻译了一下.渣翻译请见谅,能看懂就行. 本翻译文档包含以下内容: 使用PyMongo插入数据 使用PyMongo查询数据 使用PyMongo更新数据 使用PyMongo删除数据 使用PyMongo进行数据聚合 使用PyMongo创建索引

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