thinkphp save()方法没有数据保存返回0,保存失败返回false   可以对返回值判断一下就好 $ret = $model->save($data); //var_dump($ret);die; if($ret !==false){ $ret = '1'; }else{ $ret = '0'; }

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding):在TensorFlow程序运行的每一步,让python代码来供给数据. 从文件读取数据:在TensorFlow图的起始,让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据:在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

今天遇到这么一个问题,公司最近在做一个活动,然后数据库需要建表,其中有个字段是关于奖励发放的状态的字段,结果读取出来的值为true 一.解决读取数据为true/false的问题 场景: 字段:status (值为1,2,3) 类型:tinyint  长度:1(有符号的) 结果:查询出来的数据列表,状态值不管是1还是2还是3,都是"boolean true" 分析并解决: 分析:由于MySql中没有boolean类型,所以会用到tinyint[1]类型来表示,在mysql中boolean

1.FileInputStream() // 构建字节输入流对象,参数为文件名 FileInputStream fin = new FileInputStream("message"); System.out.println("输入流可读入字节数:" + fin.available()); // 建立byte型数组b,从输入流读取的数据暂时存放在b中 byte b[] = new byte[fin.available()]; // 从输入流读取数据 fin.read

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

原文网址:http://www.it165.net/pro/html/201309/7170.html 想保存成绩.记录得分.保存账号密码等等?数据持久性可以做到这一点!这篇文章通过简单的程序,来分享一下如何使用plist来保存和读取数据,以供大家参考学习. 一.程序的主要功能 1. xib文件如图1所示. 图 1 2. 通过“保存”按钮将4个textField(ID.Name.Age.Class后面的输入框)的内容保存到plist文件中. 3.通过“读取”按钮将plist中的内容分别读取到4个

一.问题引出. Hadoop 的Server 采用了Java 的NIO,这样的话就仅需要为每一个socket 连接建立一个线程,读取socket 上的数据.在Server 中,只需要一个线程,就可以accept 新的连接请求和读取socket上的数据.为什么只需一个线程就解决问题了? 二.java NIO的分析 Java NIO旨在快速搬运大量东西,大大提高I/O效率. (1)    引入了buffer和channel.Buffer:是一块连续的内存块.NIO 数据读或写的中转地.Channel

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

一.可能需要的软件:1.虚拟串口vspd(Virtual Serial Port Driver,用来在电脑上虚拟出一对串口,模拟通讯. 2.友善串口调试助手,用来发送.读取数据. 二.思路1.查询本机所有的串口 2.判断需要的串口是否存在本机的串口中 3.设置串口的参数,如波特率.奇偶校验等. 4.打开串口, 5.通过串口读取数据,处理数据 6.关闭当前窗口时,将串口一并关闭. 7.可以写一个定时器,来循环执行1.2两步,并判断串口是否打开,以保持串口通讯正常. 三,代码 1.查询本机所有的串口

十图详解TensorFlow数据读取机制 一.输入流水线读取数据流程 1). 创建文件名列表 相关函数:tf.train.match_filenames_once 2). 创建文件名队列 相关函数:tf.train.string_input_producer 3). 创建Reader读取数据 tf.ReaderBase . tf.TFRecordReader . tf.TextLineReader . tf.WholeFileReader . tf.IdentityReader . tf.Fix

在2.0版本之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了,SparkConf.SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中. 在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession .builder() .master(masterUrl) .appName(appName) .config("spark.s

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

项目中经常会有这种场景,在配置文件中配置对应关系,项目启动的时候从中读取数据存入map缓存起来,这样使用的时候就可以直接从map找到对应的映射关系. 然后遇到了这么一个诡异的问题,一个简单的映射关系如下: 1:"语文" 2:"数学" 3:"英语" 第一行的语文的映射关系无论如何都取不到,debug的时候可以看到实际上map中是存在1:"语文"这条映射关系,但是取的时候却取不到.这个很诡异啊,取2或是3的映射关系一点问题都没有,

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date

第18课-数据库开发及ado.net 连接数据库.增.删.改向表中插入数据并且返回自动编号.SQLDataReade读取数据 ADO.NET 为什么要学习? 我们要搭建一个平台(Web/Winform)让用户方便的操作数据库中的数据. 什么是ADO.NET 是一组库类,System.Data. Ado.net组成 Connection:用来连接数据库 Command:用来执行SQL语句 DataReader:只读.只进的结果集,一条一条读取数据(SteamReader.XmlReader) Da

Camp时在python2的编码上坑了不少. 理解pyhon2的编码 python2字符串类型只有两种: str类型:b'xxx'即是str类型, 是编码后的类型,len()按字节计算 unicode类型:len()按unicode字符计算 python2打开文件读取的字符串是str类型,无encoding参数 python2下读写文件建议使用 codecs 包 codecs.open, codecs.write可以指定编码 python3的编码 python3字符串类型分两种: str类型:u

NRF24L01读取数据不能使用中断的方式,原因如下: 首先NRF24L01中断触发时,IRQ引脚会一直保持低电平直到状态寄存器中的中断标志被重新清零. stm32的外部中断触发方式只有上升沿或者下降沿触发,若配置成外部中断模式,当RX_DR中断触发时IRQ引脚会产生一个下降沿,stm32进入中断函数执行数据读取函数,读取完之后清除状态寄存器标志,IRQ引脚重新变为高电平.但,若在在清除中断标志之后刚好又来了一帧数据,而此时还没有出中断函数,IRQ引脚就会被置为低电平,然后退出中断函数,但IRQ

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/12980423 —————————————————————————————————————————————————————— ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体