本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862357.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

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ER图中的主要成分是实体类型和联系类型,转换规则就是如何把实体类型.联系类型转换成关系模式. 1. 二元联系转换 规则1.1(实体类型的转换):将每个实体类型转换成一个关系模式,实体的属性即为关系模式的属性,实体标识符即为关系模式的键. 规则1.2(联系类型的转换):根据不同的情况做不同的处理. 规则1.2.1(二元联系类型的转换)①若实体间联系是1:1,可以在两个实体类型转换成的两个关系模式中任意一个的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性. ②若实体间联系是1:N,则在N端实体类型转换

python  Django教程  之 模型(数据库).自定义Field.数据表更改.QuerySet API 一.Django 模型(数据库) Django 模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在 models.py 中,Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6, Python 2.7 测试环境) 大

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

前言 一个自动化测试框架就是一个集成体系,在这一体系中包含测试功能的函数库.测试数据源.测试对象识别标准,以及种可重用的模块.自动化测试框架在发展的过程中经历了几个阶段,模块驱动测试.数据驱动测试.对象驱动测试.本章就带领读者了解这几种测试模型 1. 自动化测试模型介绍 自动化测试模型是自动化测试架构的基础,自动化测试的发展也经历的不同的阶段,不断有新的模型(概念)被提出,了解和使用这些自动化模型将帮助我们构建一个灵活可维护性的自动化架构 1.1 线性测试 通过录制或编写脚本,一个脚本完成一个场

Python之阻塞IO模型与非阻塞IO模型 IO模型 1 阻塞IO: 全程阻塞 2 非阻塞IO: 发送多次系统调用: 优点:wait for data时无阻塞 缺点:1 系统调用太多 2 数据不是实时接受的 两个阶段:wait for data:非阻塞 copy data :阻塞 3 IO多路复用(监听多个连接) sock::sock <socket.socket fd=224, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM,

用 Python 理解 Web 并发模型 http://www.jianshu.com/users/1b1fde012122/latest_articles   来源:MountainKing 链接:http://www.jianshu.com/p/80feb3bf5c70# 前言 虽然异步是我们急需掌握的高阶技术,但是不积跬步无以至千里,同步技术的学习是不能省略的.今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型,直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里. 最简单的并发 import soc

最近需要使用 python3 多线程处理大型数据,顺道探究了一下,python3 的线程模型的情况,下面进行简要记录: 多线程运行的优点: 使用线程可以把程序中占用时间较长的任务放到后台去处理: 用户界面可以更加吸引人,并且不阻塞界面的运行: 程序运行的速度可以更快: 充分利用CPU多核的特征进行处理: 内核线程:由操作系统内核创建和撤销: 用户线程:不需要内核支持在用户程序中实现的线程: Python3 中的多线程: _thread 提供了一些原始的api 用于写多线程程序: threadin

python 并发编程 IO模型介绍 python 并发编程 socket 服务端 客户端 阻塞io行为 python 并发编程 阻塞IO模型 python 并发编程 非阻塞IO模型 python 并发编程 多路复用IO模型 python 并发编程 异步IO模型

Python 多线程同步队列模型 我面临的问题是有个非常慢的处理逻辑(比如分词.句法),有大量的语料,想用多线程来处理. 这一个过程可以抽象成一个叫“同步队列”的模型. 具体来讲,有一个生产者(Dispatcher)一方面从语料中读入句子,并且存入队列中,一方面看有没有空闲的消费者(Segmentor),如果有,就把句子从队列中弹出并交给这个空闲的消费者处理. 然后消费者把处理完成的结果交给生产者输出,生产者要保证输出与输入顺序一致. 消费者是典型的threading,它需要看见生成者的队列,从

一. 信息检索技术简述 信息检索技术是当前比较热门的一项技术,我们通常意义上的论文检索,搜索引擎都属于信息检索的范畴.信息检索的问题可以抽象为:在文档集合D上,对于关键词w[1]…w[k]组成的查询串q,返回一个按查询串q和文档d匹配度relevance(q,d)排序的相关文档列表D. 经典的信息检索模型包括布尔模型,向量模型,TF-IDF模型.布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率高,但模型过于简单,无法有效地对不同文档进行排序,所以查询效果不佳.向量模型把文档和查询串都视为词所构成的多维向

目前主流的网络驱动模型:事件驱动模型 事件驱动模型:也属于生产者/消费者结构,通过一个队列,保存生产者触发的事件,队列另一头是一个循环从队列里不断的提取事件.大致流程如下:1:首先生成一个事件消息队列2:事件生成方产生一个时间或消息,然后将事件添加到此队列中.3:队列的另一头有个循环,不断的从队列中取出事件,根据不同的事件,调用不同的函数(注每个事件名称即为函数名)4:事件(消息)一般都各自保存各自的函数名,这样每个事件就都有独立的处理函数.结构图:事件生成方生成事件 -->添加事件 -->

ORM是三个单词首字母组合而成,包含了Object(对象-类),Relations(关系),Mapping(映射).解释过字面意思,但ORM的概念仍然模糊.私以为要理解一个事物,最好的法子是搞明白它出现是为了解决什么问题. 一个简单的ORM模型 我们也可以通过元类来实现自己的ORM.下面将涉及两个知识点:元类,描述符. 首先完成属性描述符的设计: class BaseFiled(object): pass class CharFiled(BaseFiled): def __init__(self

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树.

字段选项 以下参数是全部字段类型都可用的,而且是可选的 null 如果为True,Django将在数据库中将空值存储为NULL.默认值为False 对于字符串字段,如果设置了null=True意味着"无数据"有两个可能的值,NULL和空字符串,在大多数情况下,我们在数据库中存储无数据的字符串时,不会区分到底是NULL还是空字符串,如果存储了两个值势必会增加操作数据的难度.django的惯例是使用空字符串,所以我们在创建字符串字段(如:CharField.TextField)尽量不要设置

关系模型的基本术语 定义:用二维表格来表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型 有时也习惯称呼关系为表或表格,元组为行(Row),属性为列.关系中属性个数称为“元数”,元组个数称为“基数” 关键码(Key,简称键):由一个或多个属性组成 超键(Super Kry):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模型的超键 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键 主键:(Primary Key):用户选作元组标识的候选键称为主键,一般不加说明,键是指主键 外键:(Foreign Key)

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文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下

Asp.net管道模型(管线模型)   前言 为什么我会起这样的一个标题,其实我原本只想了解asp.net的管道模型而已,但在查看资料的时候遇到不明白的地方又横向地查阅了其他相关的资料,而收获比当初预想的大了很多. 有本篇作基础,下面两篇就更好理解了: 理解并自定义HttpHandler 理解并自定义HttpModule 目录 一般不写目录,感觉这次要写的东西有些多就写一个清晰一下吧. 1.Asp.net管道模型: 2.进程的子进程与进程的线程: 3.应用程序域(AppDomain): 4.II