03 2018 档案
摘要：1、队列的实现： 2、通过tf.Coordinator和tf.QueueRunner两个类实现多线程协同的功能： tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供should_stop、request_stop和join三个函数。在启动线程前，需要先声明一个tf.Coordinato
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摘要：1、跳过anaconda直接打开spyder或qtconsole： 打开终端，输入spyder或者jupyter-qtconsole 2、conda安装jpype1和pyhanlp： 参考：http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html 参考：ht
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/yelena_11/article/details/53404892 最简单的post例子： 然后在客户端client.py运行如下内容： 简单的post例子： 以用户注册为例，向服务器/register传送用户名name和密码password，编写
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摘要：参考：https://www.jianshu.com/p/6ac1cab17929 参考：https://www.cnblogs.com/alexyuyu/p/6243362.html 参考：http://docs.jinkan.org/docs/flask/quickstart.html. 安装基
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/77934822?locationnum=9&fps=1 长尾数据的log转换： 数据平滑处理： id和time的笛卡尔积转换，并进行缺失值填补
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html 通过matplotlib进行绘图： 例1： 例2： 设置中文字体和正负号：
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摘要：参考：https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E9%93%BE/6171383?fr=aladdin&fromid=4688932&fromtitle=%E9%A9%AC%E5%B0%94%E7%A7%91%
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77371645?locationNum=7&fps=1 一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是
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摘要：参考：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 独热编码(one-hot)编码： 也称为有效编码，其方法是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄
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摘要：1、tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数： 2、图像大小调整(和上面的类似，仅多了图像大小调整的部分，下面的例子将类似)： 通过tf.image.resize_image_with_crop_or_pad函数来调整图像大小的功能： 通过tf.image.central_crop函
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