[其它] 如何基于Python实现数字类型转换

说明：这篇文章主要介绍了如何基于Python实现数字类型转换,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python数字类型转换： 　　int(x)：将 x 转换为一个整数 　　float(x)：将 x 转换为一个浮点数 　　complex(x,y)：将 x 和 y 转换为一个复数。x 为复数的实部，y 为复数的虚部。 　　eval(x)：将 x 转化为一个整数 　　chr(x)：x 为数字，将数字转化为对应的 ASCII 码。 65 ->
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[其它] 蛋糕预定单

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了蛋糕预定单，欢迎大家下载...该文档为蛋糕预定单，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例

说明：最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，无法直接使用加法进行拼接，后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。 函数形式如下： tf.concat(concat_dim,values,name='concat') 其中，第一个参数表示需要拼接的多维tensor，并且可以将多个tensor同事拼接，第二个表示按照哪一个维度拼接（从数字0开始）。 例子：创建一个三维的ten
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[其它] 行政会议管理规范

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[其它] TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复

说明：TensorFlow保存模型代码 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1') var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2') var3 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v3'
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[其它] 行政办公室各岗位职责

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[其它] keras tensorflow 实现在python下多进程运行

说明：如下所示： from multiprocessing import Process import os def training_function(...): import keras # 此处需要在子进程中 ... if __name__ == '__main__': p = Process(target=training_function, args=(...,)) p.start() 原文地址：https://stackoverflow.com/questions/425046
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[其它] 行政总厨岗位职责

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[其它] tensorflow对图像进行拼接的例子

说明：tensorflow对图像进行多个块的行列拼接tf.concat(), tf.stack() 在深度学习过程中，通过卷积得到的图像块大小是8×8×1024的图像块，对得到的图像块进行reshape得到[8×8]×[32×32]，其中[8×8]是图像块的个数，[32×32]是小图像的大小。通过tf.concat对小块的图像进行拼接。 -在做图像卷积的过程中，做了这样一个比较麻烦的拼接，现在还没想到更好的拼接方法，因为是块拼接，开始的时候使用了reshape，但是得到的结果不对，需要确定清楚数据的维
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[其它] tensorflow 自定义损失函数示例代码

说明：这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变） 我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。 如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚的）。 显然，我宁愿预估多了，也不想预估少了。 所以，我们就自己定义一个损失函数，用来分段地看，当yhat 比 y大时怎么样，当yhat比y小时怎么样。 （yhat沿用吴恩达课堂中的叫法） import tensorf
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[其它] 行李生岗位职责标准

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[其它] 基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient

说明：1. 梯度爆炸的影响 在一个只有一个隐藏节点的网络中，损失函数和权值w偏置b构成error surface，其中有一堵墙，如下所示 损失函数每次迭代都是每次一小步，但是当遇到这堵墙时，在墙上的某点计算梯度，梯度会瞬间增大，指向某处不理想的位置。如果我们使用缩放，可以把误导控制在可接受范围内，如虚线箭头所示 2. 解决梯度爆炸问题的方法 通常会使用一种叫”clip gradients “的方法. 它能有效地权重控制在一定范围之内. 算法步骤如下。 首先设置一个梯度阈值：clip_gradient
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