提拉米苏的博客

Tensorflow问题1、Another metric with the same name already existsFile "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/keras/__init__.py", line 25, in <module> from keras import models File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/keras/mo

之前网上的版本太老了，mnist_spark.py和mnist_data_setup.py测试文件的参数和位置，以及tensorflow-hadoop的版本(1.5)都更新了一、运行环境准备1、hadoop2.7：最好是HA2、spark on yarn：必须是yarn环境，否则不能执行训练，要求必须多台机器的集群配置好环境变量export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8export HADOOP_HOME=/home/hadoop/service/hadoop2.7exp

采集脚本# coding=utf-8from prometheus_client import Gauge, start_http_serverimport requestsimport timejvsn = Gauge('zhibiao1', '描述', ['app_name', 'app_user'])tes = Gauge('zhibiao2', '描述', ['app_name', 'app_user'])if __name__ == '__main__': start_

# coding=utf-8 from numpy import *import numpy as npimport pylab as pl#绘制线x = np.linspace(-100, 100)y1 = x**2+x+6y2 = 100*x+6 pl.figure(figsize=(7,5))#图形大小#$$的意思是将里边的公式规范为正常数学表达式pl.plot(x

sklearn中的PCA详见–>http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html导入库from sklearn.decomposition import PCA参数pca = PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)n_compone

1、Series的用法：一种类似与一维数组的对象，有一维数组组成以及与之相关的数据标签（索引）组成#coding=utf-8from pandas import Series, DataFrameimport pandas as pdimport numpy as npobj = Series([4,38,5,2])print obj#数据print obj.values#

Python随心所欲打印字符图片好久的代码了，在笔记里找到的，感觉不错。 将图片从RGB的进行灰度处理# coding=utf-8from PIL import Imagechar_arr = list("#$@B%8&amp;WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~&lt;&gt;i!lI;:,\"^`'.")im ...

批量爬取某图片网站的图片声明：仅用于爬虫学习，禁止用于商业用途谋取利益1、网页解析（1）打开veer首页，F12(谷歌浏览器)，输入关键字，点击搜索，点击查看如图画圈位置（2）查看search中的Headers，找到请求的URL和请求的payload，URL是请求的网址，payload是发送请求时的参数对于各个详细的参数在代码部分会详细讲（3）查看响应（请求发出后的返回...

引言学python的时候有点无聊，找了有意思的，并简单的python小程序玩一玩，就找的了ybc_art，网上关于ybc_art的博客并不多，就随便写了写。准备工作：有python3的朋友可以使用pip install ybc_art下载没有的去官网去下载相关库代码import ybc_art as arttext = "01"words = art.text2art(text, ...