是云猿实战

场景由于数据不带时间，且需要对时间进行统计，那只有生成假数据啦。代码import timeimport randomdef time_factory(start_time=(2022, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0), end_time=(2022, 4, 30, 23, 59, 59, 0, 0, 0)): start = time.mktime(start_time) # 生成开始时间戳 end = time.mktime(end_time) # 生成结

自己代码如下def create_sample(): # 训练标签数据csv转图片 train_mask = pd.read_csv(TRAIN_MASK_DIR+"/train_mask.csv", sep='\t', names=['name', 'mask']) for name,mask in train_mask.values: if(pd.isnull(mask)): continue; mask = rle_de

【代码】python 控制台打印的信息输入到日志文件。

outputs： RNN输出Tensor.如果time_major == False(默认),这将是shape为[batch_size, max_time, cell.output_size]的Tensor.如果time_major == True,这将是shape为[max_time, batch_size, cell.output_size]的Tensor.state： 最终的状态.一般情况下state的形状为 [batch_size, cell.output_size ]。

代码如下，备注也算详细，就不多BB了。

tf.random_uniform随机均匀分布目前来看我用这个比较多，主要用于生成一些参数，例如w矩阵格式 ： tf.random_uniform(shape, minval=0.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)参数说明：shape 定义维度minval 区间最小值maxval 区间最大值dtype 定义类型，比如float,intseed 定义种子name 定义名称示例import tensorflow

2019年毕业，坐标合肥，就职于一家互联网公司，做研发。虽说工作一年了，但是真的很匮乏社会经验。说一下事情。首先2020年4月13号，我租了一间**<合肥暖虎公寓管理有限公司 >**管理的一间房子，开开心心的住了2个月。在2020年6月21号的时候接到一个陌生电话，声称是暖虎公寓的人，要求我们6-28号搬离。理由未说明清楚。6月21号什么日子呀，过几天可就是端午节了啊。我早早的买了青岛的机票，让我搬家，哪有时间啊。我和他说了，他说等6-28号再说。在到6-28号中间，我多次联系他们，

TensorflowTensorflow-CPU版本豆瓣源：指定版本：pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.douban.com/simple默认最新：pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple清华大学源：指定版本：install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple默认最

python字典结构排序以及取前几项字典数据结构字典转list结构并排序获取前10项字典数据结构下面是我需要处理的字典数据结构{'一家': 0.026705843302086574, '三口': 0.03863159743158114, '搬家': 0.10736427147319758, '新家': 0.08690615802706024, '得来': 0.0546370672196156...