python字典中键值使用变量?
dict={'1':["TEST1"],
      '2':["TEST2"],
      '3':["TEST3"],

}
i=1

x=dict["%d"] %d i

print(x)

我想使用一个变量去引用键值,结果发现这样操作不可行,请问下有大神知道该怎么解决么

4个回答

dict={'1':["TEST1"],
      '2':["TEST2"],
      '3':["TEST3"],

}
i=1

x=dict["%d"%i] 

print(x)

['TEST1']

person = {'name':'xiaoming', 'age':18}

# 第一种 若键不存在则会抛出KeyError异常
person['name']
# 第二种 不会抛出异常,不存在则返回None,也可以设置默认返回值
person.get('name',"xiaoming")
# 第三种 与第二种类似,区别在于setdefault方法会更新字典
person.setdefault('name', 'xiaoming')



按照你的写法就是dict['1']

1:x=dict["%d"] %d i 这个合适不对,你可以x=dict[str(i)] 或x=dict["%d" % i ]
2:变量名尽量不要和关键字重合,dict是python的关键字,最好换成其他的名字
3:此单的键值可以是整型,所以你在定义词典的键值的时候直接这样定义:example={1:["TEST1"],2:["TEST2"],3:["TEST3"]},这样在引用是我直接example[i]即可,不用在麻烦的转换类型

假设变量值为 var 那么需要加 if var in dict.key:

做一个判断,如果在,就可以访问 dict[var] 否则直接这样访问报错

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问题:例如在自己制作了成对的输入(input256×256 target 200×256)后,如何让输入图像和输出图像分辨率不一致,例如成对图像中:input的分辨率是256×256, output 和target都是200×256,需要修改哪里的参数。 论文参考:《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 代码参考:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/80802407?utm_source=blogxgwz0 # coding=utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import os import glob import random import collections import math import time # https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow train_input_dir = "D:/Project/pix2pix-tensorflow-master/facades/train/" # 训练集输入 train_output_dir = "D:/Project/pix2pix-tensorflow-master/facades/train_out/" # 训练集输出 test_input_dir = "D:/Project/pix2pix-tensorflow-master/facades/val/" # 测试集输入 test_output_dir = "D:/Project/pix2pix-tensorflow-master/facades/test_out/" # 测试集的输出 checkpoint = "D:/Project/pix2pix-tensorflow-master/facades/train_out/" # 保存结果的目录 seed = None max_steps = None # number of training steps (0 to disable) max_epochs = 200 # number of training epochs progress_freq = 50 # display progress every progress_freq steps trace_freq = 0 # trace execution every trace_freq steps display_freq = 50 # write current training images every display_freq steps save_freq = 500 # save model every save_freq steps, 0 to disable separable_conv = False # use separable convolutions in the generator aspect_ratio = 1 #aspect ratio of output images (width/height) batch_size = 1 # help="number of images in batch") which_direction = "BtoA" # choices=["AtoB", "BtoA"]) ngf = 64 # help="number of generator filters in first conv layer") ndf = 64 # help="number of discriminator filters in first conv layer") scale_size = 286 # help="scale images to this size before cropping to 256x256") flip = True # flip images horizontally no_flip = True # don't flip images horizontally lr = 0.0002 # initial learning rate for adam beta1 = 0.5 # momentum term of adam l1_weight = 100.0 # weight on L1 term for generator gradient gan_weight = 1.0 # weight on GAN term for generator gradient output_filetype = "png" # 输出图像的格式 EPS = 1e-12 # 极小数,防止梯度为损失为0 CROP_SIZE = 256 # 图片的裁剪大小 # 命名元组,用于存放加载的数据集合创建好的模型 Examples = collections.namedtuple("Examples", "paths, inputs, targets, count, steps_per_epoch") Model = collections.namedtuple("Model", "outputs, predict_real, predict_fake, discrim_loss, discrim_grads_and_vars, gen_loss_GAN, gen_loss_L1, gen_grads_and_vars, train") # 图像预处理 [0, 1] => [-1, 1] def preprocess(image): with tf.name_scope("preprocess"): return image * 2 - 1 # 图像后处理[-1, 1] => [0, 1] def deprocess(image): with tf.name_scope("deprocess"): return (image + 1) / 2 # 判别器的卷积定义,batch_input为 [ batch , 256 , 256 , 6 ] def discrim_conv(batch_input, out_channels, stride): # [ batch , 256 , 256 , 6 ] ===>[ batch , 258 , 258 , 6 ] padded_input = tf.pad(batch_input, [[0, 0], [1, 1], [1, 1], [0, 0]], mode="CONSTANT") ''' [0,0]: 第一维batch大小不扩充 [1,1]:第二维图像宽度左右各扩充一列,用0填充 [1,1]:第三维图像高度上下各扩充一列,用0填充 [0,0]:第四维图像通道不做扩充 ''' return tf.layers.conv2d(padded_input, out_channels, kernel_size=4, strides=(stride, stride), padding="valid", kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0, 0.02)) # 生成器的卷积定义,卷积核为4*4,步长为2,输出图像为输入的一半 def gen_conv(batch_input, out_channels): # [batch, in_height, in_width, in_channels] => [batch, out_height, out_width, out_channels] initializer = tf.random_normal_initializer(0, 0.02) if separable_conv: return tf.layers.separable_conv2d(batch_input, out_channels, kernel_size=4, strides=(2, 2), padding="same", depthwise_initializer=initializer, pointwise_initializer=initializer) else: return tf.layers.conv2d(batch_input, out_channels, kernel_size=4, strides=(2, 2), padding="same", kernel_initializer=initializer) # 生成器的反卷积定义 def gen_deconv(batch_input, out_channels): # [batch, in_height, in_width, in_channels] => [batch, out_height, out_width, out_channels] initializer = tf.random_normal_initializer(0, 0.02) if separable_conv: _b, h, w, _c = batch_input.shape resized_input = tf.image.resize_images(batch_input, [h * 2, w * 2], method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR) return tf.layers.separable_conv2d(resized_input, out_channels, kernel_size=4, strides=(1, 1), padding="same", depthwise_initializer=initializer, pointwise_initializer=initializer) else: return tf.layers.conv2d_transpose(batch_input, out_channels, kernel_size=4, strides=(2, 2), padding="same", kernel_initializer=initializer) # 定义LReLu激活函数 def lrelu(x, a): with tf.name_scope("lrelu"): # adding these together creates the leak part and linear part # then cancels them out by subtracting/adding an absolute value term # leak: a*x/2 - a*abs(x)/2 # linear: x/2 + abs(x)/2 # this block looks like it has 2 inputs on the graph unless we do this x = tf.identity(x) return (0.5 * (1 + a)) * x + (0.5 * (1 - a)) * tf.abs(x) # 批量归一化图像 def batchnorm(inputs): return tf.layers.batch_normalization(inputs, axis=3, epsilon=1e-5, momentum=0.1, training=True, gamma_initializer=tf.random_normal_initializer(1.0, 0.02)) # 检查图像的维度 def check_image(image): assertion = tf.assert_equal(tf.shape(image)[-1], 3, message="image must have 3 color channels") with tf.control_dependencies([assertion]): image = tf.identity(image) if image.get_shape().ndims not in (3, 4): raise ValueError("image must be either 3 or 4 dimensions") # make the last dimension 3 so that you can unstack the colors shape = list(image.get_shape()) shape[-1] = 3 image.set_shape(shape) return image # 去除文件的后缀,获取文件名 def get_name(path): # os.path.basename(),返回path最后的文件名。若path以/或\结尾,那么就会返回空值。 # os.path.splitext(),分离文件名与扩展名;默认返回(fname,fextension)元组 name, _ = os.path.splitext(os.path.basename(path)) return name # 加载数据集,从文件读取-->解码-->归一化--->拆分为输入和目标-->像素转为[-1,1]-->转变形状 def load_examples(input_dir): if input_dir is None or not os.path.exists(input_dir): raise Exception("input_dir does not exist") # 匹配第一个参数的路径中所有的符合条件的文件,并将其以list的形式返回。 input_paths = glob.glob(os.path.join(input_dir, "*.jpg")) # 图像解码器 decode = tf.image.decode_jpeg if len(input_paths) == 0: input_paths = glob.glob(os.path.join(input_dir, "*.png")) decode = tf.image.decode_png if len(input_paths) == 0: raise Exception("input_dir contains no image files") # 如果文件名是数字,则用数字进行排序,否则用字母排序 if all(get_name(path).isdigit() for path in input_paths): input_paths = sorted(input_paths, key=lambda path: int(get_name(path))) else: input_paths = sorted(input_paths) sess = tf.Session() with tf.name_scope("load_images"): # 把我们需要的全部文件打包为一个tf内部的queue类型,之后tf开文件就从这个queue中取目录了, # 如果是训练模式时,shuffle为True path_queue = tf.train.string_input_producer(input_paths, shuffle=True) # Read的输出将是一个文件名(key)和该文件的内容(value,每次读取一个文件,分多次读取)。 reader = tf.WholeFileReader() paths, contents = reader.read(path_queue) # 对文件进行解码并且对图片作归一化处理 raw_input = decode(contents) raw_input = tf.image.convert_image_dtype(raw_input, dtype=tf.float32) # 归一化处理 # 判断两个值知否相等,如果不等抛出异常 assertion = tf.assert_equal(tf.shape(raw_input)[2], 3, message="image does not have 3 channels") ''' 对于control_dependencies这个管理器,只有当里面的操作是一个op时,才会生效,也就是先执行传入的 参数op,再执行里面的op。如果里面的操作不是定义的op,图中就不会形成一个节点,这样该管理器就失效了。 tf.identity是返回一个一模一样新的tensor的op,这会增加一个新节点到gragh中,这时control_dependencies就会生效. ''' with tf.control_dependencies([assertion]): raw_input = tf.identity(raw_input) raw_input.set_shape([None, None, 3]) # 图像值由[0,1]--->[-1, 1] width = tf.shape(raw_input)[1] # [height, width, channels] a_images = preprocess(raw_input[:, :width // 2, :]) # 256*256*3 b_images = preprocess(raw_input[:, width // 2:, :]) # 256*256*3 # 这里的which_direction为:BtoA if which_direction == "AtoB": inputs, targets = [a_images, b_images] elif which_direction == "BtoA": inputs, targets = [b_images, a_images] else: raise Exception("invalid direction") # synchronize seed for image operations so that we do the same operations to both # input and output images seed = random.randint(0, 2 ** 31 - 1) # 图像预处理,翻转、改变形状 with tf.name_scope("input_images"): input_images = transform(inputs) with tf.name_scope("target_images"): target_images = transform(targets) # 获得输入图像、目标图像的batch块 paths_batch, inputs_batch, targets_batch = tf.train.batch([paths, input_images, target_images], batch_size=batch_size) steps_per_epoch = int(math.ceil(len(input_paths) / batch_size)) return Examples( paths=paths_batch, # 输入的文件名块 inputs=inputs_batch, # 输入的图像块 targets=targets_batch, # 目标图像块 count=len(input_paths), # 数据集的大小 steps_per_epoch=steps_per_epoch, # batch的个数 ) # 图像预处理,翻转、改变形状 def transform(image): r = image if flip: r = tf.image.random_flip_left_right(r, seed=seed) # area produces a nice downscaling, but does nearest neighbor for upscaling # assume we're going to be doing downscaling here r = tf.image.resize_images(r, [scale_size, scale_size], method=tf.image.ResizeMethod.AREA) offset = tf.cast(tf.floor(tf.random_uniform([2], 0, scale_size - CROP_SIZE + 1, seed=seed)), dtype=tf.int32) if scale_size > CROP_SIZE: r = tf.image.crop_to_bounding_box(r, offset[0], offset[1], CROP_SIZE, CROP_SIZE) elif scale_size < CROP_SIZE: raise Exception("scale size cannot be less than crop size") return r # 创建生成器,这是一个编码解码器的变种,输入输出均为:256*256*3, 像素值为[-1,1] def create_generator(generator_inputs, generator_outputs_channels): layers = [] # encoder_1: [batch, 256, 256, in_channels] => [batch, 128, 128, ngf] with tf.variable_scope("encoder_1"): output = gen_conv(generator_inputs, ngf) # ngf为第一个卷积层的卷积核核数量,默认为 64 layers.append(output) layer_specs = [ ngf * 2, # encoder_2: [batch, 128, 128, ngf] => [batch, 64, 64, ngf * 2] ngf * 4, # encoder_3: [batch, 64, 64, ngf * 2] => [batch, 32, 32, ngf * 4] ngf * 8, # encoder_4: [batch, 32, 32, ngf * 4] => [batch, 16, 16, ngf * 8] ngf * 8, # encoder_5: [batch, 16, 16, ngf * 8] => [batch, 8, 8, ngf * 8] ngf * 8, # encoder_6: [batch, 8, 8, ngf * 8] => [batch, 4, 4, ngf * 8] ngf * 8, # encoder_7: [batch, 4, 4, ngf * 8] => [batch, 2, 2, ngf * 8] ngf * 8, # encoder_8: [batch, 2, 2, ngf * 8] => [batch, 1, 1, ngf * 8] ] # 卷积的编码器 for out_channels in layer_specs: with tf.variable_scope("encoder_%d" % (len(layers) + 1)): # 对最后一层使用激活函数 rectified = lrelu(layers[-1], 0.2) # [batch, in_height, in_width, in_channels] => [batch, in_height/2, in_width/2, out_channels] convolved = gen_conv(rectified, out_channels) output = batchnorm(convolved) layers.append(output) layer_specs = [ (ngf * 8, 0.5), # decoder_8: [batch, 1, 1, ngf * 8] => [batch, 2, 2, ngf * 8 * 2] (ngf * 8, 0.5), # decoder_7: [batch, 2, 2, ngf * 8 * 2] => [batch, 4, 4, ngf * 8 * 2] (ngf * 8, 0.5), # decoder_6: [batch, 4, 4, ngf * 8 * 2] => [batch, 8, 8, ngf * 8 * 2] (ngf * 8, 0.0), # decoder_5: [batch, 8, 8, ngf * 8 * 2] => [batch, 16, 16, ngf * 8 * 2] (ngf * 4, 0.0), # decoder_4: [batch, 16, 16, ngf * 8 * 2] => [batch, 32, 32, ngf * 4 * 2] (ngf * 2, 0.0), # decoder_3: [batch, 32, 32, ngf * 4 * 2] => [batch, 64, 64, ngf * 2 * 2] (ngf, 0.0), # decoder_2: [batch, 64, 64, ngf * 2 * 2] => [batch, 128, 128, ngf * 2] ] # 卷积的解码器 num_encoder_layers = len(layers) # 8 for decoder_layer, (out_channels, dropout) in enumerate(layer_specs): skip_layer = num_encoder_layers - decoder_layer - 1 with tf.variable_scope("decoder_%d" % (skip_layer + 1)): if decoder_layer == 0: # first decoder layer doesn't have skip connections # since it is directly connected to the skip_layer input = layers[-1] else: input = tf.concat([layers[-1], layers[skip_layer]], axis=3) rectified = tf.nn.relu(input) # [batch, in_height, in_width, in_channels] => [batch, in_height*2, in_width*2, out_channels] output = gen_deconv(rectified, out_channels) output = batchnorm(output) if dropout > 0.0: output = tf.nn.dropout(output, keep_prob=1 - dropout) layers.append(output) # decoder_1: [batch, 128, 128, ngf * 2] => [batch, 256, 256, generator_outputs_channels] with tf.variable_scope("decoder_1"): input = tf.concat([layers[-1], layers[0]], axis=3) rectified = tf.nn.relu(input) output = gen_deconv(rectified, generator_outputs_channels) output = tf.tanh(output) layers.append(output) return layers[-1] # 创建判别器,输入生成的图像和真实的图像:两个[batch,256,256,3],元素值值[-1,1],输出:[batch,30,30,1],元素值为概率 def create_discriminator(discrim_inputs, discrim_targets): n_layers = 3 layers = [] # 2x [batch, height, width, in_channels] => [batch, height, width, in_channels * 2] input = tf.concat([discrim_inputs, discrim_targets], axis=3) # layer_1: [batch, 256, 256, in_channels * 2] => [batch, 128, 128, ndf] with tf.variable_scope("layer_1"): convolved = discrim_conv(input, ndf, stride=2) rectified = lrelu(convolved, 0.2) layers.append(rectified) # layer_2: [batch, 128, 128, ndf] => [batch, 64, 64, ndf * 2] # layer_3: [batch, 64, 64, ndf * 2] => [batch, 32, 32, ndf * 4] # layer_4: [batch, 32, 32, ndf * 4] => [batch, 31, 31, ndf * 8] for i in range(n_layers): with tf.variable_scope("layer_%d" % (len(layers) + 1)): out_channels = ndf * min(2 ** (i + 1), 8) stride = 1 if i == n_layers - 1 else 2 # last layer here has stride 1 convolved = discrim_conv(layers[-1], out_channels, stride=stride) normalized = batchnorm(convolved) rectified = lrelu(normalized, 0.2) layers.append(rectified) # layer_5: [batch, 31, 31, ndf * 8] => [batch, 30, 30, 1] with tf.variable_scope("layer_%d" % (len(layers) + 1)): convolved = discrim_conv(rectified, out_channels=1, stride=1) output = tf.sigmoid(convolved) layers.append(output) return layers[-1] # 创建Pix2Pix模型,inputs和targets形状为:[batch_size, height, width, channels] def create_model(inputs, targets): with tf.variable_scope("generator"): out_channels = int(targets.get_shape()[-1]) outputs = create_generator(inputs, out_channels) # create two copies of discriminator, one for real pairs and one for fake pairs # they share the same underlying variables with tf.name_scope("real_discriminator"): with tf.variable_scope("discriminator"): # 2x [batch, height, width, channels] => [batch, 30, 30, 1] predict_real = create_discriminator(inputs, targets) # 条件变量图像和真实图像 with tf.name_scope("fake_discriminator"): with tf.variable_scope("discriminator", reuse=True): # 2x [batch, height, width, channels] => [batch, 30, 30, 1] predict_fake = create_discriminator(inputs, outputs) # 条件变量图像和生成的图像 # 判别器的损失,判别器希望V(G,D)尽可能大 with tf.name_scope("discriminator_loss"): # minimizing -tf.log will try to get inputs to 1 # predict_real => 1 # predict_fake => 0 discrim_loss = tf.reduce_mean(-(tf.log(predict_real + EPS) + tf.log(1 - predict_fake + EPS))) # 生成器的损失,生成器希望V(G,D)尽可能小 with tf.name_scope("generator_loss"): # predict_fake => 1 # abs(targets - outputs) => 0 gen_loss_GAN = tf.reduce_mean(-tf.log(predict_fake + EPS)) gen_loss_L1 = tf.reduce_mean(tf.abs(targets - outputs)) gen_loss = gen_loss_GAN * gan_weight + gen_loss_L1 * l1_weight # 判别器训练 with tf.name_scope("discriminator_train"): # 判别器需要优化的参数 discrim_tvars = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("discriminator")] # 优化器定义 discrim_optim = tf.train.AdamOptimizer(lr, beta1) # 计算损失函数对优化参数的梯度 discrim_grads_and_vars = discrim_optim.compute_gradients(discrim_loss, var_list=discrim_tvars) # 更新该梯度所对应的参数的状态,返回一个op discrim_train = discrim_optim.apply_gradients(discrim_grads_and_vars) # 生成器训练 with tf.name_scope("generator_train"): with tf.control_dependencies([discrim_train]): # 生成器需要优化的参数列表 gen_tvars = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("generator")] # 定义优化器 gen_optim = tf.train.AdamOptimizer(lr, beta1) # 计算需要优化的参数的梯度 gen_grads_and_vars = gen_optim.compute_gradients(gen_loss, var_list=gen_tvars) # 更新该梯度所对应的参数的状态,返回一个op gen_train = gen_optim.apply_gradients(gen_grads_and_vars) ''' 在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用 tf.train.ExponentialMovingAverage 滑动平均操作的意义在于 提高模型在测试数据上的健壮性(robustness)。tensorflow 下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要 提供一个衰减率(decay)。该衰减率用于控制模型更新的速度。该衰减率用于控制模型更新的速度, ExponentialMovingAverage 对每一个(待更新训练学习的)变量(variable)都会维护一个影子变量 (shadow variable)。影子变量的初始值就是这个变量的初始值, shadow_variable=decay×shadow_variable+(1−decay)×variable ''' ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.99) update_losses = ema.apply([discrim_loss, gen_loss_GAN, gen_loss_L1]) # global_step = tf.train.get_or_create_global_step() incr_global_step = tf.assign(global_step, global_step + 1) return Model( predict_real=predict_real, # 条件变量(输入图像)和真实图像之间的概率值,形状为;[batch,30,30,1] predict_fake=predict_fake, # 条件变量(输入图像)和生成图像之间的概率值,形状为;[batch,30,30,1] discrim_loss=ema.average(discrim_loss), # 判别器损失 discrim_grads_and_vars=discrim_grads_and_vars, # 判别器需要优化的参数和对应的梯度 gen_loss_GAN=ema.average(gen_loss_GAN), # 生成器的损失 gen_loss_L1=ema.average(gen_loss_L1), # 生成器的 L1损失 gen_grads_and_vars=gen_grads_and_vars, # 生成器需要优化的参数和对应的梯度 outputs=outputs, # 生成器生成的图片 train=tf.group(update_losses, incr_global_step, gen_train), # 打包需要run的操作op ) # 保存图像 def save_images(output_dir, fetches, step=None): image_dir = os.path.join(output_dir, "images") if not os.path.exists(image_dir): os.makedirs(image_dir) filesets = [] for i, in_path in enumerate(fetches["paths"]): name, _ = os.path.splitext(os.path.basename(in_path.decode("utf8"))) fileset = {"name": name, "step": step} for kind in ["inputs", "outputs", "targets"]: filename = name + "-" + kind + ".png" if step is not None: filename = "%08d-%s" % (step, filename) fileset[kind] = filename out_path = os.path.join(image_dir, filename) contents = fetches[kind][i] with open(out_path, "wb") as f: f.write(contents) filesets.append(fileset) return filesets # 将结果写入HTML网页 def append_index(output_dir, filesets, step=False): index_path = os.path.join(output_dir, "index.html") if os.path.exists(index_path): index = open(index_path, "a") else: index = open(index_path, "w") index.write("<html><body><table><tr>") if step: index.write("<th>step</th>") index.write("<th>name</th><th>input</th><th>output</th><th>target</th></tr>") for fileset in filesets: index.write("<tr>") if step: index.write("<td>%d</td>" % fileset["step"]) index.write("<td>%s</td>" % fileset["name"]) for kind in ["inputs", "outputs", "targets"]: index.write("<td><img src='images/%s'></td>" % fileset[kind]) index.write("</tr>") return index_path # 转变图像的尺寸、并且将[0,1]--->[0,255] def convert(image): if aspect_ratio != 1.0: # upscale to correct aspect ratio size = [CROP_SIZE, int(round(CROP_SIZE * aspect_ratio))] image = tf.image.resize_images(image, size=size, method=tf.image.ResizeMethod.BICUBIC) # 将数据的类型转换为8位无符号整型 return tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.uint8, saturate=True) # 主函数 def train(): # 设置随机数种子的值 global seed if seed is None: seed = random.randint(0, 2 ** 31 - 1) tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) # 创建目录 if not os.path.exists(train_output_dir): os.makedirs(train_output_dir) # 加载数据集,得到输入数据和目标数据并把范围变为 :[-1,1] examples = load_examples(train_input_dir) print("load successful ! examples count = %d" % examples.count) # 创建模型,inputs和targets是:[batch_size, height, width, channels] # 返回值: model = create_model(examples.inputs, examples.targets) print("create model successful!") # 图像处理[-1, 1] => [0, 1] inputs = deprocess(examples.inputs) targets = deprocess(examples.targets) outputs = deprocess(model.outputs) # 把[0,1]的像素点转为RGB值:[0,255] with tf.name_scope("convert_inputs"): converted_inputs = convert(inputs) with tf.name_scope("convert_targets"): converted_targets = convert(targets) with tf.name_scope("convert_outputs"): converted_outputs = convert(outputs) # 对图像进行编码以便于保存 with tf.name_scope("encode_images"): display_fetches = { "paths": examples.paths, # tf.map_fn接受一个函数对象和集合,用函数对集合中每个元素分别处理 "inputs": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_inputs, dtype=tf.string, name="input_pngs"), "targets": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_targets, dtype=tf.string, name="target_pngs"), "outputs": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_outputs, dtype=tf.string, name="output_pngs"), } with tf.name_scope("parameter_count"): parameter_count = tf.reduce_sum([tf.reduce_prod(tf.shape(v)) for v in tf.trainable_variables()]) # 只保存最新一个checkpoint saver = tf.train.Saver(max_to_keep=20) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print("parameter_count =", sess.run(parameter_count)) if max_epochs is not None: max_steps = examples.steps_per_epoch * max_epochs # 400X200=80000 # 因为是从文件中读取数据,所以需要启动start_queue_runners() # 这个函数将会启动输入管道的线程,填充样本到队列中,以便出队操作可以从队列中拿到样本。 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 运行训练集 print("begin trainning......") print("max_steps:", max_steps) start = time.time() for step in range(max_steps): def should(freq): return freq > 0 and ((step + 1) % freq == 0 or step == max_steps - 1) print("step:", step) # 定义一个需要run的所有操作的字典 fetches = { "train": model.train } # progress_freq为 50,每50次计算一次三个损失,显示进度 if should(progress_freq): fetches["discrim_loss"] = model.discrim_loss fetches["gen_loss_GAN"] = model.gen_loss_GAN fetches["gen_loss_L1"] = model.gen_loss_L1 # display_freq为 50,每50次保存一次输入、目标、输出的图像 if should(display_freq): fetches["display"] = display_fetches # 运行各种操作, results = sess.run(fetches) # display_freq为 50,每50次保存输入、目标、输出的图像 if should(display_freq): print("saving display images") filesets = save_images(train_output_dir, results["display"], step=step) append_index(train_output_dir, filesets, step=True) # progress_freq为 50,每50次打印一次三种损失的大小,显示进度 if should(progress_freq): # global_step will have the correct step count if we resume from a checkpoint train_epoch = math.ceil(step / examples.steps_per_epoch) train_step = (step - 1) % examples.steps_per_epoch + 1 rate = (step + 1) * batch_size / (time.time() - start) remaining = (max_steps - step) * batch_size / rate print("progress epoch %d step %d image/sec %0.1f remaining %dm" % ( train_epoch, train_step, rate, remaining / 60)) print("discrim_loss", results["discrim_loss"]) print("gen_loss_GAN", results["gen_loss_GAN"]) print("gen_loss_L1", results["gen_loss_L1"]) # save_freq为500,每500次保存一次模型 if should(save_freq): print("saving model") saver.save(sess, os.path.join(train_output_dir, "model"), global_step=step) # 测试 def test(): # 设置随机数种子的值 global seed if seed is None: seed = random.randint(0, 2 ** 31 - 1) tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) # 创建目录 if not os.path.exists(test_output_dir): os.makedirs(test_output_dir) if checkpoint is None: raise Exception("checkpoint required for test mode") # disable these features in test mode scale_size = CROP_SIZE flip = False # 加载数据集,得到输入数据和目标数据 examples = load_examples(test_input_dir) print("load successful ! examples count = %d" % examples.count) # 创建模型,inputs和targets是:[batch_size, height, width, channels] model = create_model(examples.inputs, examples.targets) print("create model successful!") # 图像处理[-1, 1] => [0, 1] inputs = deprocess(examples.inputs) targets = deprocess(examples.targets) outputs = deprocess(model.outputs) # 把[0,1]的像素点转为RGB值:[0,255] with tf.name_scope("convert_inputs"): converted_inputs = convert(inputs) with tf.name_scope("convert_targets"): converted_targets = convert(targets) with tf.name_scope("convert_outputs"): converted_outputs = convert(outputs) # 对图像进行编码以便于保存 with tf.name_scope("encode_images"): display_fetches = { "paths": examples.paths, # tf.map_fn接受一个函数对象和集合,用函数对集合中每个元素分别处理 "inputs": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_inputs, dtype=tf.string, name="input_pngs"), "targets": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_targets, dtype=tf.string, name="target_pngs"), "outputs": tf.map_fn(tf.image.encode_png, converted_outputs, dtype=tf.string, name="output_pngs"), } sess = tf.InteractiveSession() saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint) saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) start = time.time() coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for step in range(examples.count): results = sess.run(display_fetches) filesets = save_images(test_output_dir, results) for i, f in enumerate(filesets): print("evaluated image", f["name"]) index_path = append_index(test_output_dir, filesets) print("wrote index at", index_path) print("rate", (time.time() - start) / max_steps) if __name__ == '__main__': train() #test()
tensorflow实现BP算法遇到了问题,求大神指点!!!
import tensorflow as tf import numpy as np #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 #mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 #batch_size = 100 #????????????????????????????????? #计算一共有多少个批次 #n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #定义placeholder x_data=np.mat([[0.4984,0.5102,0.5213,0.5340], [0.5102,0.5213,0.5340,0.5407], [0.5213,0.5340,0.5407,0.5428], [0.5340,0.5407,0.5428,0.5530], [0.5407,0.5428,0.5530,0.5632], [0.5428,0.5530,0.5632,0.5739], [0.5530,0.5632,0.5739,0.5821], [0.5632,0.5739,0.5821,0.5920], [0.5739,0.5821,0.5920,0.5987], [0.5821,0.5920,0.5987,0.6043], [0.5920,0.5987,0.6043,0.6095], [0.5987,0.6043,0.6095,0.6161], [0.6043,0.6095,0.6161,0.6251], [0.6095,0.6161,0.6251,0.6318], [0.6161,0.6251,0.6318,0.6387], [0.6251,0.6318,0.6387,0.6462], [0.6318,0.6387,0.6462,0.6518], [0.6387,0.6462,0.6518,0.6589], [0.6462,0.6518,0.6589,0.6674], [0.6518,0.6589,0.6674,0.6786], [0.6589,0.6674,0.6786,0.6892], [0.6674,0.6786,0.6892,0.6988]]) y_data=np.mat([[0.5407], [0.5428], [0.5530], [0.5632], [0.5739], [0.5821], [0.5920], [0.5987], [0.6043], [0.6095], [0.6161], [0.6251], [0.6318], [0.6387], [0.6462], [0.6518], [0.6589], [0.6674], [0.6786], [0.6892], [0.6988], [0.7072]]) xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,4]) # 样本数未知,特征数为1,占位符最后要以字典形式在运行中填入 ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) #创建一个简单的神经网络 W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([4,10],stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1) L1 = tf.nn.tanh(tf.matmul(x,W1)+b1) W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([10,1],stddev=0.1)) b2 = tf.Variable(tf.zeros([1])+0.1) L2 = tf.nn.softmax(tf.matmul(L1,W2)+b2) #二次代价函数 #loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction)) #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=ys,logits=prediction)) loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((ys-L2)),reduction_indices = [1]))#需要向相加索引号,redeuc执行跨纬度操作 #使用梯度下降法 #train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).mnimize(loss) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) #train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 选择梯度下降法 #初始化变量 #init = tf.global_variables_initializer() init = tf.initialize_all_variables() #结果存放在一个布尔型列表中 #correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1)) #求准确率 #accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) with tf.Session() as sess: sess.run(init) for epoch in range(21): for i in range(22): #batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) #????????????????????????? sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) #test_acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #train_acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.train.images,y:mnist.train.labels,keep_prob:1.0}) print (sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})) 提示:WARNING:tensorflow:From <ipython-input-10-578836c021a3>:89 in <module>.: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02. Instructions for updating: Use `tf.global_variables_initializer` instead. --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args) 1020 try: -> 1021 return fn(*args) 1022 except errors.OpError as e: C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _run_fn(session, feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1002 feed_dict, fetch_list, target_list, -> 1003 status, run_metadata) 1004 。。。
萌新求助代码问题,求各位老司机指点迷津,感激不尽!!
题目要求如下: 尝试编写一个用户登陆程序(这次尝试将该功能封装成函数),程序实现如图: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201701/08/1483886164_884313.png) 个人代码如下: ``` data = {} def denglu(): print('''\n |--- 新建用户:N/n ---| |--- 登陆账号:E/e ---| |--- 退出程序:Q/q ---|''') order = input('|--- 请输入指令代码:') if order == 'n' or order == 'N': name = input('请输入用户名:') flag1 = 1 #flag1用以判断输入的用户名是否存在,存在为1,不存在为0 while flag1: if name in data: name = input('此用户名已经被使用,请重新输入:') else: flag1 = 0 password = input('请输入密码:') data = [name, password] print('注册成功,赶紧试试登陆吧^_^') return denglu() elif order == 'e' or order == 'E': name = input('请输入用户名:') flag2 = 1 #flag2用以判断输入的用户名是否存在,不存在为1,存在为0 while flag2: if name not in data: name = input('您输入的用户名不存在,请重新输入:') else: flag2 = 0 password = input('请输入密码:') flag3 = 1 while flag3: #flag3用以判断输入的密码是否存在,不存在为1,存在为0 if password != data[name]: password = input('密码错误,请重新输入:') else: flag3 = 0 print('欢迎进入xxoo系统,请点右上角的x结束程序') else: print('欢迎使用XXX登陆程序!') denglu() ``` 运行程序,当输入指令为n(N)或者e(E),输入用户名之后,报错,提示为: UnboundLocalError: local variable 'data' referenced before assignment 但是data字典是我在函数外面定义的全局变量,所以不太理解哪里有问题,希望有经验的小伙伴指出问题所在,感激不尽!!!!!!
相见恨晚的超实用网站
相见恨晚的超实用网站 持续更新中。。。
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 free -m 其中:m表示兆,也可以用g,注意都要小写 Men:表示物理内存统计 total:表示物理内存总数(total=used+free) use...
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...
python 简易微信实现(注册登录+数据库存储+聊天+GUI+文件传输)
socket+tkinter详解+简易微信实现 历经多天的努力,查阅了许多大佬的博客后终于实现了一个简易的微信O(∩_∩)O~~ 简易数据库的实现 使用pands+CSV实现数据库框架搭建 import socket import threading from pandas import * import pymysql import csv # 创建DataFrame对象 # 存储用户数据的表(...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
以实际SQL入手,带你一步一步走上SQL优化之路!
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方,不一定非是天气预报。
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹...
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
干货,2019 RESTful最贱实践
刷了几千道算法题,这些我私藏的刷题网站都在这里了!
遥想当年,机缘巧合入了 ACM 的坑,周边巨擘林立,从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁,我可是死狗中的战斗鸡,智力不够那刷题来凑,开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子,从此"读题与提交齐飞, AC 与 WA 一色 ",我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感,那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享,经过激烈的颅内斗争,我决定把我私藏的十几个 T 的,阿不,十几个刷题网...
JavaScript 为什么能活到现在?
作者 | 司徒正美 责编 |郭芮 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) JavaScript能发展到现在的程度已经经历不少的坎坷,早产带来的某些缺陷是永久性的,因此浏览器才有禁用JavaScript的选项。甚至在jQuery时代有人问出这样的问题,jQuery与JavaScript哪个快?在Babel.js出来之前,发明一门全新的语言代码代替JavaScript...
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
致 Python 初学者
欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
Python 编程开发 实用经验和技巧
Python是一门很灵活的语言,也有很多实用的方法,有时候实现一个功能可以用多种方法实现,我这里总结了一些常用的方法和技巧,包括小数保留指定位小数、判断变量的数据类型、类方法@classmethod、制表符中文对齐、遍历字典、datetime.timedelta的使用等,会持续更新......
吐血推荐珍藏的Visual Studio Code插件
作为一名Java工程师,由于工作需要,最近一个月一直在写NodeJS,这种经历可以说是一部辛酸史了。好在有神器Visual Studio Code陪伴,让我的这段经历没有更加困难。眼看这段经历要告一段落了,今天就来给大家分享一下我常用的一些VSC的插件。 VSC的插件安装方法很简单,只需要点击左侧最下方的插件栏选项,然后就可以搜索你想要的插件了。 下面我们进入正题 Material Theme ...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
开源并不是你认为的那些事
点击上方蓝字 关注我们开源之道导读所以 ————想要理清开源是什么?先要厘清开源不是什么,名正言顺是句中国的古代成语,概念本身的理解非常之重要。大部分生物多样性的起源,...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植
这篇文章要介绍的是: - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片,鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时,判断当前在哪个方格中,并显示半透明的植物作为提示。
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
shell脚本基础
shell简介:shell是一种脚本语言,可以使用逻辑判断、循环等语法,可以自定义函数,是系统命令的集合 文章目录shell脚本结构和执行方法shell脚本中date命令的用法 shell脚本结构和执行方法 1.shell脚本开头需要加#!/bin/bash 2.以#开头的行作为注释 3.脚本的名字以.sh结尾,用于区分这是一个shell脚本 4.执行方法有两种: 1)bash test.sh 2...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
碎片化的时代,如何学习
今天周末,和大家聊聊学习这件事情。 在如今这个社会,我们的时间被各类 APP 撕的粉碎。 刷知乎、刷微博、刷朋友圈; 看论坛、看博客、看公号; 等等形形色色的信息和知识获取方式一个都不错过。 貌似学了很多,但是却感觉没什么用。 要解决上面这些问题,首先要分清楚一点,什么是信息,什么是知识。 那什么是信息呢? 你一切听到的、看到的,都是信息,比如微博上的明星出轨、微信中的表情大战、抖音上的...
17张图带你解析红黑树的原理!保证你能看懂!
二叉查找树 由于红黑树本质上就是一棵二叉查找树,所以在了解红黑树之前,咱们先来看下二叉查找树。 二叉查找树(Binary Search Tree),也称有序二叉树(ordered binary tree),排序二叉树(sorted binary tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 若任意结点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若任意结点的...
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