如何将基于Feed的基本TensorFlow代码转换为使用“数据集"?
我了解其中的优点(尤其是当我扩展所构建模型的范围以及模型的大小时他们使用的数据集)以使用TensorFlow的新 Dataset 作为数据馈送管道的惯用法.但是我在将现有的基于feed_dict的代码映射到该新模型时遇到了麻烦. 我面临的一个问题是我无法弄清批处理和历元如何交互，或者它们如何与我经常进行的日志记录和验证交织. 例如，以下内容如何映射为使用Dataset? # Lo
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如果规则的shell命令是集群作业，Snakemake可以工作吗?
在下面的示例中，如果shell脚本shell_script.sh将作业发送到集群，是否可以使snakemake知道该集群作业的完成?也就是说，首先，文件a应该由shell_script.sh创建，该文件将自己的作业发送到群集，然后，一旦完成该群集作业，就应该创建文件b. 为简单起见，让我们假设snakemake是在本地运行的，这意味着唯一从shell_script.sh而不是snakemak
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我如何在gitlabci管道中知道更新的文件
在gitlab管道中(在分支上的每次提交之后触发)，我想知道提交涉及哪些文件，以便对每个文件应用特定的bash脚本. 我目前在gitlabci.yaml文件中使用以下代码: - export DIFF=$(git show --stat HEAD) - ./myBashScript.sh 然后我在bash脚本中使用$DIFF. 但是有更好的方法吗? (我正在使用本地git
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sklearn中估算器管道的无效参数clf
有人可以检查以下代码的问题吗? 我在建立模型的任何步骤中都错了吗? 我已经在参数中添加了两个'clf __'. clf=RandomForestClassifier() pca = PCA() pca_clf = make_pipeline(pca, clf) kfold = KFold(n_splits=10, random_state=22) parameters = {'c
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StackExchange.Redis:批量访问多个哈希
因此，我需要大量访问许多不同的哈希值(在StackExchange.Redis中，我具有不同的RedisKey的哈希值). 最好(最快)的方法是什么? 例如，对于这两种可能的实现，是正确的吗?哪个效果更好? List> list = new List>(); List
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C#TPL数据流-完成不起作用
此代码永远不会到达最后一行，因为完成不会从saveBlock传播到sendBlock.我在做什么错了? var readGenerateBlock = new TransformBlock(n => { Console.WriteLine("Read " + n); Thread.Sleep(15); return
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管道不适用于Label Encoder
我照做 import pandas as pd from sklearn import preprocessing import sklearn from sklearn.pipeline import Pipeline df = pd.DataFrame({'c':['a', 'b', 'c']*4, 'd': ['m', 'f']*6}) encoding_pipeline =Pipel
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_transform()接受2个位置参数，但给出了3个
我尝试建立具有变量转换的管道 而且我做如下 import numpy as np import pandas as pd import sklearn from sklearn import linear_model from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from sklearn.pipeline import Pi
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如何将值从提交传递到GitLab CI管道作为变量?
我需要将值动态传递给GitLab CI管道，以将值进一步传递给作业.问题是:该值无法存储在代码中，不需要重新配置管道(例如，我可以在.gitlab-ci.yml的“变量"部分中传递该值，但这意味着将值存储在代码中，或者对“环境变量"进行更改"CI/CD设置"的“"部分表示手动重新配置).另外，分支名称也不能用于此目的. 它不是秘密字符串，而是修改管道执行的关键字. 那么，我该怎么办呢?
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如何确定仅在当前管道步骤中绑定的参数?
考虑以下脚本: function g { [CmdletBinding()] param ( [parameter(ValueFromPipelineByPropertyName = $true)]$x, [parameter(ValueFromPipelineByPropertyName = $true)]$y, [p
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IIS，Asp.NET管道和并发
我想知道Web应用程序中的并发实际上是如何工作的.我已经阅读了几篇文章，据我了解，HttpApplication的多个实例将同时工作.现在，我创建了一个简单的Web应用程序来测试并发性，并将以下内容放入global.asax: protected void Application_BeginRequest(object sender, EventArgs e) { Response.
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从2个cmdlet输出的选择对象
假设我具有以下PowerShell脚本: Get-WmiObject -Class Win32_Service | Select DisplayName,@{Name="PID";Expression={$_.ProcessID}} | Get-Process | Select Name,CPU 这将: 第1行:在本地计算机上获取所有服务 第2行:使用DisplayName
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流水线中的软件中断会发生什么?
阅读此内容后: 发生中断时，会发生什么管道中的指令? 关于软件中断会发生什么的信息并不多，但是我们确实了解到以下内容: 相反，异常(如页面错误)会将指令标记为受影响的指令.当该指令即将提交时，此时将清除异常之后的所有后续指令，并重定向指令提取. 我想知道管道中的软件中断(INT 0xX)会发生什么，首先，何时检测到它们?是否在预解码阶段检测到了它们?在指令队列中?在解码阶段
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与Imblearn管道和GridSearchCV进行交叉验证
我正在尝试使用imblearn和GridSearchCV中的Pipeline类来获得最佳参数，以对不平衡数据集进行分类.根据提到的答案此处 ，我想不对验证集进行重采样，而仅对训练集进行重采样，而imblearn的Pipeline似乎正在这样做.但是，在实施接受的解决方案时出现错误.请让我知道我在做什么错.下面是我的实现: def imb_pipeline(clf, X, y, params)
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从管道命令附加到数组变量
我正在编写一个bash函数来获取所有git存储库，但是当我要将所有git存储库路径名存储到数组patharray时遇到了一个问题.这是代码: gitrepo() { local opt declare -a patharray locate -b '\.git' | \ while read pathname do
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在管道中使用ColumnTransformer时发生AttributeError
这是我的第一个机器学习项目，也是我第一次使用ColumnTransformer.我的目标是执行数据预处理的两个步骤，并对每个步骤使用ColumnTransformer. 第一步，对于某些功能，我想用字符串'missing_value'替换数据框中的缺失值，对于其余功能，将其替换为最常用的值.因此，我使用ColumnTransformer结合了这两个操作，并将数据框的相应列传递给它. 在
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Unix tr命令将小写转换为大写，并将大写转换为小写
所以我一直在搜索，并使用命令tr可以将小写转换为大写，反之亦然.但是有办法一次做到这两者吗? 所以: $ tr '[:upper:]' '[:lower:]' or $ tr A-Z a-z 将"Hello World ABC" 转换为"hello world abc" ，但是我想要的是"hello OwLD abc" . /p> 解决方案 这将满足您的需求: tr
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当linting脚本返回错误时，如何使Azure DevOps Pipeline构建失败?
我正在使用Azure Pipelines GitHub加载项来确保提取请求能够通过我的操作.但是，我刚刚发出了一个测试请求请求，但失败了，但是Azure Pipeline成功了. 这是我的azure-pipelines.yml # Node.js with React # Build a Node.js project that uses React. # Add steps that
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scikit管道python中的多个分类模型
我正在使用Python解决某些文本文档的二进制分类问题，并实现了scikit-learn库，我希望尝试使用不同的模型来比较和对比结果-主要使用朴素贝叶斯分类器，SVM与K -折叠CV，CV = 5 .考虑到后两种模型使用gridSearchCV()，我发现很难将所有方法组合到一个管道中.由于并发性问题，我无法在一个实施中运行多个管道，因此我需要使用一个管道来实现所有不同的模型. 这是我到目前
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如何在Datafactory v2中导出管道或迁移到另一个管道
我正在尝试导出在datafactory v2中创建的一个管道或迁移到另一个管道，但找不到该选项， 您能帮我吗 解决方案 据我所知，您可以了解Azure Data Factory中的Continuous Integration.您可以在 Azure中的连续集成和部署中找到以下声明数据工厂. 对于Azure数据工厂，持续集成和部署方式 从一种环境(开发，测试， 生产)到另一个.进行
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