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日期：2022-01-11 10:28:22
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内容简介：1保存为二进制文件，pkl格式 import picklepickle.dump(data,open('file_path','wb')) #后缀.pkl可加可不加 若文件过大 pickle.dump(data,open('file_path', 'wb'),protocol=4) 读取该文件： data= pickle.load(open('file_path','rb')) 2保存为二进制文件，...
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日期：2022-01-11 10:28:22
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内容简介：excel中有图片是很常见的，但是通过python读取excel中的图片没有很好的解决办法。 网上找了一种很聪明的方法，原理是这样的： 1、将待读取的excel文件后缀名改成zip，变成压缩文件。 2、再解压这个文件。 3、在解压后的文件夹中，就有excel中的图片。 4、这...
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日期：2022-01-11 10:28:21
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内容简介：本文实例讲述了Python实现输入二叉树的先序和中序遍历，再输出后序遍历操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 实现一个功能： 输入:一颗二叉树的先序和中序遍历 输出:后续遍历 思想： 先序遍历中，第一个元素是树根 在中序遍历中找到树根，左边的是左子树...
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日期：2022-01-11 10:28:21
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内容简介：tensorflow里面提供了实现图像进行裁剪和填充的函数，就是tf.image.resize_image_with_crop_or_pad（img，height，width ）。img表示需要改变的图像，height是改变后图像的高度，width是宽度。 例如： import matplotlib.pyplot as plt;import tensorflow as...
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日期：2022-01-11 10:28:20
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内容简介：tensorflow模型保存为saver = tf.train.Saver()函数,saver.save()保存模型，代码如下： import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1")v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2")saver = tf.train.Save...
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日期：2022-01-11 10:28:20
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内容简介：如下所示： # u [32,30,200]# u_logits [400,32,30]q_j_400 = [] for j in range(400): q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(tf.transpose(u，[0,2,1]),tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits[j]),-1)),[2])) # tf.matmul [32,200,30],[32,30,1]test_resul...
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日期：2022-01-11 10:28:19
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内容简介：tf.diag(diagonal,name=None) #生成对角矩阵 import tensorflowas tf;diagonal=[1,1,1,1]with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.diag(diagonal))) #输出的结果为[[1 0 0 0] [0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1]] tf.diag_part(input,name=None) #功能与tf...
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日期：2022-01-11 10:28:18
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内容简介：本文为大家分享了python+influxdb+shell写一个区域网络状况表，供大家参考，具体内容如下 shell脚本部分： ex：就是ping 各个目的ip10个包，然后获取丢包率和平均延迟时间，在Linux上设置为定时任务，每分钟执行一次。他会把数据写到influxdb服务器上面去，...
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日期：2022-01-11 10:28:18
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内容简介：本文实例讲述了Python基于递归算法求最小公倍数和最大公约数。分享给大家供大家参考，具体如下： # 最小公倍数def lcm(a, b, c=1): if a * c % b != 0: return lcm(a, b, c+1) else: return a*ctest_cases = [(4, 8), (35, 42), (5, 7), (20, 10)]for case i...
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日期：2022-01-11 10:28:17
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内容简介：如下所示： import tensorflow as tfa = tf.Variable([4,5,6])b = tf.Variable([1,2,3])c = tf.concat(0,[a,b])init_op = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print(sess.run(c)) 结果打印： [4 5 6 1 2 3] 以上这...
17830004266(重庆移动)
