deep

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    我深深的注视着角的对象, $scope.$watch('bigObject', function(newVal, oldVal, scope) { //Watch the whole object console.log("The key that changed was: " + key); }, true); //Deep watch 我怎样改变了钥匙? 输出示例:The ke

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    我想通过一个内部items添加新键值对的对象一个下面给出: { appElements: { layers: { layer_1: { background: { width: '100px', height: '100px', bgColor: '#aaaaaa', bgImage: 'http:

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    这里有个理论问题。我知道,在处理单个机器上无法放入内存的数据集时,spark + EMR是一个很好的选择。 不过,我还想用tensorflow代替spark的ml lib算法来对这些大型数据集进行深度学习。 从我的研究中,我发现我可以使用pyspark,elephas和EMR的组合来实现这一点。另外还有BigDL和sparkdl。 我该怎么做呢?深入学习不适合内存的数据的最佳做法是什么?我应该使用

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    我正在研究有关数值优化的工程问题。通常我会使用像Kriging这样的元模型方法 - 但现在我想尝试新的流行元素。 这里的数据显示了一个具有7个几何参数的机器零件,因此我得到一个功率值。后来,当数据合适时,我想查看是否可以使用网络上运行的简单粒子群算法对部件进行优化。 我写了一个自己的简单的ANN,其中有几个隐藏的层块,小规模的网络(例如7,30,30,1)的性能是每秒数百个时代。较大的网络(例如7

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    我完全失去了对TF和Python的耐心,我无法得到这个工作, “ValueError:设置一个序列的数组元素。在sess.run被调用时在testx上。 我已经尝试了很多不同的东西..这几乎就像TF坏了,有人可以协助吗? import tensorflow as tf import numpy as np nColsIn = 1 nSequenceLen = 4 nBatches = 8

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    因此,作为一个相当新的(出在这世界-工作)开发者,我并不陌生执行ping命令,因为它是教给我的单,我已经在各个小任务我已经用它的概念之前遇到过。 我的理解是确定是否有其他主机存在并在网络上响应。 我用Java实现(语言我在最舒服的)一些类似的代码想要实现以下查验时一个: try { String ip = "127.192.199.01"; InetAddress inet =

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    有人能向我解释 df2 = df1 df2 = df1.copy() df3 = df1.copy(deep=False) 之间的差异我已经尝试了所有的选项,并做了如下: df1 = pd.DataFrame([1,2,3,4,5]) df2 = df1 df3 = df1.copy() df4 = df1.copy(deep=False) df1 = pd.DataFrame

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    后,有许多指导和解决问题的林混淆如何创建此的form_for尝试了很多次,我有这样的代码...... 路线 Rails.application.routes.draw do get 'welcome/index' resources :flows do resources :fmodules do resources :levers end

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    这是我在tensorflow中用于训练GAN的代码。我正在训练des能够区分假冒和原始视频。我的代码不是很重要相关部分,以避免过度的流动大部分是代码错误 X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28]) D_W1 = tf.Variable(xavier_init([1024, 128])) D_b1 = tf.Variable(tf.

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    我有以下模式: const userSchema = new Schema({ name: String, favoriteStreams: [ { stream: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: "Stream", unique: true },