一般的なエンジニアリング、アプリケーション、学習エラー、インストールの問題
Git
2つのPython
- pipは一時的に国内のミラーソースを使用します
- pythoncreateフォルダー
- Pythonはファイルの下のすべてのファイルパスを読み取ります
- numpyのTrue / Falseを1/0に変換します
- Pythonを使用してファイルをコピーする
- LinuxにAnacondaをインストールする
- 大きな画像の断片化
- listは、リストの複数のインデックス位置にある要素を同時に削除します
- Python numpyの大きな配列が完全に表示されない、解決策
- np.bincount（x）の簡単な説明
- numpy配列の値の数を数えます（0〜10の数の検索に適用可能）
- Python：locとilocの違い
- sys.path問題
- python_opencvはカメラを開きます。
- Pythonでファイルパスからファイル名を取得します
- Pythonはリストからランダムに値を取得します
- Pythonは数値を出力しますが、科学的記数法では保存されません
- pyaudioメソッドをpython3.7とエラー解決にインストールします
- Pythonは他のフォルダー内のモジュールを参照します
- Anacondapython3.6バージョンのインストール
- Pythonでのデータフレームの一般的な操作：行、列、スライス、統計的特徴値のフェッチ
- python-mysqlclientエラーをインストールします
- Pythonデコレータの説明
- ウィンドウの下：独自のPythonエディターを備えたwxpythonプロジェクトがパッケージ化されたexeをリリースします
- 画像データセットをランダムに抽出します
- pipを使用してモジュールをインストールすると、次のプロンプトが表示されます。pipという名前のモジュールはありません
- WindowsシステムのPythonインストールuwsgiチュートリアル
- pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError：tesseractがインストールされていないか、パスにありません
- Pythonの軸の理解
- エラー：「llvmlite」をアンインストールできません
- ImportError：libGL.so.1：共有オブジェクトファイルを開くことができません
- PythonはImage.openを実行し、タイプオブジェクト「Image」に属性「open」がないことを確認します。
- condaとpipの違い
- npマトリックスから画像への表示、画像からnpマトリックスへの表示
3つのPython-Numpy
4つのPython-パンダ
5つのPython-PyQt5
シックストーチ
- トーチのテンソル変数からnumpy型変数へ
- pytorchのテンソル変数はnumpy配列変数になり、視覚化のためにexcel.csvファイルとして保存されます
- C＃はC ++パッケージLibTorchに基づいてDLLを呼び出します
- TorchScriptとは
- LibTorchの公式LIBRARYAPI
- PyTorchのC ++フロントエンドとは何ですか
- vs2019を使用してlibtorchをdllとしてパッケージ化します（環境：win10 + vs2019 + libtorch-cuda10.1）
- C＃WinFormはC ++ DLLを呼び出します（例としてLibTorchをカプセル化するDLLを取り上げます）
- LibTorchのインストールと使用
- 深層学習画像の前処理の平均と標準
- logsoftmaxの紹介
- Pytorch1.2 cpuバージョンのインストールチュートリアル（追加のGPUダウンロード）
七 Linux
- ubuntu18.04のインストール
- CentOS7システムの詳細なインストール手順
- Linux環境でのjdk1.8のインストールチュートリアル
- Urbanu18.04でsshサービスを開き、リモート接続を実現します
- Ubuntu18.04にcudaをインストールします
- Linuxサーバーでプログラムを実行し続ける方法（リモート接続を閉じた後も実行を継続する）
- Linuxマルチスレッド高速ダウンロード
- ubuntu18.04にSogou中国語入力方式をインストールします
- linux下安装nginxエラー：HTTP書き換えモジュールにはPCREライブラリが必要です。
- CentOS7 64ビットインストールmysqlチュートリアル、プロテストパーフェクト
- LinuxでAnacondaパスを構成する
- Linuxで一般的に使用されるコマンド
- Linuxの新しいコンパイル済みカーネルのインストールと使用
- Ubuntu16.04の問題-Ubuntuの下の別のディレクトリにフォルダをコピーする方法
- rpm、deb、tar.gzインストールパッケージの違い
- vi終了操作
- Centosはファイルソフトウェアlrzszをアップロードおよびダウンロードします
- CentOSの下のポート占有率を表示し、プロセスを強制終了します
- をインストールして使用する
- Linuxunzipコマンドtar
- Alibaba Cloud Centos7は、Nginxをコンパイルしてインストールし、Vueプロジェクトをパッケージ化してデプロイします
- CentOS7システムの詳細なインストール手順
- jdk1.8インストールチュートリアル
- ロック/ var / lib / dpkg / lock-openを取得できない問題を解決します（11：リソースが一時的に利用できません）
- [エラー]構成：エラー：C ++をサポートするにはC ++コンパイラが必要です。
- 解决configure.ac：17：エラー：未定義のマクロの可能性：AC_PROG_LIBTOOL
- configure：エラー：$ PATH问题に受け入れ可能なCコンパイラが見つかりません
- 国内ソースを置き換えるUbuntuの構成方法
- ubuntu 18.04を新たにインストールすると、画面がマウスの反対方向に移動し、設定インターフェイスも表示されなくなります
8つのC＃
9つのC ++
- VistualStudioのx86とx64の違い
- vs2017 / 2019のpch.hとpch.cppとは（追加、削除方法）
- C ++でのヘッダーファイルの役割
- C＃はC ++パッケージに基づいてDLLを呼び出します
- ダイナミックリンクライブラリを使用するには2つの方法があります。1つは明示的な呼び出しです。1つは暗黙の呼び出しです
- CMakeのインストール
10個のウィンドウ
11のMySQL
12個のNVM
13 IDEA
14のPostMam
15 Node.js
16のVUE
セブンティーンスプリングブーツ
18 Django
19のMatlab
20エクリプス
- Eclipseの配置错误-構文エラー、注釈はソースレベルが1.5以上の場合にのみ使用可能です
- EclipseのWebプロジェクトのデフォルトのデコード方法をutf-8に設定する方法
- EclipsのJavaWebのJavaリソースのライブラリにあるApacheTomcatへのjarパッケージの追加を解決する方法
21個のJava
フロントエンド
23 Hadoop
他の24人
- 競技会で一般的に使用されるスタックモデルの統合
- Chromeブラウザを使用してjsをデバッグし、要素にバインドされたクリックイベントの詳細な説明を見つけます
- リソースcom / sun / javafx / tools / ant /antlib.xmlから定義を読み込めませんでした。見つかりませんでした。
- ValueError：トレーニングモードでは、ターゲットを渡す必要があります
- 画像、バイナリ、base64、文字列
- URIが登録されていません（[設定] | [言語とフレームワーク] | [スキーマとDTD]）
- AndroidオペレーティングシステムがLInuxに基づくオープンソースオペレーティングシステムであるのに、Javaを使用して開発されている理由
- .Netソースコードを確認する方法
25のPyCharm
25システムディスクの生産
26のリモート接続
27 PyQt
1. Pythonライブラリを確認すると、これはラッパーファイルと同じである必要があることがわかります。tensorflowとpythonの公式ウェブサイトといくつかの問題解決ウェブサイトを確認してください。pywrap_tensorflow_internal.pyモジュールがインポートされると、ダイナミックリンク_pywrap_tensorflow_internal.soが読み込まれます。
2.このファイルはどのようにして作成されましたか？tensorflowがbazelでコンパイルされると、swigは2つのラッパーファイルpywrap_tensorflow_internal.pyとpywrap_tensorflow_internal.ccを生成します。前者は上位レベルのPython呼び出しに接続し、後者は下位レベルのCAPI呼び出しに接続します。
3. swigとは何ですか？フロントエンドの多言語実装にはswigラッパーが必要ですが、tensorflowの良いところは、そのような多言語のフロントエンドインターフェイスを提供することです。SWIGは、c / c ++をPythonで呼び出し可能なSOテキストダイナミックリンクライブラリにカプセル化するため、他の言語でディープラーニングモデルのトレーニングとテストを完了することができます。