꽤 새로운 (세계 일하 외의) 개발자로서 나는 ping의 개념에 익숙하지 않다. 그것은 나에게 uni로 가르쳐 졌기 때문에 나는 그것을 여러가지 작은 과제에 사용했다. 전에 만났습니다. 내 이해 네트워크에 다른 호스트가 있고 반응하는지 여부를 결정하는 입니다. 나는 자바로 구현했습니다 (언어 내가 가장 편안 해요) 핑을 달성하고자 아래와 같은 몇 가지 코드
파이썬에서 값 전달 속성을 이해하는 데 문제가 있습니다. 다음 코드에서 runner은 current 사본을 만들고 있으며 runner.next을 runner.next.next으로 설정하는 동안 runner.next은 주어진 연결 목록의 다음 노드를 가리 킵니다. 어떻게 이것이 cur.next.next에 영향을 줍니까? runner.next과 cur.next
public class ScoreCard { strong text
private double[] scores;
/**
* @param val
* @param low
* @param high
* @return low if val < low,
* high if val > high,
* val if val is between low and
(3-5 번에게 100-200 쓰기의 무리에서 하루 실패)/"큐 너무 깊이"오류 발생 aerospike 클라이언트 에서 "장치 과부하"오류는 3 노드 되세요 mapoperations의 중요한 사용과 c3.4x 노드의 클러스터. 쓰기 블록 크기 1MB max-write-cache를 1 일부터 64M에서 256M으로 늘렸지 만 이러한 오류는 거의 발생하지 않습
TFlearn으로 DNN을 구축 한 후 그물의 정확도를 계산하고 싶습니다. train_data, train_goal, test_data, test_goal = self.normalize_data()
model = self.create_model()
# train model with train sets & evaluate on test
, 내가 변경 키를 얻는 방법 $scope.$watch('bigObject', function(newVal, oldVal, scope) { //Watch the whole object
console.log("The key that changed was: " + key);
}, true); //Deep watch
를 얻으려면? 예 출력 : 이것
내 코드의 처리 시간과 gpu의 처리 시간을 비교하고 싶습니다. 케라의 백엔드는 Tensorflow입니다. 그래서 GPU를 자동으로 사용합니다. 비교를 위해 keras/examples/mnist_mlp.py이라는 모델을 사용합니다. 다음과 같이 처리 시간을 확인했습니다. 그런 다음 GPU를 어떻게 비활성화합니까? ~/.keras/keras.json을 (를)
이론적 인 질문은 여기에 있습니다. 단일 컴퓨터의 메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 다룰 때 spark + EMR을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 스파크의 ml lib 알고리즘 대신 tensorflow를 사용하여 이러한 대규모 데이터 세트에 대한 심층적 인 학습을 수행하고 싶습니다. 내 연구 결과에 따르면,이를 달성하기 위해 pyspark, elephas
"ChildData"요소가 스키마의 "BaseData"요소에 속하지 않지만 "BaseData"요소에 "ChildField"요소가 포함될 수 있도록 xsi : type 특성을 사용하는 xml이 있습니다. <BaseData xsi:type="Child">
<ChildField>value</ChildField>
</BaseData>
생성 된 자바