关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭2年前。Improvethisquestion我正在构建一个应用程序，该应用程序将与房地产API对话以获取有关特定区域内住房的信息。然后对于每个查询，它将根据返回的数据生成一个PDF文档，该文档具有两个简单的图表，一个条形图和一个折线图。我想知道是否值得为FusionCharts之类的东西付费，或者是否有免费的图书馆可供使用。我是一个相当新手的程序员，主要从事JS/jQuery和Python。我对数据可视化非常陌
在tensorflow.contrib.learn中使用estimator.Estimator时，在训练和预测之后，modeldir中有这些文件:p>检查点events.out.tfevents.1487956647events.out.tfevents.1487957016图表.pbtxtmodel.ckpt-101.data-00000-of-00001model.ckpt-101.indexmodel.ckpt-101.meta当图形复杂或变量数量大时，graph.pbtxt文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗？由于模型重新加载只需要检查点文件，因此删除它们不
我正在为我的训练数据使用tensorflow数据集api，为tf.data.Dataset.from_generatorapi使用input_fn和生成器defgenerator():......yield{"x":features},labeldefinput_fn():ds=tf.data.Dataset.from_generator(generator,......)......feature,label=ds.make_one_shot_iterator().get_next()returnfeature,label然后我使用如下代码为我的Estimator创建了一个自定义mo
为了学习KerasLSTM和RNN，我想创建一个简单的问题来解决:给定一个正弦波，我们可以预测它的频率吗？我不希望一个简单的神经网络能够预测频率，因为时间的概念在这里很重要。然而，即使使用LSTM，我也无法学习频率；我能够学习一个平凡的零作为估计频率(即使对于火车样本)。这是创建训练集的代码。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreate_sine(frequency):returnnp.sin(frequency*np.linspace(0,2*np.pi,2000))train_x=np.array([create_sine
来自passlibdocumentationFormostpublicfacingservices,youcangenerallyhavesignintakeupwardsof250ms-400msbeforeusersstartgettingannoyed.那么，如果我们考虑一次数据库调用，那么登录/注册中rounds的最佳值(value)是多少？登录尝试，它使用MongoDB和非阻塞调用。(使用Mongotor，并使用电子邮件作为_id，因此默认情况下是indexed，查询很快:0.00299978256226和使用具有3条记录...的数据库测试的类(class)...)impor
我认为它应该与withtf.device("/gpu:0")一起使用，但我应该把它放在哪里？我不认为它是:withtf.device("/gpu:0"):tf.app.run()那么我应该把它放在tf.app的main()函数中，还是放在我用于估算器的模型函数中？编辑:如果这有帮助，这是我的main()函数:defmain(unused_argv):"""Codetoloadtrainingfoldsdatapickleorgenerateoneifnotpresent"""#CreatetheEstimatormnist_classifier=tf.estimator.Estimat
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
我刚刚用tensorflow训练了一个CNN来识别太阳黑子。我的模型与this几乎相同.问题是我无法在任何地方找到关于如何使用训练阶段生成的检查点进行预测的明确解释。尝试使用标准恢复方法:saver=tf.train.import_meta_graph('./model/model.ckpt.meta')saver.restore(sess,'./model/model.ckpt')但后来我不知道如何运行它。尝试使用tf.estimator.Estimator.predict()像这样:#CreatetheEstimator(shouldreloadthelastcheckpointb
显然，类(class)很重要，但是有哪些将javascript库与Django应用程序集成的好方法？我打算使用jQuery，主要是因为它看起来很流行而且功能强大(但我愿意接受其他建议)。是否有非常有用或必不可少的python端库？还是最好简单地创建JSONView，然后手动编写javascript代码(使用适当的javascript框架)？我已经(简要地)看过Dajax，但根据稀少的文档，我不清楚它是否真的给了我很多。我当然更喜欢有更多文档的东西。这里的其他答案表明pjax不一定适用于许多浏览器，所以已经过时了。编辑:谢谢大家。我将研究tastypie以简化公开一些jsonView，并
有一个大型Python应用程序，其中包含许多第三方包和二进制库。以下是我的要求的概述:跨平台(目前是Windows和现代Linux发行版)安装大量(比如>100MB)二进制库(Windows上的DLL)安装第三方Python包(其中一些无法使用easy_install等工具在Windows上安装)安装所需的VisualStudio可再发行组件包尽可能保留我的包的文件布局(没有压缩鸡蛋)删除所有包和库的明确方法分发测试套件(在我的例子中是py.test)无源分发选项(仅.pyc)应用程序至少作为Python包应该是“可移植的”(可以使用VirtualEnv安装在任何地方)。我有什么选择？
