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标题可能有点含糊，但这是我所拥有的(私有(private)化代码):具有一些字段的类，包括BigDecimal和Date:classMyObj{privatejava.math.BigDecimalpercentage;privatejava.util.Datedate;//Somemoreirrelevantfields//GettersandSetters}在另一个类中，我有这些对象的列表(即java.util.ListmyList)。我现在想要的是一个Java8流，用于检查列表的日期和百分比顺序是否适合我的validator。例如，下面的列表是真实的:[MyObj{percent
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我在Django1.8.8中有两个模型:classCompany(models.Model):name=models.CharField(max_length=200)members=models.ManyToManyField(User)classFolder(models.Model):name=models.CharField(max_length=200)slug=models.SlugField(null=True,blank=True)company=models.ForeignKey(Company,null=True,blank=True)parent=models.F
在使用TensorFlow一段时间后，我阅读了一些Keras教程并实现了一些示例。我找到了几个使用keras.losses.binary_crossentropy作为损失函数的卷积自动编码器的教程。我认为binary_crossentropy应该不是一个多类损失函数并且很可能会使用二进制标签，但实际上Keras(TFPython后端)调用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，它实际上用于具有不互斥的多个独立类的分类任务。另一方面，我对categorical_crossentropy的期望是用于多类分类，其中目标类有相互依赖，但不一定是一个-热编
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