这个问题的答案是communityeffort.编辑现有答案以改进这篇文章。它目前不接受新的答案或互动。所以我最近发现了这个很棒的工具，它说Dockerisanopen-sourceprojecttoeasilycreatelightweight,portable,self-sufficientcontainersfromanyapplication.Thesamecontainerthatadeveloperbuildsandtestsonalaptopcanrunatscale,inproduction,onVMs,baremetal,OpenStackclusters,publi
(已添加对此问题的更新。)我是比利时根特大学的研究生；我的研究是关于深度卷积神经网络的情绪识别。我正在使用Caffe实现CNN的框架。最近我遇到了一个关于类(class)不平衡的问题。我正在使用大约9216个训练样本。5%标记为阳性(1)，其余样本标记为阴性(0)。我正在使用SigmoidCrossEntropyLoss层来计算损失。训练时，即使经过几个epoch，损失也会减少，准确率非常高。这是由于不平衡造成的:网络总是简单地预测负数(0)。(准确率和召回率都为零，支持这一说法)为了解决这个问题，我想根据预测-真值组合来衡量对损失的贡献(严厉惩罚假阴性)。我的导师/教练还建议我在通过
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我正在尝试为已在生产中拥有应用程序的客户设置暂存服务器。使用8个网络测功机扩大生产规模。我创建了一个暂存应用程序并推送了代码。当我运行时:herokuscaleweb=1--app=myapp-staging我得到:Scalingwebprocesses...failed!Nosuchtypeasweb两种情况下的procfile完全相同。它只有两行，看起来像这样:web:bundleexecrailsserverthin-p$PORT-e$RACK_ENVworker:bundleexecrakejobs:work在应用程序配置中，我将$PORT设置为80，将$RACK_ENV设置为
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion阅读reviewsatAmazon和ACCU建议JohnLakos的书，Large-ScaleC++SoftwareDesign可能是模块化的罗塞塔石碑。同时，这本书似乎真的很稀有:没有多少人读过它，也没有盗版电子版在流传。那么，你怎么看？ 最佳答案 我读过它，并认为它是一本关于大型C++项目的一些实际问题的非常有用的书。如果您已经阅读
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在之前版本的ggplot2中，我可以使用以下两个命令之一来格式化我的x日期:要么scale_x_date(breaks="1month",minor_breaks="1week",labels=(date_format="%B"))+或scale_x_date(major="months",minor="weeks",format="%B")+生成“%B”格式的完整月份名称。(恐怕我再也分不清哪一个有效了，因为它们都被注释掉了。)我不记得什么时候了，但是在ubuntu12.04升级中更新了R或ggplot之后，这不再对我有用。现在，同样的数据产生了错误:Errorinscale_lab
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目录The ScaleCube 架构扩展立方体3DIMENSIONSOFSCALING 缩放的3个维度
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