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python - 如何 "scale"一个 numpy 数组?

我想将形状(h,w)的数组缩放n倍,得到形状(h*n,w*n)的数组。假设我有一个2x2数组:array([[1,1],[0,1]])我想将数组缩放为4x4:array([[1,1,1,1],[1,1,1,1],[0,0,1,1],[0,0,1,1]])即原始数组中每个单元格的值被复制到结果数组中对应的4个单元格中。假设任意数组大小和缩放因子,最有效的方法是什么? 最佳答案 您应该使用Kroneckerproduct,numpy.kron:ComputestheKroneckerproduct,acompositearraymade

docker - Gitlab runner + autoscaling + scaled runner 选项

我正在使用带有docker+machine执行程序的gitlab运行程序来启动AWS上的自动缩放运行程序。我想在运行者中使用docker-in-dockersetup来构建容器,但我不知道如何为生成的运行者定义所需的[runners.docker]属性以启用docker用法。是否有可能以某种方式将一些配置信息传递给自动缩放的运行者? 最佳答案 你只需要在你的自动缩放运行器的config.toml中使用这个:[runners.docker]privileged=true我使用docker-in-docker构建自己的php容器进行测试

scale - 如何在生产中扩展 Docker 容器

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

c++ - 解决类不平衡 : scaling contribution to loss and sgd

(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

ruby-on-rails - heroku scale web=1 返回 "no such type as web"

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

c++ - 你对 "Large Scale C++ Software Design"的看法

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

c++ - 你对 "Large Scale C++ Software Design"的看法

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r - 在 ggplot2 中使用 scale_x_date 格式化日期

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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