假设现在有图像数据imgs和对应标签targets.数据维度分别如下 imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散,这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性,那么如何同时打散data和target,而且还需要保持对应顺序不变呢?方法如下 # 得到打乱后的index from random import shuffle index = [i for i in range(len…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247679 本blog内容有标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 基础知识参考 [数据标准化/归一化normalization] [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] Note: 一定要注意归一化是归一化什么,归一化features还是samples. 数据标准化:去除均值和方差进行缩放 Standardization: mean removal…

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之13.ABP领域层——数据过滤器(Data filters) ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 介绍 在数据库开发中,我们一般会运用软删除(soft-d…

坏味道--数据泥团(Data Clumps) 特征 有时,代码的不同部分包含相同的变量组(例如用于连接到数据库的参数).这些绑在一起出现的数据应该拥有自己的对象. 问题原因 通常,数据泥团的出现时因为糟糕的编程结构或"复制-粘贴式编程". 有一个判断是否是数据泥团的好办法:删掉众多数据中的一项.这么做,其他数据有没有因而失去意义?如果它们不再有意义,这就是个明确的信号:你应该为它们产生一个新的对象. 解决方法 首先找出这些数据以字段形式出现的地方,运用 提炼类(Extract Clas…

前言 最近比较烦,深圳的工作还没着落,论文不想弄,烦.....今天看了下jquery的数据缓存的代码,参考着Aaron的源码分析,自己有点理解了,和大家分享下.以后也打算把自己的jquery的学习心得写一个系列,当然和大神的源码分析是比不了的,只是自己在看的时候有好多地方是比较难理解的,为新手提供些便捷的学习方法,以后我会把我这些流水账整理成一个菜鸟学习jquery源码系列,现在就看到哪写到那,见谅. 内存泄露 首先看看什么是内存泄露,这里直接拿来Aaron中的这部分来说明什么是内存泄露,内存泄…

1.数据并发控制(Data Concurrency Control)简介 数据并发控制(Data Concurrency Control)是用来处理在同一时刻对被持久化的业务对象进行多次修改的系统.当多个用户修改业务对象的状态并试图并发地将其持久化到数据库时,需要一种机制来确保一个用户不会对另一个并发用户的事务状态造成负面影响. 有两种形式的并发控制:乐观和悲观.乐观并发控制假设当多个用户对业务对象的状态同时进行修改时不会造成任何问题,也称为最晚修改生效(last change wins).对于…

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl…

EF6更新 数据出现 System.Data.Entity.Infrastructure.DbUpdateConcurrencyException: Store update, insert, or delete statement affected an unexpected number of rows (0)....异常 先还原一下问题出现的场景: 首先,获取 数据倒view显示,并绑定到文本框显示,点击提交时候,出现上面异常信息: 数据更新错误,通常包含以下几种: 1,DbEntityV…

原文:WCF技术剖析之十二:数据契约(Data Contract)和数据契约序列化器(DataContractSerializer) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]大部分的系统都是以数据为中心的(Data Central),功能的实现表现在对相关数据的正确处理.而数据本身,是有效信息的载体,在不同的环境具有不同的表示.一个分布式的互联系统关注于数据的交换,而数据正常交换的根本前提是参与数据交换的双方对于数据结…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…