要维护一个老的PB系统,有些地方用PB实在不方便,好在就张三.李四几个人用,每人装个.net框架. 设置.NET类COM可见 方式一:将整个程序集设成COM可见 方式二,只公开部分类 使用.Net框架携带的RegAsm.exe命令行工具将.net的dll文件注册成COM 如果你的程序集不是强类型的(强类型的安装在GAC中),你需要使用Regasm命令的可选参数 codeBase来指定程序集所在的位置注意命令运行成功时显示 "成功注册了类型!", 可以到注册表中查看注册的类型,如下代码

sql = "select p_partno  from p_partno_rm group by p_partno order by p_partno"declare my3 dynamic cursor for sqlsa; prepare sqlsa from :sql; open dynamic my3; fetch my3 into:partno; do while sqlca.sqlcode = 0     partno = trim(partno)     if part

先罗列出来代码,有时间再解释 from tensorflow.python.framework import graph_util import tensorflow as tf def export_model(input_checkpoint, output_graph): #这个可以加载saver的模型 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) graph = tf.

以下是PB中的代码:String ls_filenameLong ll_wstyle=1long ll_hwnd,ll_nShowCmdstring ls_lpOperation,ls_lpFile,ls_lpParameters,ls_lpDirectoryll_hwnd=handle(w_main)ls_lpOperation="open"ls_lpFile="CPRM.exe"ls_lpParameters="aaaaaaaaa"ls_lp

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf

前言 写完[paxos 的直观解释]之后,网友都说疗效甚好,但是也会对这篇教程中一些环节提出疑问(有疑问说明真的看懂了 ),例如怎么把只能确定一个值的 paxos 应用到实际场景中. 既然 Talk is cheap,那么就 Show me the code,这次我们把教程中描述的内容直接用代码实现出来,希望能覆盖到教程中的涉及的每个细节.帮助大家理解 paxos 的运行机制. 这是一个基于 paxos,200 行代码的 kv 存储系统的简单实现,作为 [ paxos 的直观解释 ] 这篇教程中

转载自http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2013/01/02/2841485.html 该系列Blog的内容主体主要源自于Protocol Buffer的官方文档,而代码示例则抽取于当前正在开发的一个公司内部项目的Demo.这样做的目的主要在于不仅可以保持Google文档的良好风格和系统性,同时再结合一些比较实用和通用的用例,这样就更加便于公司内部的培训,以及和广大网友的技术交流.需要说明的是,Blog的内容并非line by line的翻

我之前有写过一篇“Android之进度条1”,那个是条形的进度条(显示数字进度),这次实现圆形进度条. 点击查看Android之进度条1:http://www.cnblogs.com/caidupingblogs/p/5102745.html> MainActivity继承Activity实现Runnable接口: package com.cdp.progressbar; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import

背景 去面试的时候遇到一道和 string 相关的题目,记录一下用到的知识点.题目如下: s:="123" ps:=&s b:=[]byte(s) pb:=&b s+="4" *ps+="5" (*pb)[1] = 0 (*pb)[2] = 4 fmt.Printf("%+v\n",*ps) fmt.Printf("%+v\n",*pb) 问以上代码的输出是什么. 分析 很容易可以看出 s

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

一. 背景 ProcessBuilder类是用来创建操作系统进程的.与Runtime.exec相比,它提供了更加方便的方法以创建子进程. 每个ProcessBuilder实例管理着一个进程属性的集合. start()方法用这些属性创建一个新的Process实例.start()方法可以从同一个实例重复调用(可以更改属性值后再调用). 每个ProcessBuilder实例管理着进程的如下属性: 一条命令(a command),可以用List来表示,也可以用变长字符串.命令后面的参数与命令合并在一起.

Protocol Buffers介绍及例子 Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据串行化,或者说序列化.它很适合做数据存储或数据交换格式.可用于通讯协议.数据存储等领域的语言无关.平台无关.可扩展的序列化结构数据格式.目前提供了 C++.Java.Python 三种语言的 API. protobuf协议是以一个 .proto 后缀的文件为基础,这个文件通过结构化数据类型的形式描述了一个数据信息. protobuf的序列化底层原理: you can

Keras模型的保存方式 在运行并且训练出一个模型后获得了模型的结构与许多参数,为了防止再次训练以及需要更好地去使用,我们需要保存当前状态 基本保存方式 h5 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 model.save('my_model.h5') 转换为json格式存储基本参数 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 json_string = model.to_json() open('my_model_architecture.json','w').write(json_

1.概述 最近看 Protocal Buffer 的源码,初次见到这个库源自陈硕的 muduo ,便打算看一看,在此做一下记录.官网文档不能访问,只能凭借代码的自己理解,查看的源码版本为 3.6.0. 初识 Arena 时,发现是个 allocator.Arena 每次分配一大块内存,使用时在已经分配的内存块上获取,用来代替 new/delete 的堆上分配.通过一次申请大块内存,并且一次性释放,同时可取消调用对象的析构函数来提升效率. Arena 线程安全:多个线程可并发在Arena分配空间.

部分内容from: Tensorflow C++ 从训练到部署(1):环境搭建 在之前的编译中,已经编译好了tensorflow_pkg相关的wheel.现在有一个需求,需要按照C++的代码进行模型加载和训练.查询资料后发现,需要重新编译一套TensorFlow支持的C++接口,主要是编译出来libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so这两个文件. bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --

官方文档 什么是 protocol buffer? Protocol buffers are a flexible, efficient, automated mechanism for serializing structured data – think XML, but smaller, faster, and simpler. You define how you want your data to be structured once, then you can use special

D. Mahmoud and Ehab and another array construction task 因子分解模板 题意 给出一个原序列a 找出一个字典序大于a的序列b,使得任意 \(i!=j\),\(gcd(a[i],a[j])==1\),现在要你找出这样的序列b,并且满足所有合法序列中输出字典序最小的那个 思路 维护一个set,set里面装所有当前可以取的合法元素,先把所有的数字放进set里面,因为要求字典序最小的序列b,并且b的字典序要大于a,当构造的b到当前位置截止时和a相同时

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上

1指出程序段中的错误:分析错误的原因,并进行修改 1.1函数 swap 将两个字符串(字符数组作实参,长度不超过 100)的内容进行交换 void swap(char *pa,char *pb) { char *temp; temp=pa; pa=pb; pb=temp; } 错误原因:只是将 swap 中的局部变量 pa 和 和 pb 的值进行了交换,而作为实参的字符数组中 的内容并没有改变 改正一: void swap (char *pa ,char *pb ) { if(strlen(pa