dataset

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我有一个应该打开，编辑，创建和保存访问数据库的程序。为了保存，我只复制一个空的数据库（仅仅为了避免创建每个表和列等的麻烦），并尝试通过TableAdapterManager.UpdateAll方法填充值。 string _TemplateConnectString = @"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source={0};"; _connectio

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将CSV文件转换为TF记录

我已经运行脚本5个多小时了。我有258个CSV文件，我想要转换为TF记录。我写了下面的脚本，正如我已经说过，我一直在运行它5个多小时已经： import argparse import os import sys import standardize_data import tensorflow as tf FLAGS = None PATH = '/home/darth/GitHu

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获取asp.net

在下拉列表的数据源的其他值我已连接的存储过程一个DropDownList 存储过程具有3个值REPID，RepName和RepRef 的DropDownList的具有2倍的值，其是DataTextField和DataValueField 我连接到DataTextField和RepName到DataValueField REPID 我想要得到的RepRef太我怎么能做到这一点这里是我的代码

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运行时错误，而试图在Snap.py

加载数据集作为一个表我试图在Snap.py import snap context = snap.TTableContext() filename = "co04_dist.txt" schema = snap.Schema() schema.Add(snap.TStrTAttrPr("Col1", snap.atInt)) schema.Add(snap.TStrTAttrPr(

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星火重新分区不分发记录均匀

我有我的一个领域 rdd = rdd.repartition(new Column("block_id")); 重新分区，并将其保存到HDFS的RDD。我认为如果有20个不同的block_id's，重新分区会产生20个新的分区，每个分区有不同的block_id。但实际上在重新分区后有19个分区，每个分区只有一个block_id和一个分区拥有两个block_id's。这意味着，使用两个bl

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IndexError：索引2超出轴1的范围，大小为

我想直接从网站加载数据集到jypyter笔记本，但每次尝试使用python熊猫的'read_csv'上载数据集时，都会导入数据集但我无法从数据集中选择任何列。这里是我的代码： url = "http://ww2.amstat.org/publications/jse/datasets/fishcatch.dat.txt" df = pd.read_csv(url, sep= '\t', hea

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SQL Server R多个结果集

由于使用SQL Server 2016+执行R脚本，是否可以获取多个表？让我们从互联网上（无需张贴雷不过于复杂的问题）随机简单的例子： EXEC sp_execute_external_script @language =N'R', @script=N'OutputDataSet<-InputDataSet', @input_data_1 =N'SELECT 1 AS

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如何使用for循环运行1000次代码？

我有这个代码，每次运行它时都会产生不同的“auc”。我想运行这个代码1000次，以计算1000个存储的AUC的平均值。我如何申请循环来做Iam寻找的东西？如果你们为我做并粘贴新代码，将不胜感激。正如我自4天以来一直试图解决的那样。 #iris is a built-in dataset main_df<- iris # extract data for "setosa" setosa <-m

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ElasticFusion Slam算法在TUM RGB-D基准测试图上运行姿态图

我下载了来自TUM RGB-D SLAM Dataset and Benchmark的Freiburg桌面数据集并将其转换为'.klg'这是自定义格式的slam算法。我将这个klg文件加载到ElasticFusion并运行SLAM算法。这样做时3D重建输出似乎已经足够好了。现在我想建立由已建成的轨道信息的三维重建。我从'.freibrug'检索到上次运行的轨迹数据，并通过ElasticFusi

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对训练神经网络中的批次数据进行混洗

我有6.5 GB的训练数据用于我的GRU网络。我打算分开训练时间，即暂停和恢复训练，因为我使用笔记本电脑。我假设需要几天时间来训练我的神经网络使用整个6.5 GB，所以，我会暂停训练，然后在其他时间再次恢复。这是我的问题。如果我将洗牌批次的训练数据，神经网络会记住哪些数据已经用于训练或不用？请注意，我使用tf.train.Saver().save的global_step参数。非常感谢您提前！