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Tensorflow快餐教程(13) - 程序员学深度学习快速入门五步法

程序员学深度学习快速入门五步法 作为一个程序员,我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以Keras为例来说明。 我们可以用5步 + 4种基本元素 + 9种基本层结构,这5-4-9模型来总结。 5步法: 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素: 网络结构:由10种基本层结构和其他层结构组成 激活函数:如relu, softmax。口诀: 最后输出用softmax,其余基本都用relu 损失函数:categorical_crossentropy多分类对数损失,binary_crossentropy对数损失,mean_squared_error平均方差损失, mean_absolute_error平均绝对值损失 优化器:如SGD随机梯度下降, RMSProp, Adagrad, Adam, Adadelta等 9种基本

pandas使用与思考

最近工作中,有一个场景,是从缓存中将数据读取出来,再聚合。 当时想到了三种方案: 使用dict的方式累加 使用数据库的临时表进行数据聚合 使用pandas汇总 方式一、以前使用php写过,考虑过不优雅,就放弃了 方式二、由于数据多,每次处理都要先写入数据库,然后再聚合,有点耗时,这方式也在线上测试了, 时间确实比较久。 所以采用了第三种方案: 我先贴出我的代码: 为了,剔除敏感信息,我做了混淆和简化 def sync_data_to_db(): """ 将缓存中的数据聚合后,持久化到db """ today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') resp = data_api.get_data() data_frame = pd.DataFrame([], columns=['uid', 'age', 'country']) for line in resp.iter_lines(): user = json.loads(line.decode('utf-8')) uid = user.get('uid') age = user....

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