SESS

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tf.tile()

tile() 平铺之意，用于在同一维度上的复制 tile( input, #输入 multiples, #同一维度上复制的次数 name=None ) with tf.Graph().as_default(): a = tf.constant([1,2],name='a') b = tf.tile(a,[3]) sess = tf.Session() print(sess.run(b

oracle数据表被锁的解决

被锁原因：　　　　在数据库连接工具上做数据表A的insert、delete操作，却没有提交commit。再次通过Light发报文，该报文会锁定数据表A。发送报文后，查看后端日志，发现日志有报错，提示“选取数据表记录错”，数据库操作被回滚了。解决方案：　　　　用root账号登录数据库所在的服务器，登录

DM锁等待解决办法

一、锁等待方法1 1.1 查询正在运行的事务 SELECT SESS_ID,SQL_TEXT,STATE FROM V$SESSIONS WHERE SESSID IN (select SESS_ID from v$trx where status='ACTIVE'); 1.2 通过SESS_ID关闭会话 delete（会话过多无法判断请采用“方法二”） SP_CLOSE_SESSION(142344256); 如果是MPP环境，

TensorFlow-placeholder传入值

import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' input1 = tf.placeholder(tf.float32) #定义结构 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2)

NLP常见库pip安装指令

pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip install sugartensor pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow tensorflow安装成功验证程序： import tensorflow as tf 　　 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 　　

Session会话之基础知识

锁等待处理

一、查出具体造成锁等待的语句模拟达梦数据库DML操作可能会出现的行锁等待：会话一：更新表test_lock中id=2的（id字段为主键字段）一行数据，更新成功，未提交： SQL> update test_lock set name='Change_na' where id=2;affect rows 1used time: 2.103(ms). Execute id is 3106. 会话二

【笔记】莫烦PYTHON | Tensorflow教程——可视化好助手Tensorboard（第四章）

4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1 Event / Scalar: 展示训练过程中的统计数据（最值，均值等）变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 Graphs: 展示神经网络结构图可视化整个神经网络的结构代码

tensorflow 1.X 学习(为了浮现GMVASE论文)

1.关于tf.train.MonitoredTrainingSession with tf.train.MonitoredTrainingSession( master=master, is_chief=is_chief, checkpoint_dir=ckpt_dir, save_checkpoint_secs=None, log_step_count_steps=None,

ORACLE 表解锁

锁表SQL SELECT SESS.sid, SESS.serial#, LO.oracle_username, LO.os_user_name, AO.OBJECT_NAME, LO.locked_mode FROM V$LOCKED_OBJECT LO, DBA_OBJECTS AO, V$SESSION SESS WHERE AO.object_id = LO.object_id AND LO.s

tf.variable_scope('rnn')解析

scope 能让你命名变量的时候轻松很多. 同时也会在 reusing variable 代码中常常见到. 所以今天我们会来讨论下 tensorflow 当中的两种定义 scope 的方式. tf.name_scope() tf.variable_scope() RNN应用例子 tf.name_scope() 在 Tensorflow 当中有两种途径生成变量 variable, 一种

OceanBase 源码中 static 变量析构顺序导致的 coredump

问题背景在 OceanBase 开源代码中，有这样一段代码，它会导致在系统退出时发生 coredump： oceanbase::sql::ObSQLSessionInfo &session() { static oceanbase::sql::ObSQLSessionInfo SESSION; return SESSION; } ObArenaAllocator &session_alloc() { static ObArenaAllo

python在虚拟环境中安装tensorflow

在虚拟环境中安装tensorflow步骤过程参考了https://www.youtube.com/watch?v=lxQGio9UC4o 确定自己想要装tensorflow的虚拟环境的绝对路径如上，绝对路径在D盘。打开cmd，cd到对应路径下 d: D:\JetBrains\PycharmProjects\cnn\venv\Scripts>pip uninstall tensorflow 3. 安

数据库删除数据很慢，但可以很快查出数据

原因：可能是数据库被锁了参考博客： oracle 查看锁表sql语句（导致锁表的sql）、解锁语句 - 蒲苇如丝 - 博客园运行以下代码即可： --被锁对象表、数据库对象表、数据session表关联来获取被锁对象对应的是那个session； select sess.sid, sess.serial#, lo.oracle_username, lo.os_use

深度学习：Concatenate的理解

一、Numpy 中 Concatenate Neural Network中的concatenate一般就是用来将特征联合，多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是讲输出层的信息进行融合这个联合其实就是维度的一个联合例如：Keras.concatenate() import numpy as np import keras.backend as K import tensorflow

tesorflow训练完保存模型和测试模型的方法以及区别

方法1 一、保存模型1、定义变量2、使用saver.save()方法保存 import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable([[1,1,1],[2,2,2]],dtype = tf.float32,name='w') b = tf.Variable([[0,1,2]],dtype = tf.float32,name='b') init = tf.initialize_all_v

EasyCleanup(session文件包含&条件竞争）

打开就是原码 <?php if(!isset($_GET['mode'])){ highlight_file(__file__); }else if($_GET['mode'] == "eval"){ $shell = $_GET['shell'] ?? 'phpinfo();'; if(strlen($shell) > 15 | filter($shell) | c

计算机视觉学习3：矩阵基础

首先我们来讲一讲placehold: placehold的特点在于它只定义，不初始化，就像是把常数放到了变量的地位，也要自己初始化了。那要怎样初始化呢？要在sess.run()里面，开始要实际操作了的时候进行初始化。在自己要运行的东西（这里是dataAdd）后面还有一个参数叫feed_dict，它的数据类型是字典，以

卷积神经网络

1、与传统多层神经网络对比传统：输入层——隐藏层——输出层卷积：输入层——隐藏层——（卷积层、激活层、池化层、全连接层）——输出层 2、发展历史 3、卷积神经网络-结构卷积层 :通过在原始图像上平移来提取特征激活层（激活函数）：增加

【论文阅读】【半监督-3D目标检测】-SESS：Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection

前言：《SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection》 CVPR2020 Oral 新加坡国立大学出品论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhao_SESS_Self-Ensembling_Semi-Supervised_3D_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf Code地址：Gi

ProxySQL源码分析5-MySQL_Thread::run

整体的流程图如上，其中最重要的就是最后2步，分别处理data_stream和session void MySQL_Thread::run() { // 死循环 while (shutdown == 0) { // processing_idles初始化是false，上次检查时间大于ping的周期 if (processing_idles == false &&

ASH裸数据dba_hist_active_sess_history的分析

因为最近故障处理经常会用到这类查询进行ASH裸数据的分析，下面以m_ash0902为命名，时间为：2019-09-02 16:00:00 -> 2019-09-02 18:00:00，方便根据实际情况直接进行批量替换。将客户的awrdump导入到自己测试环境后，可以直接通过dba_hist_active_sess_history查询，但推荐还是新建一张表专

使用tf.print()打印tensor内容

来源：https://www.cnblogs.com/shixisheng/p/9460614.html 使用tf.Print()打印tensor内容，这是tensorflow中调试bug的一个手段，例子如下所示： import tensorflow as tf a = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)) a = tf.Print(a, [a], "a: ",summarize=9) ini

python 异步post请求

import aiohttp headers = {'User-Agent': 'Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 6.0.1; Nexus 5 Build/MMB29K) tuhuAndroid 5.24.6', 'content-type': 'application/json'} async with aiohttp.ClientSe

TensorFlow创建会话（session）的三种方式

会话（Session） TF中Session拥有并且控制TF程序运行时所有的资源；在计算完成后应当关闭会话回收资源创建会话方式一 import tensorflow as tf #定义节点node1 node1=tf.constant([1,2,3]) #创建会话 sess=tf.Session() #调用sess.run()计算张量的值 try: print(sess.run(node