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TensorFlow do Google - Segurança de dados Você pode ler todo o código do TF. Não há nada lá que envie qualquer dado, portanto a resposta é não. Não há coleta de dados. O TF não é um serviço, mas uma biblioteca, portanto, ter uma fonte aberta dá-lhe garantia total se alguma coisa ruim está acontecendo com seus dados. Cai sob suas licenças, não entendo o que você quer dizer com isso. O TensorFlow é lançado sob licença Apache 2.0. Não há tal como suas licenças (você significa Google). Veja também perguntas próximas a este tópico. Tenho problema com a função flash do flask, sempre getflashedmessages () me devolve duplicatas. Eu configurei o flash para sair: e na visão eu tenho: o erro do seu flask Eu imprimi variável de mensagens e isso tem mais de 1 mensagem de log de flash, esta contagem de mensagens está no intervalo 1-3 Eu tenho um regex onde eu estou tentando pegar tudo Entre duas tags. Estou usando isso para fazer uma marcação personalizada para colocar um gráfico do Javascript. A regex se parece com isso. Agora, se eu fizer tudo na mesma linha e usar outro delimitador diferente da nova linha para dividir os dados, ele o pega, mas, infelizmente, isso é uma dor para ler em uma postagem de blog. Será que esse olhar parece que deveria funcionar para o que estou tentando combinar. Eu quero fazer o loop de loop quando a entrada vazia é digitada. Eu sei que o erro é devido à função int, porque não pode transformar inteiro em uma entrada vazia, mas como posso fazer o que estou tentando escrever Atualmente, estou apenas explorando redes fornecidas pelo tflearn (VGG. Net, GoogLeNet, ResNet, etc. ) E aplicando aqueles no meu conjunto de dados (128128 imagens de canal único, 925 imagens - antes do aumento, 5058 imagens - após o aumento, duas classes - cancerosa e não cancerígena). Problema: muita discrepância entre a precisão do treinamento (100) e a precisão de validação (Minha abordagem: 1) Reduzindo a complexidade do modelo por redução do núcleo convolucional, 2) redução de nós na camada totalmente conectada, 3) ampliação da taxa de abandono no FC. 1) Poderia este problema excessivo ter ocorrido - pelo menos em algum grau - por conjunto de dados insuficiente (treinamento), acho que se eu tiver muito mais (treinamento) conjunto de dados, isso representaria suficientemente a distribuição mãe (incluindo o conjunto de dados de validação também) para que A precisão da validação seria semelhante à precisão do treino. 2) A validação cruzada ajudará a reduzir a discrepância No entanto, se eu tiver um conjunto de testes que nunca será usado como um conjunto de treinamento, acho que meu teste acc ainda mostrará muita diferença com o treinamento de acordo com. Isso é correto 3) Tanto quanto eu sei, o aumento de mudança não proporcionaria novas informações, uma vez que a convolução é invariante por mudança. Como sobre a rotação (rotação antes de cortar o ROI para que a imagem não contenha zeros na fronteira) Existe alguma maneira de traçar as regras obtidas de um modelo cubista em um formato de árvore de decisão Eu posso visualizar as regras em formato de texto (no console? ), Visualizando o resumo do modelo, mas não consigo obter uma apresentação gráfica da árvore do mesmo. Tentei usar o Partykit. chocalho. Pacotes de Rgraphviz e Rweka Estou trabalhando em um problema na análise de sentimentos para tweets usando Spark com Scala. Eu tenho uma versão funcional usando um modelo de regressão logística da seguinte maneira: usando regressão logística, isso retorna uma AUC perfeitamente normal. No entanto, quando eu mudar da regressão logística para o novo NaiveBayes () do val nb, recebo o seguinte erro: Ao consultar os documentos da API nas listas do MLlib PipelineStage, tanto a regressão logística quanto o Naive Bayes estão listados como subclasses. Então, por que o LR funciona e não NB Tenho um conjunto de ponderações do modelo treinado implementado no matlab. Gostaria de controlar as ponderações para o fluxo de tensão. No entanto, tf. rnn. rnncell. LSTMCell com 500 células possui uma matriz de peso com forma (1524, 2000). Por que 1524 por que 2000 Isso não se encaixa nas dimensões de minhas ponderações. Meu modelo possui 3 camadas ocultas, cada uma tem 1000 nós e a última camada oculta é a camada temporal (Recorrente). A dimensão da entrada é 1539. A dimensão da saída é 1026. A camada temporal possui uma ponderação temporal de 1x1000 e uma ponderação de camada de 1000x1000 e 1x1000 para polarização. Eu tenho que imprimir o tensor no gráfico. Aqui está o meu código: mas não imprime nada que eu gostaria de concatenar dois tensores, duplicando um dos tensores. Por exemplo, eu tenho dois tensores de forma 2, 2, 3 e 2, 3. O resultado deve ter a forma de 2, 2, 6. Então, se os dois tensores forem de forma 10, 5, 8 e 10, 3 , O resultado deve ser de forma 10, 5, 11. Eu quero usar o modelo pré-treinado de rosto para a identificação do rosto. Eu quero usar arquitetura síamesa que requer algumas poucas imagens. Você poderia me dar qualquer modelo treinado que eu possa mudar para a arquitetura Siamesa? Como posso mudar o modelo de rede, que eu posso colocar duas imagens para encontrar semelhança (eu não quero criar imagem com base no tutorial aqui) Eu quero usar o Sistema para aplicação em tempo real você tem alguma recomendação que usei o TensorFlow antes para treinar um modelo para reconhecer imagens (algo semelhante a este exemplo: github tenorflow models master master da árvore). Eu estava tentando fazer algo semelhante com o início-v4 a partir do zero (usando o modelo dos modelos de fluxo de tensão do github). Mas não estava funcionando, não estava aprendendo, então eu decidi reduzir meu código e simplificar tudo. O modelo é uma camada oculta com os mesmos neurônios que as insumos e o que o modelo precisa aprender é a entrada de saída. Parece bastante simples e fácil, mas os resultados do meu código estão longe de ser bons. Tentei coisas diferentes: entropia cruzada sigmoidal em vez de entropia cruzada suave, outros otimizadores, diferentes taxas de aprendizado, modelos mais comples com mais neurônios e mais camadas, reduzindo em vez de diminuir a média para a perda. Mas as únicas vezes que eu obtive bons resultados (90) parece que o modelo cai em um mínimo local e não sou capaz de replicá-los. Normalmente, vejo 70 precisão com uma perda alta (0,7). Minha conclusão é que há algo errado no meu código que não consigo detectar e essa é a razão pela qual o processo de aprendizagem é lento e fica preso em altas perdas. Caso contrário, o código com inception-v4 para imagens, pelo menos, aprenderá algo e não obterá a perda bloqueada no mesmo valor o tempo todo. Eu defini a seguinte camada de fatia, onde eu quero dividir Nx7 em Nx3 e Nx4 duas gotas. Como posso fazer o mesmo no Tensorflow. O primeiro agradecimento a todos, graças às suas respostas, estou aprendendo a programar pouco a pouco. Na intranet do meu escritório diário, tenho que fazer uma consulta via navegador que me devolve cerca de 1000 resultados. Eu tenho que verificar todos eles desde que eu não tenho uma opção de filtragem. Imagine que eu tenho que procurar o estoque de canetas vermelhas. Bem, a consulta apenas me devolve todos os lápis, sem filtragem de cor, tamanho, etc. Ive escreveu um script em javascript que filtra os resultados e mostra-os por cores, tamanhos, etc., mas para executá-lo, eu tenho que pressionar F12 para Abra a consola do navegador e copie e cole o código javascript. Existe alguma opção para você executar a filtragem diretamente de um arquivo js sem ter que pressionar F12 e copiar e colar o código que implementei a pesquisa personalizada do Google no meu site. Eu quero adicionar filtro de intervalo de datas a ele. Mas não consigo passar o parâmetro do intervalo de datas na URL. Tentei usar funções de retorno de chamada, mas sem sorte. Meu código é o seguinte. O código acima exibe a caixa de pesquisa que funciona bem para pesquisa simples e eu quero adicionar filtros de intervalo de datas nela. Eu encaminhei os desenvolvedores. Os documentos de pesquisa personalizados do Google são estruturados de acordo com o limite de alcance. Mas não obtendo como passar esses parâmetros para o URL usando o código acima. Porque quando acerto a pesquisa com o código acima, ele apenas gera URL com qstackoverflowampsortdateampgooglehostgoogleampcallbackgoogle. search. Search. apiary12238 esses parâmetros. Por favor, deixe-me saber se alguém já fez isso antes. Desde já, obrigado. Usando Stetho e Stetho Realm. Eu sou capaz de ver o conteúdo do Realm DB com o Google Developer Console, mas o índice máximo é 249, todos os valores depois são truncados - Como forçá-lo a mostrar todos os valores3 Passos fáceis para começar Notícias recentes O Dow regista primeiro de volta Perda em 6 semanas, enquanto Santa Rally deixa as Opções Binárias Revisão Diária Por Barry Jenkins. 2016-12-23 O PIB canadense em setembro mostrou um ganho de 0,3 após o aumento de 0,2 em agosto. A economia canadense recuperou no terceiro trimestre, crescendo em 3,5 anos após um aumento nas exportações de energia. Em uma base trimestral, três meses até setembro registraram lucro 0,9 após um declínio de 0,3 no trimestre anterior. O Banco do Canadá prevê que a economia cresça a uma taxa global de 1,1 em 2016, seguida de 2 em 2017. Prevê-se que o PIB canadense gere 0,1 em setembro. Monitorize o dólar canadense para negociação de opções binárias. Cumprimentos das estações de todos no MarketsWorld e o Daily Review irá retomar a partir de 4 de janeiro de 2017. Leia mais Opções binárias na notícia Por Barry Jenkins. 2016-12-22 160 Untitled Document As opções binárias foram recentemente apresentadas devido a uma série de queixas contra plataformas binárias registradas em Chipre e licenciadas como produto financeiro ou de investimento. Grande parte do debate atual parece centrar-se sobre se as opções binárias são apostas ou produtos de investimento. A dicotomia entre estes é ou não. Leia o artigo Leia mais Bem-vindo ao MarketsWorld - Licenciados e Regulados Opções Binárias Trading MarketsWorld é o seu destino de negociação de opções binárias online. Licenciado e regulamentado na Ilha de Man, na Grã-Bretanha, garante a segurança de sua conta para que você saiba seus depósitos e todos os ganhos são garantidos. Oferecendo divisas, índices e comércio de commodities com os maiores pagamentos na indústria de opções binárias de até 90 por comércio e o melhor programa indiscutível de bônus e incentivos existe em opções binárias on-line e apostas financeiras. O MarketsWorld tem o menor depósito mínimo de apenas 10. Nós também fornecemos todos os clientes para acesso a contas de demonstração ilimitadas totalmente gratuitas. Veja por que a plataforma de opções binárias licenciada e regulamentada da MarketsWorld britânica é a marca na qual você pode confiar. O mundo é seu