辛辛苦苦整理,腦子卻不是很清楚,都怪晚上貓不睡覺,讓我也沒睡好
openset 和 closeset
>>> def get_sample():
return sample()
>>> with get_sample() as sample:
print("sample:",sample)
in__enter__()
sample: foo
in__exit__()
在python2.5及以後,file物件已經寫好了enter和exit函式,我們如果要開啟檔案並保證最後關閉他,只需要這麼做:
with open("x.txt") as f:
data = f.read()
do something with data
6、 #for caffe
img=img[np.newaxis,:,:]/256.0
查閱的知識:
用np.newaxis物件進行索引,可以為乙個陣列新增軸
>>> import numpy as np
>>> z = np.array([1,2,3])
>>> z
array([1, 2, 3])
>>> z[:,np.newaxis]
array([[1],
[2],
[3]])
>>> z[np.newaxis, :]
array([[1, 2, 3]])
>>>
7、np.array_split(images,num_of_images//batch+1):
查閱的知識:
numpy.plit(ary, indices_or_sections, axis=0)
>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4., 5.]), array([ 6., 7., 8.])]
>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.array_split(x, 3) #可以不均等分
[array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4., 5.]), array([ 6., 7.])]
8、 net.blobs['data'].reshape(*imgs.shape) #blobs['data']是通過layer_name獲取layer對應的blob。
拿到blob後,取出這個blob中的data變數,通過python介面呼叫後,它會自動被轉成ndarray型別,這個型別本身就自帶shape函式。
9、net.forward() #farward是根據輸入資料正向**輸入屬於哪一類
10、for i,p in enumerate(probe_g_feats):
查閱的知識:
enumerate()說明
enumerate()是python的內建函式
enumerate在字典上是列舉、列舉的意思
對於乙個可迭代的(iterable)/可遍歷的物件(如列表、字串),enumerate將其組成乙個索引序列,利用它可以同時獲得索引和值
enumerate多用於在for迴圈中得到計數
對乙個列表,既要遍歷索引,又要遍歷元素
list1 = ["這", "是", "乙個", "測試"]
for index, item in enumerate(list1):
print index, item
>>>
0 這1 是
2 乙個
3 測試
11、 pickle.dump((probe_g_feats,probe_i_feats,gallery_feats),open(feat_name,"wb"))
pickle.dump(obj, file, [,protocol])
註解:將物件obj儲存到檔案file中去。
docsify的接觸到使用
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併發中會接觸到的jdk自帶的執行緒池
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關於兩表之間的查詢(今天所接觸到的)
博主直接上 select t.s.from tb fp corp segment t join tb fp segment s on s.segment id t.segment id 兩表之間的查詢,我所了解到的 後面如果需要新增條件的話 可以是 where和and兩個關鍵字 在mybatis框架...