字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络(LSTM,RNN)。 灵感来自安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练,请运行python train.py 。 要访问所有参数,请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样(以检查最后一个检查点)仅在CPU或其他GPU中有效。 要强制CPU模式,请使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并随后unset CUDA_VISIBLE_DEVICES (在Windows上分别set CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并set CUDA_VISIBLE_DEVICES= )。 要在
2021-02-22 14:06:34 437KB Python
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适合零基础人员
2021-02-22 10:04:11 522B python 基础语法
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在学习pandas的时候,需要用测试数据,College.csv则是提供的一个测试数据。通过College.csv数据,我们可以很好的对pandas的DataFrame有一个很好的实践,方便我们更好的理解和学习
2021-02-20 13:14:38 74KB python中pandas应用
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互斥缓存-Python 一个小型实用程序库,用于基于缓存键动态创建互斥体。 用例 假设您正在实现一个graphql服务器,其对象字段彼此独立地异步解析。 多个字段执行相同的操作,因此应使用互斥锁和一些基本缓存来确保数据库查询最多发生一次。 如果您有这些对象的数组,则它们突然都使用相同的互斥量,这可能会降低性能。 动态创建多个短期的互斥对象,而不是使用一个互斥对象来全部统治它们,每个对象可以独立于其他解析对象使用。 通过为互斥锁使用与用于缓存检查相同的缓存键,几乎可以透明地使用动态创建的互斥锁,而不必担心互斥锁的性能或分配/取消分配。 使用互斥锁,如果已经存储了与缓存键关联的互斥锁,则将其返回。 否则,将以静默方式创建新的互斥锁,将其存储以备将来使用并返回。 安装 pip3 install mutexcache 用法 MutexCache.get()返回threading.Lock对
2021-02-18 11:06:25 8KB Python
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SimpleE-CommerceSite:python中的简单电子商务站点
2021-02-17 22:06:27 162KB Python
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用python来写新年快乐,祝自己新年快乐
2021-02-16 09:02:01 2KB python
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Python中的联系人管理
2021-02-09 22:04:59 66KB Python
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Python中的Web爬取和API:报废的烂番茄。 使用exchangeatesapi.io构建了货币转换器。 使用了Github API,iTunes API和EDAMAM API来制作有趣的东西
2021-02-03 09:37:30 1.17MB html github-api parser json
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劳动:纯Python中的可扩展,高效,跨平台(LinuxmacOS)且易于使用的工作流引擎
2021-02-01 23:08:10 6.96MB python aws workflow pipeline
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Python中HHT(希尔伯特-黄变换)以及其在EEG数据处理中的应用。资料中包括源码以及pyHHT的说明书和一篇单通道去伪迹的文献资料。
2020-11-12 20:14:17 22.05MB Python HHT EEG
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