dataset

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    C＃從數據集填充訪問數據庫

    我有一個應該打開，編輯，創建和保存訪問數據庫的程序。爲了保存，我只複製一個空的數據庫（僅僅爲了避免創建每個表和列等的麻煩），並嘗試通過TableAdapterManager.UpdateAll方法填充值。 string _TemplateConnectString = @"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source={0};"; _connectio
    c# sql database ms-access dataset 2017-07-27

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    將CSV文件轉換爲TF記錄

    我已經運行腳本5個多小時了。我有258個CSV文件，我想要轉換爲TF記錄。我寫了下面的腳本，正如我已經說過，我一直在運行它5個多小時已經： import argparse import os import sys import standardize_data import tensorflow as tf FLAGS = None PATH = '/home/darth/GitHu
    python csv tensorflow file-io dataset 2017-07-27

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    獲取asp.net

    在下拉列表的數據源的其他值我已連接的存儲過程一個DropDownList 存儲過程具有3個值REPID，RepName和RepRef 的DropDownList的具有2倍的值，其是DataTextField和DataValueField 我連接到DataTextField和RepName到DataValueField REPID 我想要得到的RepRef太 我怎麼能做到這一點 這裏是我的代碼
    asp.net drop-down-menu dataset datasource 2017-07-28

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    運行時錯誤，而試圖在Snap.py

    加載數據集作爲一個表 我試圖在Snap.py import snap context = snap.TTableContext() filename = "co04_dist.txt" schema = snap.Schema() schema.Add(snap.TStrTAttrPr("Col1", snap.atInt)) schema.Add(snap.TStrTAttrPr(
    python graph dataset network-analysis 2017-07-28

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    星火重新分區不分發記錄均勻

    我有我的一個領域 rdd = rdd.repartition(new Column("block_id")); 重新分區，並將其保存到HDFS的RDD。 我認爲如果有20個不同的block_id's，重新分區會產生20個新的分區，每個分區有不同的block_id。 但實際上在重新分區後有19個分區，每個分區只有一個block_id和一個分區擁有兩個block_id's。 這意味着，使用兩個bl
    apache-spark dataset rdd 2017-07-30

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    IndexError：索引2超出軸1的範圍，大小爲

    我想直接從網站加載數據集到jypyter筆記本，但每次嘗試使用python熊貓的'read_csv'上載數據集時，都會導入數據集但我無法從數據集中選擇任何列。 這裏是我的代碼： url = "http://ww2.amstat.org/publications/jse/datasets/fishcatch.dat.txt" df = pd.read_csv(url, sep= '\t', hea
    python pandas dataframe dataset 2017-07-30

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    SQL Server R多個結果集

    由於使用SQL Server 2016+執行R腳本，是否可以獲取多個表？讓我們從互聯網上（無需張貼雷不過於複雜的問題）隨機簡單的例子： EXEC sp_execute_external_script @language =N'R', @script=N'OutputDataSet<-InputDataSet', @input_data_1 =N'SELECT 1 AS
    sql-server r datatable dataset analytics 2017-07-30

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    如何使用for循環運行1000次代碼？

    我有這個代碼，每次運行它時都會產生不同的「auc」。我想運行這個代碼1000次，以計算1000個存儲的AUC的平均值。我如何申請循環來做Iam尋找的東西？如果你們爲我做並粘貼新代碼，將不勝感激。正如我自4天以來一直試圖解決的那樣。 #iris is a built-in dataset main_df<- iris # extract data for "setosa" setosa <-m
    r loops for-loop dataframe dataset 2017-07-30

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    ElasticFusion Slam算法在TUM RGB-D基準測試圖上運行姿態圖

    我下載了來自TUM RGB-D SLAM Dataset and Benchmark的Freiburg桌面數據集並將其轉換爲'.klg'這是自定義格式的slam算法。我將這個klg文件加載到ElasticFusion並運行SLAM算法。這樣做時3D重建輸出似乎已經足夠好了。 現在我想建立由已建成的軌道信息的三維重建。 我從'.freibrug'檢索到上次運行的軌跡數據，並通過ElasticFusi
    algorithm dataset benchmarking slam 2017-07-31

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    對訓練神經網絡中的批次數據進行混洗

    我有6.5 GB的訓練數據用於我的GRU網絡。我打算分開訓練時間，即暫停和恢復訓練，因爲我使用筆記本電腦。我假設需要幾天時間來訓練我的神經網絡使用整個6.5 GB，所以，我會暫停訓練，然後在其他時間再次恢復。 這是我的問題。如果我將洗牌批次的訓練數據，神經網絡會記住哪些數據已經用於訓練或不用？ 請注意，我使用tf.train.Saver().save的global_step參數。 非常感謝您提前！
    machine-learning tensorflow neural-network dataset recurrent-neural-network 2017-07-31
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