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我正在使用batch_size = 100和n_units = 74。當下面的代碼運行時，rnn_state_fw返回（1,2,100,74）。我可以理解100是用於batch_size，74是用於state_size，但是1和2是指什麼？ forward_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.LSTMCell(hidden_siz

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SSAS無法從SQL Server中爲地理位置導入數據

我有一個帶有地理位置的SQL Server表。我將數據導入到SSAS，使一個立方體，但是當我創建了一個維度，則是在GeoLocation中沒有數據，該列是空的。有人可以回答我有什麼問題嗎？我把所有日期，但沒有地理定位：感謝您的幫助。

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在TensorFlow中將一批張量重整爲一批載體

在創建計算圖的過程中，我有一個張量x隨着[-1, a, b, c]形狀，我想它重塑成[-1, a*b*c] 我試圖做這樣說： n = functools.reduce(operator.mul, x.shape[1:], 1) tf.reshape(x, [-1, n]) ，但我得到了一個錯誤： TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'i

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在共享維上針對每層的一行快速MDX查詢

處理包含由多個層次結構組成的UserGroups維的SSAS多維數據集。每個層次結構都將用戶分類爲屬於特定的組。用戶可以屬於多個組。嘗試爲維度中的每個層次結構生成一行。我想出最好的辦法是： WITH MEMBER [Measures].[Group Name] AS CASE WHEN [UserGroups].[Group A].CurrentMember

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定義變量（長）在子程序內更改未更新

我有一個用戶窗體在工作表上移動對象（員工姓名），以便管理人員可以將員工移動到不同的部門（工作表上的不同行組）。我遇到的問題是，當我定義屬於員工姓名的初始行，然後通過Selection.Cut和Selection.Insert Shift：= xlDown移動該行時，我無法再調用員工行的新位置，因爲這已經改變，任何後續的代碼行仍然可以識別userform代碼中標識的初始僱員行。 Dim UserRo

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tensorflow允許我指定可變長度維的方式似乎不一致

我是tensorflow的新手。我在練習編碼tutorial code。大部分代碼對我來說都有意義，但在某些時候我陷入了困境。 import tensorflow as tf x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input]) x = tf.transpose(x, [1, 0, 2]) x = tf.reshape(x, [-1, n

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的Android - ConstraintLayout使用百分比夢詩

有一個問題How to make ConstraintLayout work with percentage values?及其答案演示如何使用百分比： <android.support.constraint.Guideline android:id="@+id/guideline" android:layout_width="1dp" android:layout_

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帶有代理鍵本身的維度（數據倉庫）

我有一個Employee維度，我使用SCD和Surrogate鍵來跟蹤隨着時間的變化。員工的業務系統的關鍵：僱員員工代理鍵：EmployeeSCDKey 我想有隨時間跟蹤管理信息也是如此。管理者是員工和其他人一樣，因此，我想在我的員工層面有像這樣一個ManagerSCDKey柱：例子：這是我面臨的問題雖然。箭頭顯示從一個變換到下一個變換的邊界。如果管理器更改了作業（或其他類型2 SCD字段

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隱式處理維度？

我有以下函數做平均平均百分比錯誤： def mape(ys,yhat): if yhat.ndim == 1 : return np.sum(np.abs(ys - yhat))/float(np.sum(ys)) else : return np.sum(np.abs(ys - yhat), axis=1)/float(np.sum(ys)) 我必

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如何使用Keras在CNN中使用可變大小的圖像？

我目前正在CNN上使用keras進行特徵提取。所有圖像爲276行，x列和3種顏色尺寸（RGB）。列數等於它應該生成的輸出特徵向量的長度。輸入數據表示 - 編輯：給予圖像輸入數據包括所述圖像的縱列切片。這意味着圖像的實際輸入是（276,3），列數等於它應該生成的特徵長度。我的初始模型是這樣： print "Model Definition" model = Sequential()