简介：本文先讲解了手写体识别中涉及到的知识，然后分步讲解了代码的详细思路，完成了手写体识别案例的讲解，希望能给大家带来帮助，也希望大家多多关注我。本文是基于TensorFlow1.14.0的环境下运行的手写体识别Tensorflow实现1MNIST数据集处理2神经网络3Softmax函数3.1什么

一．安装前准备1.检查硬件（内存，交换分区，tmp分区，cpu信息，内核版本）  #grepMemTotal/proc/meminfo  #grepSwapTotal/proc/meminfo  #df-k/tmp（>400M）  #grep"modelname"/proc/cpuinfo  #uname –r(-a,-m)查看Linux系统版本2.检查所需软件包（两种安

报错如下:Error:`_obstack@GLIBC_2.2.5'can'tbeversionedtocommonsymbol'_obstack_compat'修复方法:修改代码diff--gita/malloc/obstack.cb/malloc/obstack.cindex5786da0aa4..c27a422077100644---a/malloc/obstack.c+++b/malloc/obstack.c@@

lwc是一个webcomponents开发工具。pnpmcreatelwr选择SPA。项目生成后，一些运行时包并不在package.json中，需手动安装。package.json:{"name":"lwrdemo","version":"0.0.1","license":"MIT","private":true,

环境：OS:Kylin-Server-10-SP2-x86-Release-Build09-20210524 [root@localhostsoft]#rpm-ivhcompat-libstdc++-33-3.2.3-72.el7.x86_64.rpmwarning:compat-libstdc++-33-3.2.3-72.el7.x86_64.rpm:HeaderV3RSA/SHA256Signature,keyIDec551f03:NOKEYVerifying...

概要本文档采用glibc2.28版本作为示例，模拟内网环境无法访问github等开源社区为精简docker容器镜像，采用Alpine镜像，需要手动编译glibc源代码制作编译好的glibc二进制文件获取glibc二进制文件构建工具#内网环境可下载该工具包手动上传到服务器gitpullhttps://github.com/s

首先感谢莫烦大神的python强化学习的教程让我能快速了解强化学习自从几年前从事智能工厂建设工作，对于APS听到最多的就是APS上线失败的案例。让自己开始思考APS上线的难度到底在哪里？可能主要原因是APS动态性问题待解决，信息化孤岛的问题。动态性主要是客户订单变化、现场生产

flask版本：3.0.3Flask-Script：2.0.6Flask-script使用及错误Nomodulenamedflask._compat解决方法windows下推荐解决方案,点击flask_script进入init.py文件或虚拟环境\Lib\site-packages\flask_script_init_.pylinux下cd到目录/usr/local/lib/python3.12/site-packages

版本python3.7tensorflow版本为tensorflow-gpu版本2.6实验8-1tensorboard可视化运行结果：代码：importtensorflowastf#创建默认图graph=tf.compat.v1.get_default_graph()#定义命名空间withgraph.as_default():withtf.name_scope('input'):#fetc

最近，公司来了一次硬件升级，开发平台从全志T3(armhf)升级到全志T527(arm64)，平台迁移后，想直接使用原来动态库和应用程序从而减少开发量，用户态大部分接口都运行正常，唯独ioctl接口无法调用成功。如果要成功移植要做到以下几点：1.驱动要同时实现unlocked_ioctl和compat_ioctl。str

1、线性回归原理复习   1)构建模型      y=w1x1+w2x2+.....wnxn+b   2)构造损失函数      均方误差   3)优化损失       梯度下降2、案例:实现线性回归的训练   准备真实数据   100样本 

安装ccstudio，yay-Sccstudio✔34s无法读取配置文件'/home/nication/.config/yay/config.json':EOFAURExplicit(1):ccstudio-12.6.0.00008-1AURDependency(1):ncurses5-compat-libs-6.4-2::(1/2)下载了PKGBUILD:ncurses5-compat-libs::(2/2)下载了PKGBUI

1、compat_ioctl：支持64bit的driver必须要实现的ioctl，当有32bit的userspaceapplicationcall64bitkernel的IOCTL的时候，这个callback会被调用到。如果没有实现compat_ioctl，那么32位的用户程序在64位的kernel上执行ioctl时会返回错误：Notatypewriter2、如果是64位的用户程序运行

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/ioctl.htmlioctl基于接口ioctl()是应用程序与设备驱动程序进行接口交互的最常见方式。它灵活且易于通过添加新命令进行扩展，并且可以通过字符设备、块设备以及套接字和其他特殊文件描述符进行传递。然而，很容易错误地定义ioct

fromkeras.utilsimportto_categorical module'tensorflow.compat.v2'hasnoattribute'__internal__fromkeras.utilsimportto_categorical $pythontesterr.py UsingTensorFlowbackend.Traceback(mostrecentcalllast): File"testerr.

 File/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/keras/backend_config.py:3328#Defaultimagedataformat,oneof"channels_last","channels_first".29_IMAGE_DATA_FORMAT="channels_last"

数据库软件（上传至/root目录）p13390677_112040_Linux-x86-64_1of7p13390677_112040_Linux-x86-64_2of7其他软件包（上传至/root目录）compat-libstdc++-33-3.2.3-72.el7.x86_64.rpmpdksh-5.2.14-37.el5_8.1.x86_64.rpm安装软件包#安装compat包rpm-ivhcompat-libstdc++-33-3.2.3-72.el7

Vue3如此优秀，是不是应该赶紧把项目都升级到Vue3？但不是所有项目都适合升级。1应该从2升到3吗？如开启一个新项目，直接使用Vue3最佳选择。以前独立使用Vue2开发应用，不管咋组织代码，无法避免在data、template、methods中上下反复横跳，这种弊端在项目规模上来后更明显。由于vue-cli基

原因：flask版本过高，flask里面的._compat.py文件没有；解决方案1：解决：降低flask版本，1.1.2即可pipinstallflask==1.1.2 解决方案2：更改flask_script文件，Ctrl+左键 进入到flask_script的 __init__.py 源码文件中，将 fromflask._compatimporttext_type 语句改成 fromf

现在为python编译lib库的环境主要是使用anaconda，而之前往往都是使用自编译python环境，然后使用Linux的系统lib环境，但是现在由于都是使用anaconda环境来编译python的扩展lib库，那么也就出现了为anaconda设置动态链接库这个问题了。 我们为Linux系统环境设置动态链接库地址的方式主

{.type=SOCK_RAW,.protocol=IPPROTO_IP,/*wildcard*/.prot=&raw_prot,.ops=&inet_sockraw_ops,.flags=INET_PROTOSW_REUSE,}structprotoraw_prot={.name

方法1：降级版本pipinstall"Flask==1.1.4"pipinstall"werkzeug==1.0.1"方法2：不降级版本：可以尝试修改一下flask_script/__init__.py中from._compatimporttext_type

importtensorflowastfimportnumpyasnp#creatdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3"""createtensorflowstructure

3.4.1使用设备树设备匹配方法  当Linux内核引入设备树以后就不再使用MACHINE_START了，而是换为了DT_MACHINE_START。DT_MACHINE_START和MACHINE

出现“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'flask._compat'”提示的解决办法：参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/375485831最后的评论：不用降低版本，修改flask_scri