load "C:\\Users\\guest\\Desktop\\Octave\\IQ_Data.csv"; I_data = C__Users_guest_Desktop_Octave_IQ_Data(:,1); Q_data = C__Users_guest_Desktop_Octave_IQ_Data(:,2); # 采样率307200 sampling_rate = 307200 num_samples = length(I_data); delta_t
搭建Keras模型出现了一个错误，希望各位大佬帮忙解答一下。 百度找了好久，没有一样的错误，类似的也解决不了。 [[{{node embedding_1/embedding_lookup}}]]`Train on 108 samples, validate on 12 samples model.fit(x_train_array, y_train, batch_size=batch_size, epochs=ep
在用FFmpeg对音频进行编码的时候报如下错误： [aac @ 000001cfc2717200] more samples than frame size (avcodec_encode_audio2) 原因：我们编码器的 frame_size 比采集到的 frame->nb_samples 小： 官方源代码链接：http://ffmpeg.org/doxygen/trunk/encode_8c_source.html i
(以下示例是从 release-1.4 切换到 release-1.3) 首先将 $GOAPTH/src/github.com/hyperledger/ 下1.4版本的fabric-samples给删除掉，然后再执行 docker rmi $(docker images -q) 删除所有镜像。注意：如果你还创建了其他与fabric无关的镜像，那此处你就需要一个一个地删除了，不要把那些
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2643138/ 在整个项目中，我们将分析一些产品类别中几个客户的消费行为。该项目的主要目标是： 将客户分组为具有相近支出特征的集群。 描述不同集群内的变化，以便为每个集团找到最佳的交付结构。 要执行此项目，我们将使用可在以下
在看莫烦python的RL源码时，他的DDPG记忆库Memory的实现是这样写的： class Memory(object): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.data = np.zeros((capacity, dims)) self.pointer = 0 def store_transition(self, s, a,
发表时间：2019年4月 IF：3.950 单位： 威斯康星医学院生物化学系 威斯康星医学院生物医学质谱研究中心 物种：人(人体肾脏细胞和蛋白) 技术：肽段清理 一、 概述：（用精炼的语言描述文章的整体思路及结果） 肽段清理对于去除在自下而上（也称为鸟枪法）蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的
题意 4912 Meteors 0x49「数据结构进阶」练习 描述 Byteotian Interstellar Union有N个成员国。现在它发现了一颗新的星球，这颗星球的轨道被分为M份（第M份和第1份相邻），第i份上有第Ai个国家的太空站。 这个星球经常会下陨石雨。BIU已经预测了接下来K场陨石雨的情况。 BIU的第i个成员
import numpy as npimport os, pickle, random, datetimefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activation, LSTMFOLDERS = [ {"class": 1, "folder": "/data1/linzn/data/ch_g729a_100_10000ms_FEAT"},
这篇文章中，使用基于方差和偏差的调参方法，在乳腺癌数据上进行一次随机森林的调参。乳腺癌数据是sklearn自带的分类数据之一。 方差和偏差 案例中，往往使用真实数据，为什么我们要使用sklearn自带的数据呢？因为真实数据在随机森林下的调参过程，往往非常缓慢。真实数据量大，维度高，在
首先克隆 fabric-samples工程： git clone https://github.com/hyperledger/fabric-samples docker-compose 启动容器 cd fabric-samples/basic-network docker-compose -f docker-compose.yml up -d docker ps 查看启动的容器
