函数模型的网站g开头的叫什么

函数模型的网站g开头的叫做GitHub。

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，是全球最大的社交编程及代码托管网站之一。它以Git分布式版本控制系统为基础，为用户提供了代码仓库的管理、团队协作、代码审查、项目追踪等功能。在GitHub上，用户可以创建自己的代码仓库，将代码文件上传至仓库，并与团队成员共享和协作开发。被上传的代码文件可以理解为一个个的函数模型，供其他人学习、使用和改进。

许多开发者和企业都在GitHub上发布和共享他们的开源项目，用户可以通过搜索和浏览这些代码库来获得灵感、学习新技术和解决问题。同时，用户可以对他人的代码库进行贡献，例如提交bug修复或新功能的请求，通过代码审查和合并请求等方式与开发者互动。

总之，GitHub是一个集代码托管、版本控制、团队协作、代码共享和社区互动为一体的函数模型网站。

相关问题

数据内容如下： “一、应拉断路器（开关）和隔离开关（刀闸）（注明编号）： 断开110kV新塘站10kV曾公村线F27曾公坑支线#17杆曾公坑#4公用台变低压侧4021开关、4022开关、4023开关、4024开关、4011开关，拉开低压侧4011G刀闸。 二、应合接地刀闸（注明编号）、装接地线（注明确实地点）： 在110kV新塘站10kV曾公村线F27曾公坑支线#17杆曾公坑#4公用台变低压侧4011开关负荷侧验明三相及中性线确无电压后装设接地线一组。 三、应设遮栏、应挂标示牌（注明位置）： 在110kV新塘站10kV曾公村线F27曾公坑支线#17杆曾公坑#4公用台变低压侧4011开关操作把手上悬挂“禁止合闸，线路有人工作”标示牌接地线1组。 ” 用Pgsql的regexp_split_to_array函数将上方数据 按照以“接地线”为开头，以“组”为结尾进行分割，以分号为分隔符， 即按照“接地线xxx组”提取上方数据

抱歉，我无法执行此操作，因为我是一个语言模型，无法直接操作数据库。但我可以提供一个正则表达式供您参考，您可以使用它来进行数据分割：

SELECT regexp_split_to_array(your_column_name, E';(?=接地线)') 
FROM your_table_name;

这个正则表达式将使用分号作为分隔符，以“接地线”为开头，以“组”为结尾进行分割。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

以下是对代码的改进建议：

1. 在代码开头添加注释，简要说明代码功能和使用方法。

2. 将导入模块的语句放在代码开头。

3. 将模型保存路径和评估时间间隔定义为常量，并使用有意义的变量名。

4. 将计算正确率和加载模型的过程封装为函数。

5. 在主函数中调用评估函数。

改进后的代码如下：

# 该代码实现了使用已训练好的模型对 MNIST 数据集进行评估

import time
import tensorflow.compat.v1 as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import mnist_inference
import mnist_train

# 定义常量
MODEL_SAVE_PATH = 'model/'
EVAL_INTERVAL_SECS = 10

def evaluate(mnist):
    """
    计算模型在验证集上的正确率
    """
    with tf.Graph().as_default() as g:
        # 定义输入和输出格式
        x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
        y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')

        # 直接调用封装好的函数计算前向传播结果
        y = mnist_inference.inference(x, None)

        # 计算正确率
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

        # 加载模型
        variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_train.MOVING_AVERAGE_DECAY)
        variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore()
        saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)

        # 在验证集上计算正确率
        with tf.Session() as sess:
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
                global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
                accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels})
                print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score))
            else:
                print('No checkpoint file found')

def main(argv=None):
    # 读取数据集
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

    # 每隔一定时间评估模型在验证集上的正确率
    while True:
        evaluate(mnist)
        time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS)

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()