作者:HelloGitHub-追梦人物 文中所涉及的示例代码,已同步更新到 HelloGitHub-Team 仓库 博客提供 RSS 订阅应该是标配,这样读者就可以通过一些聚合阅读工具订阅你的博客,时时查看是否有文章更新,而不必每次都跳转到博客上来查看.现在我们就来为博客添加 RSS 订阅功能. RSS 简介 RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式,它采用 XML 作为内容传递的格式.简单来说就是网站可以把内容包装成符合 RSS 标准的 XML

本文讲述在VMware Workstation Pro下安装Win10纯净版操作系统的步骤,提供各步骤的详细解说,对本次安装做一个记录. 1.操作系统资源地址 很多博文提供的iso文件在使用虚拟机进行安装时,会出现各种问题,这里提供的迅雷下载链接,经过博主测试可用. Win10纯净版下载链接[64位]: ed2k://|file|cn_windows_10_consumer_editions_version_1903_x64_dvd_8f05241d.iso|4905476096|F28FDC2

TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,就是TFRecord,它可以统一不同的原始数据格式,并且更加有效地管理不同的属性. TFRecord格式 TFRecord文件中的数据都是用tf.train.Example Protocol Buffer的格式来存储的,tf.train.Example可以被定义为: message Example{ Features features = 1 } message Features{ map<string, Feature> feature =

1. Docker 中 Postgres数据库备份 命令: docker exec it db_13 pg_dumpall -c -U mrp > mrp217 解释: docker exec it [docker中镜像数据库名称] pg_dumpall -c -U [用户名称] > [导处的数据库名称] 2. Postgres数据库备份 命令: pg_dump --host xxxxx --port 5434 --username odoo > odoo217 mrp 解释: pg_d

一,docx模块 Python可以利用python-docx模块处理word文档,处理方式是面向对象的.也就是说python-docx模块会把word文档,文档中的段落.文本.字体等都看做对象,对对象进行处理就是对word文档的内容处理. 二,相关概念 如果需要读取word文档中的文字(一般来说,程序也只需要认识word文档中的文字信息),需要先了解python-docx模块的几个概念. 1,Document对象,表示一个word文档. 2,Paragraph对象,表示word文档中的一个段落

在使用TensorFlow训练神经网络时,首先面临的问题是:网络的输入 此篇文章,教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式,feed进网络,除了TFRecord格式,TensorFlow也支持其他格 式的数据,此处就不再介绍了.建议大家使用TFRecord格式,在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列. 1. 原本的数据集 此时,我有两类图片,分别是xiansu100,xiansu60,每一类中有10张图片. 2.制作成TFRecord格式 tfrecord会根据你选择输入文件的类,自

第一种是进行多项式拟合,数学上可以证明,任意函数都可以表示为多项式形式.具体示例如下. ###拟合年龄 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x.y散点坐标 x = [10,20,30,40,50,60,70,80] x = np.array(x) print('x is :\n',x) num = [174,236,305,334,349,351,342,323] y = np.array(num) print('y is

java语言是一种面向对象的程序设计语言吗 java语言是面向对象的程序设计语言 支持部分或绝大部分面向对象特性(类和实例.封装性.继承.多态)的语言即可称为基于对象的或面向对象的语言.Java跟C#是目前最流行的两门面向对象语言. 面向对象语言可以归类为: 1.基于对象的程序设计语言: 2.面向对象的程序设计语言. 面向对象编程具有以下优点: 1.易维护 采用面向对象思想设计的结构,可读性高,由于继承的存在,即使改变需求,那么维护也只是在局部模块,所以维护起来是非常方便和较低成本的. 2.易扩

本文实例为大家分享了基于python3的socket聊天编程,供大家参考,具体内容如下 阶段一:最简易的聊天系统 缺点:程序不够完善,只能一来一回,且没人每次只能说一句话 server端: import socket HostPort = ('127.0.0.1',9999) s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) s.bind(HostPort) s.listen(1) conn,addr = s.accept() #print

1.安装JDK 1.1 检查当前虚拟机环境有没有JDK   rpm -qa|grep java 1.2 卸载  rpm -e --nodeps xxxxxx(自己的openjdk) 1.3 安装JDK 在/usr/local新建一个java文件夹,然后将tar包上传到文件夹下 切换到/usr/local/java   使用tar  -zxvf xxx解压 配置/etc/profile文件,加入JDK环境变量 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_12

什么是goroutine? Goroutine是建立在线程之上的轻量级的抽象.它允许我们以非常低的代价在同一个地址空间中并行地执行多个函数或者方法.相比于线程,它的创建和销毁的代价要小很多,并且它的调度是独立于线程的.在golang中创建一个goroutine非常简单,使用"go"关键字即可: package mainimport ( "fmt" "time")func learning() { fmt.Println("My firs

本文实例讲述了centos7环境下创建mysql5.6多实例的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.mysql安装目录说明 mysql5.6以二进制安装包安装在/data/mysql56下 数据目录为/data/mysql56/data下 配置文件为/etc/my.cnf下 二.多实例目录说明 /mysql-instance          |-- 3308                   |-- data  #3308实例数据目录          |-- 3309        

1.下载与安装Anaconda3 首先去官网Anaconda下载网址下载Anaconda3,我安装的版本是Anaconda3 2019.03(64-bit) (1)下载完成后,右键点击以管理员身份运行 (2)点击Next继续,然后点击I agree (3)选择Just Me,点击Next后,然后选择合适的安装路径(也可以选择默认安装路径) (4)继续按照下面指示一步步操作,完成安装 最后点击Finish,完成安装! 2.创建虚拟环境,并下载安装tensorflow2.0.0 (1)成功安装Ana

本文实例讲述了laravel框架使用FormRequest进行表单验证,验证异常返回JSON操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 通常在项目中,我们会对大量的前端提交过来的表单进行验证,如果不通过,则返回错误信息. 前端为了更好的体验,都使用ajax进行表单提交,虽然 validate() 方法能够根据前端的不同请求方式,返回不同的结果. 但是返回的json格式并不是我们想要的,这个时候,我们就需要自定义返回错误结果. 先创建一个表单请求类: php artisan make:request

非常简单的函数,但是官网的介绍令人(令我)迷惑,所以稍加解释. mask_select会将满足mask(掩码.遮罩等等,随便翻译)的指示,将满足条件的点选出来. 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量, 张量 mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同 x = torch.randn(3, 4) x 1.2045 2.4084 0.4001 1.1372 0.5596 1.5677

可以去官网下载,我百度网盘也有都一样 链接: https://pan.baidu.com/s/1fhEJu_9Zas364bvlEimRLA 提取码: wnqq 链接: https://pan.baidu.com/s/1eODb7zhhLAzAP52ProwCsw 提取码: aq9c 打开应用程序 点击安装,点第一个全新得SQL server独立安装 下一步 在这一步可能有需要扫描的,你可以直接跳过扫描(当时小编弄得太快了,忘记截图了) 这里可能要等他扫描一下,下一步 执行全新安装 develo

这篇文章主要介绍了Python读取表格类型文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 resp = My_Request_Get(xls_url) # My_Request_Get是我自己封装的请求函数,可修改为requests请求 f = open('%s.xls' % _dic['title'], 'wb') f.write(resp.content) f.close() con_list = self.Read_

张量范数:torch.norm(input, p=2) → float 返回输入张量 input 的 p 范数 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.full([8], 1) >>> b = a.view(2, 4) >>> c = a.view(2, 2, 2) >>> a.norm(1), b.norm(1), c.norm(1) # 求 1- 范数 (tensor(8.),

@Transactional注解支持9个属性的设置,这里只讲解其中使用较多的三个属性:readOnly.propagation.isolation.其中propagation属性用来枚举事务的传播行为,isolation用来设置事务隔离级别,readOnly进行读写事务控制. @Service @Transactional(readOnly = true) public class AppTradeRec2Service extends BaseService { @Autowired priv

tensorflow官方提供了3种方法来读取数据: 预加载数据(preloaded data):在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据,适用于数据量不太大的情况.填充数据(feeding):通过Python产生数据,然后再把数据填充到后端. 从文件读取数据(reading from file):从文件中直接读取,然后通过队列管理器从文件中读取数据. 本文主要介绍第三种方法,通过tfrecord文件来保存和读取数据,对于前两种读取数据的方式也会进行一个简单的介绍. 项目下载git