暂时未有相关云产品技术能力~
暂无个人介绍
8 个人博客 个人博客是一个典型的CMS(内容管理系统),通常包含前台和后台两部分。这一张将涉及更高级的项目组织方式,以及一些新的Python包:Flask-Login,Unidecode。 8.1 大型项目结构
5 数据库 这一章学习如何在Python中使用DBMS(数据库管理系统),来对数据库进行管理和操作。本书使用SQLite作为示例。 注:按下Ctrl+F5,或Shift+F5可以清除浏览器缓存。 5.1 数据库的分类
9 图片社交网站 本章新涉及的Python包:Flask-Dropzone, Pillow, Flask-Avatars, Whoosh, Flask-Whooshee。 9.1 项目组织架构 1、功能式架构
零、Hello 1、心得 不要经常打补丁式地去填充一些细节,而更应该去寻找更好的结构。 2、问题 for语法? workbench创建外键的用法?
6 折与曲的相会——激活函数🍈 1 前言 在上一节,我们实现了一个“自适应线性单元”,不断地将一个一次函数的输入和输出“喂”给它,它就可以自动地找到一次函数y = w x + b y=wx+by=wx+b中合适的参数值w和b。计算图通过前向传播和反向传播,初步展现了它的神奇之处。
4 反向传播求梯度🥥 4.1 简介 上一篇:【一起撸个DL框架】3 前向传播 前面我们已经介绍了前向传播,而本节即将介绍的反向传播中的自动微分机制,可以说是深度学习框架的一个核心功能。因为计算图中的参数正是按照着梯度的指引来更新的。
[bug 1] TypeError: ‘method’ object is not subscriptable 问题代码:
2 节点与计算图的搭建 🍒 2.1 简介 上一篇:【一起撸个DL框架】1 绪论 这一节将动手搭建一个简单的“计算图”,并在其上进行计算。
一、运行效果
maixpy笔记 Something 上下拉。应该就是强制高、低电平,可以避免不确定的状态。 模型区没有文件系统,模型之间烧录在指定地址。
我的准备 Maix duino开发板一块(含摄像头配件) Type-c数据集一根
2 Sam相关项目 阅读:Segment Anything(sam)项目整理汇总 新鲜名词:点云分割, 有趣的项目:
9.8 收藏图片 前面已经学习过如何使用关联表来表示多对多关系,缺点是只能表示关系,不能存储数据(如我还想记录下收藏图片的时间戳)。这种情况下,我们可以使用关联模型来表示多对多关系。 在关联模型中,我们将Photo模型与User模型的多对多关系,分离成了User模型和Collect模型的一对多关系,和Photo模型与Collect模型的一对多关系。
七、共享资源的互斥访问 创建两个线程来实现对一个数的递加 pthread_example.c 1、运行
python课-实验一 01_lambda计算圆
4 表单 表单是和用户交互最常见的方式之一,本章涉及的Python包由WTForms、Flask-WTF、Flask-CKEditor。(p104) 4.1 HTML表单
1 绪论 🍉 1.1 在人工智能的大潮里
《Java核心技术卷 一》 第一章 概述 前言:本书与一些”0基础入门“的书定位感觉是不太一样的,可能就像书名所说,是”核心技术“叭。书中经常将Java语言与 c++ 进行对比,我感觉这种不同语言间的对比,相对单独一门语言的介绍而言,是更能增进对语言本身的理解的。
数据库 1、数据库的安装与配置 这节用到flask的两个扩展,使用pip安装扩展就行
舒尔特表练习记 1 练习的开始
实验内容 一、进程的创建 编写一段源程序,使用系统调用fork()创建子进程,当此程序运行时,在系统中有父进程和子进程在并发执行。观察屏幕上的显示结果,并分析原因(源代码:forkpid.c)。
2022-11-26 model_name = ‘rexnet_2_0_imagenet’ 训练方式:对飞桨上现有的预训练模型进行迁移学习。
Flask-Migrate迁移数据库失败的两个Bug 1、找不到数据库:Unknown database ‘***’ 若还没有创建数据库,该迁移工具不会自动创建。你可以使用SQL命令手动创建一个数据库:
7 函数 1、函数参数与返回相关基础知识 不要使用可变类型作为参数默认值,用None来代替 使用标记对象,可以严格区分函数调用时是否提供了某个参数
1 命令记录
1 常用小知识 conda activate tf 在anaconda prompt使用,进入名为tf的虚拟环境。 pip install <包名>== 可以查看指定包能被找到的所有版本。 pip install <包名> -i https://pypi.org/simple
🍉 前情提要 前面通过PaddleHub的人脸检测模型pyramidbox_lite_mobile,实现了一个在浏览器中上传人脸,进行人脸检测的小应用。这一节,我们将实现的功能是任意上传两张人脸图片,比较他们是否为同一人。
八、功能实现 1、注册功能 jsp:能够在页面中把数据动态化,jsp和html在元素标签上是无区别的,区别是html中写上java代码就成了jsp文件。filename.jsp。
🚩 前言 本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能,由于水平有限,这里使用表单上传图片,只能一次检测一张人脸。实现过程中遇到的主要问题是数据格式转换的问题。
行列式 行列式的本质,就是一个数值。 🌻 行列式的定义 有三种定义:1、按行展开;2、按列展开;3、即不按行,也不按列的展开。 按行展开时,行标取标准排列,列标取所有可能。
前言 🔥 该专栏作为算法题笔记,记录算法的思路、遇到的问题,以及能跑的代码,持续更新中! 🔥 推荐一款面试、刷题神器牛客网:👉开始刷题学习👈
类Flask框架请求封装 Web服务器 本质是个TCP服务器,监听在特定端口上 支持HTTP协议,能够将HTTP请求报文进行解析,能够把响应数据进行HTTP协议的报文封装并返回浏览器端。
🌼WSGI概述和APP端开发
在开发板上运行模型 1、烧录模型文件到板子 使用kflash_gui工具,可以完成这个任务。
效果演示
至此,我们就已经成功上传了其中一个类别的图片啦!按照上面的方式,我们可以继续上传其余每个类别的图片。 上传完所有类别的图片后,来到总览,可以大致浏览我们刚刚上传的图片。 接下来,就要用这些图片来训练用于垃圾分类的模型了!
🚩 前言 🔥 该专栏作为算法题笔记,记录算法的思路、遇到的问题,以及能跑的代码,持续更新中! 🔥 推荐一款面试、刷题神器牛客网:👉开始刷题学习👈
🚩 前言 最近学到了深度学习的卷积操作,在卷积神经网络出现之前,就已经有使用卷积核 (也叫滤波器),但那时的卷积核依靠人工的经验和知识来进行设计,而不能像卷积神经网络中那样让机器自己学习出合适的卷积核参数。 下面就介绍通过卷积来获取图像轮廓图的操作。
题目描述 题目 在字符矩阵中查找给定字符串的所有匹配项 给定一个M×N字符矩阵,以及一个字符串S,找到在矩阵中所有可能的连续字符组成的S的次数。所谓的连续字符,是指一个字符可以和位于其上下左右,左上左下,右上右下8个方向的字符组成字符串。用回溯法求解。
问题 系统:Win10 Excel版本:2016 我将一个原本正常的Excel文件复制到另一个文件夹后,打开就提示安全警告 宏已被禁用(复制操作时电脑莫名会变卡),而且原来文件里的数据也看不到了。 复制前的原文件:
开始: 在学习王爽的《汇编语言》的过程中,我就真切地体会到编程实践对于理解的帮助。起初我没有安装书中的实验环境,看到100页左右就开始感觉无趣、吃力,看了后面忘前面,差点就要放弃这本书的学习。好在我后来还是装好了环境,这才开始在实际的编程练习中感受到一些乐趣。
随笔 与汇编的灵活与底层所伴随的,是使用者极大的心智负担。 模块之间的隔离性很难控制。甚至多个子程序间的标号也不能相同,故子程序无法独立开发后直接集成。
前情提要 上一篇:【编程实践】黑框框里的打字小游戏,但是汇编语言-CSDN博客 在上一篇文章中我对这个小程序进行了介绍,但由于运行环境的安装比较复杂,估计没有谁会将我的代码跑起来,可那样实在是太遗憾了。学习过汇编语言的你大概率是使用过DOSBox的,为此我献祭了2小时的宝贵生命,成功地将代码在DOS上跑起来了。 如果对具体移植过程不感兴趣,可以直接跳到运行体验部分。
4、数据库设计 回头再改表结构是非常麻烦的。 三大范式:1NF(列的原子性),2NF(直接依赖,即所有其他属性都直接依赖于主键),3NF(每个字段不能传递依赖于主键,如有aid列,就不要address列了)。
自定义Flask命令: Click官方文档(自定义命令):http://click.pocoo.org/6/
5 实现:自适应线性单元🍇 1 简介 上一篇:【一起撸个DL框架】4 反向传播求梯度 上一节我们实现了计算图的反向传播,可以求结果节点关于任意节点的梯度。下面我们将使用梯度来更新参数,实现一个简单的自适应线性单元。
前言 内容纯属个人经验,若有不当或错误之处,还请见谅,欢迎指出。 文中大致介绍了,如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型,并简单包装成一个Web应用的过程。
前言 省流:一个人也可以住双人间,如果便宜的话。 害!尚正值青春年华,黄金岁月,小脑瓜子就已经不灵光咯。好在我在考试的最后一分钟还是成功通过了这题,真刺激。
一、统计字符串中连续相同最大个数 问题描述 编写方法实现统计一个字符串中连续相同的字符中最长的字符及其长度;然后编写程序测试该方法;
1-5 对比Params与模型文件实际体积。 结果:模型实际大小与Params大小是可以对上的,参数应该是以float32存储。我把“字节”与“位”搞混了,应该是一个字节为8位。