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RSS订阅原创 Python规范
NOTE: 用于标记代码中的重要注释或者相关说明，通常用于解释代码中的复杂逻辑、特殊情况或者需要特别注意的细节。XXX: 用于标记需要警惕或者需要特别注意的代码，通常用于标记临时的、不够明确的或者需要进一步审查的代码。HACK: 用于标记一种不够优雅或者不够正规的解决方案，通常是为了解决某个问题而使用的临时性解决方案。FIXME: 类似于 # TODO，用于标记需要修复的代码，通常用于标记代码中的错误或者潜在的问题。TODO ：表示待做。
2024-04-08 15:16:56
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原创 Ubuntu下Django-vue开发-Vue环境配置
文章目录环境配置环境配置在Ubuntu下部署Vue开发环境(详细流程)ubuntu系统下vue前端开发环境搭建
2023-08-21 13:09:30
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原创 知识图谱数据准备:使用LabelBox进行PDF进行文本结构拆分
LabelBox是一款专业的在线标注工具，支持图像标注和文本标注，可以进行分类、边界框、实体、关系等多种标注类型。Labelbox提供了许多先进的功能，如自动标注、质量控制、标注审核等，可以大大提高标注效率和标注结果的准确度。Labelbox还提供了API接口，可以与其他自然语言处理工具和机器学习平台无缝集成。Labelbox是一种基于云的SaaS（软件即服务）平台，提供各种功能和服务。以下是Labelbox的付费和免费功能的概述：免费功能：注册和创建账户创建项目和数据集上传、存储和下载数据。
2023-03-24 12:19:52
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原创 Ubuntu18.04下Docker学习总结
目录认识Docker安装docker1. 更改ubuntu下载源2.安装Docker认识Docker安装docker1. 更改ubuntu下载源备份原始文件sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup打开文件vi /etc/apt/sources.list注释原文件内容添加新地址#阿里云下载源deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted
2022-04-05 23:31:52
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原创 About Python generator and next
Catalogue 1. Introduce2. Example3. Summary1. IntroduceThis essay introduce the use and creating of generator object.2. Exampledef generator(): i=0 while True: i+=1 yield ifor item in generator(): print(item) if item>4: breakThe resul
2022-03-24 01:00:02
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原创 利用keras-ImageDataGenerator实现图像增强与批量生成
目录背景代码解释图片演示总结:背景最近在做一个图像题,初始样本图给的特别少(每类只有几张图),因此想通过keras-ImageDataGenerator去做数据增强,但是这样的数据带入模型训练泛化性也是很差的,只是先做着,等数据全部公布后再做.在此之前,先将数据增强函数写好,到时候方便使用,以下为具体代码:import torchimport pandas as pdimport cv2import osfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplo
2022-03-04 17:05:31
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原创 tensor的运算问题记录——可变数据类型与不可变数据类型
文章目录背景代码代码解释原因Python 可变/不可变类型表背景在看pytorch代码的时候有一段代码(如下)，对其中的参数w,b值更新有些困惑,做此记录.代码def sgd(params, lr, batch_size): #@save """小批量随机梯度下降""" with torch.no_grad(): for param in params: param -= lr * param.grad / batch_size
2022-02-10 18:39:22
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原创 CSS常用基础效果---文字与图片并排+导航栏
文字与图片并排+导航栏最近在做前端开发，因为前端学的不是很系统，因此只讲究搭建表现框架，效果很粗糙。以下使用的技术栈：boostrap、jquery1.实现效果：（空白框用于展现结果）2.代码:<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title></title><!-- <link type="text/
2021-12-22 19:23:40
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原创 关于阿里云服务器上Django、Mysql、uwsgi、TensorFlow安装配置实验报告
目录背景位置实验实验相关命令背景想要试试linux环境下，数据库安装、Django与数据库的连接以及其他实验，本人电脑是Windows系统，而且没装虚拟机，阿里云提供1小时的linux服务器体验，不占个人电脑内存又能实验，刚好满足需求。位置实验提供的临时服务器是CentOS 6.5 64位 1G 1核内置python2.6,没有pip、setuptools以及pip3工具箱pip2无法安装相关库警告：DEPRECATION: Python 2.6 is no longer suppor
2021-11-25 09:14:26
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原创 Ubuntu+Nginx+uwsgi+python 腾讯云服务器开发常用命令与报错解决
ubuntu切换用户:sudo -i -u rootlinux文件处理命令：mkdir newFolder 创建文件夹（目录）rmdir newFolder 删除文件夹（目录）touch aa.txt 创建文件rm aa.txt 删除文件rm -r newFolder 删除带有文件的文件夹（目录）检查uwsgi有无启动：ps -ef |grep -i uwsgiuwsgi挂载：启动：uwsgi -d --ini uwsgi.ini关闭：sudo pk
2021-11-14 17:18:05
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原创 ERROR: 1524: Plugin ‘mysql_nativate_password‘ is not loaded
问题描述：想要使用Navicat for MySQL连接mysql时出现错误，即无法加载插件缓存sha2密码。参考他人博客进行处理（链接在下面），输入ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456'; 后出现如下报错：ERROR: 1524: Plugin 'mysql_nativate_password' is not loaded解决方案：按下图选择即可参考：https://bl
2021-10-31 17:03:42
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原创 数据分析 线性回归分析 方差分析表
线性回归分析1.背景课后作业.涉及矩阵运算,回归关系的统计推断教材:<数据分析>科学出版社 第二版2.作用计算方差分析表2.参考function [SST,SSR,SSE,beta,H] = regress_analysis(y,x)n=length(x);a = ones(n,1);x=[a,x];H=x*inv(x'*x)*x';J = ones(n);SSR =y'*(H-1/n*J)*y;SSR = vpa(SSR);I =eye(n);SST=y'*
2021-10-25 00:06:21
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转载 pip路径设置
更改pip默认下载路径Windows系统：直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，并新建文件pip.ini文件，pip文件内容如下：[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com引用:https://www.cnblogs.com/gisen_6/p/12256545.html...
2021-07-26 23:43:15
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原创 matlab的缺失值处理---插值&自动填充
项目场景：缺失值处理中遇到一列数据有间断、连续缺失值,且局部满足线性性,因此决定采用线性插值.又因为数据有303个缺失值,为了方便希望插值能自动填入空缺值.解决方案：以下为matlab代码%函数功能:对数据进行拟合插值,并自动将插入值补充到NaN中%数据插值拟合y = glucosex = 1:size(y)data = [x',y]% isnan(y)d=[]d_b =[]for i = 1:size(y) if isnan(data(i,2))%是NaN返回1
2021-06-05 02:53:47
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原创 HSV模型直观感受
HSV模型对应于画家配色的方法。画家用改变色浓和 色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色，在一种纯色中加入白色以改变色浓，加入黑色以改变色深，同时 加入不同比例的白色，黑色即可获得各种不同的色调。...
2021-06-03 18:04:27
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原创 pandas数据处理之重命名行
问题背景:由于pd.read_excel读数据时会默认将行赋为数字,不便于时间索引,于是打算将dataframe的index值重赋为时间.
2021-05-22 18:22:36
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原创 keras_mnist简单实现与注释
文章目录Keras_mnist学习记录前言一、引用库二、选择模型三、构建网络层四、编译五、训练六、输出(此处个人理解困难点为argmax函数)总结Keras_mnist学习记录前言 该篇主要是keras模型训练简单流程 ，个人学习记录，内容十分基础。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、引用库from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activati
2021-02-16 00:09:48
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关于数学论文中的符号问题(标签-矩阵)(语言-python)
2022-04-11
阿里云esc云服务器环境配置问题
2021-03-24
windows8中文件无法在windows10下打开
2021-01-30
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