1. time模块import time
*一*#时间戳--》结构化时间--》格式化的字符串时间
-----------------------------------------------------------------------------
res1=time.localtime(654126574)
print(res1 )
#res1====time.struct_time(tm
这篇文章是本系列文章的完结篇，它描述了用于方法学的 UML 扩展和支持工具。本文将关注点放在支持 USBD （基于统一场景的设计）的工具上面，也就是将用于 IBM® Rational® Software Architect 版本 7 以及后续版本的 IBM® WebSphere® Business Modeler 集成特性，以及一组 UML 2.0 的扩展放置到一组 UML 规范之中。这其中
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2024-06-14 09:31:23
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在Web开发中，使用jQuery库可以极大地简化JavaScript代码的编写。但是，对于一些新手开发者来说，将jQuery库内嵌到HTML文件中可能会遇到一些问题。本文将通过具体步骤指导用户如何将jQuery库嵌入到HTML中，并详细说明在过程中可能遇到的错误及解决方案。
### 问题背景
想象一下，用户在开发一个简单的网页，他们希望使用jQuery来简化 DOM 操作和事件处理。以下是用户的
python 手写数字识别 （mnist库）importnumpy as npimportpandas as pdimporttensorflow as tf
from tensorflow.kerasimportlayersimportmatplotlib.pyplot as plt'''1.打开数据集文件，并且读取mnist数据'''data= np.load('mnist.npy')
pri
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2024-07-29 16:37:05
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1.静态属性 静态方法 类方法#!/usr/bin/python env
# encoding: utf-8
# 静态属性 静态方法
class Room:
tag = 168
def __init__(self, owner, width, length):
self.owner = owner
self.width = widt
文章目录前言一、选择排序二、快速排序三、二分查找四、广度优先搜索五、贪婪算法总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 一、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首
Python的深度学习框架有哪些？。中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍深度学习的最新应用成果单层/深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第三阶段循环神经网络原
## 项目方案：使用PyTorch导出模型
### 概述
本项目方案旨在介绍如何使用PyTorch将训练好的模型导出为可供推理使用的格式，以便在生产环境中部署和使用。我们将使用一个图像分类任务作为示例，通过训练一个CNN模型，并使用PyTorch提供的方法将模型导出为ONNX格式。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令来安装：
``
原创
2023-12-13 05:48:46
269阅读
引用一句考研人常说的话，“我不得不考虑，这会不会是我此生最后的机会”聊以自勉前情提要：还是老问题，网上搜不到答案，就自己写个。ADS怎么自定义输入源分为两步：1、将定义源的数据设置成适合ads接口读入的形式2、ads读取自定义数据并进行后续操作在Youtube里找到个可能的答案，给个链接 文章描述下，留个笔记1和2的顺序有点乱，实际上俺是先随便找个例子实现2，然后再针对需求折腾1，先记录
DAL是指Data Access Layer。DALFactory是用于创建数据訪问对象的工厂。本质上是採用了抽象工厂的设计模式。目的是支持多种数据訪问层，比方sql server和oracle两种实现。同一时候又利用了.net的反射机制，通过配置文件就可以确定採用哪种数据訪问实现；IDAL是数据訪问层接口，这样做的优点是使业务逻辑层调用数据訪问层的接口就可以实现数据库的增删改等操作，业务逻辑层与
目录 一ORM简介二 单表操作2.1创建表2.2更多字段和参数2.3settings配置2.4自定义字段二、添加表纪录 方式1方式2（用的多）方式3：批量插入三、查询表纪录查询API（都是重点）基于双下划线的模糊查询 四、删除表纪录五、修改表纪录 一ORM简介MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过
# 使用PyTorch将模型并行化：解决大型神经网络训练问题
深度学习模型的训练往往需要大量的计算资源。随着模型规模的不断扩大，单个GPU可能无法满足计算需求。因此，为了提高训练速度和效率，我们可以使用模型并行化方法。本文将介绍如何使用PyTorch实现模型的并行化，并通过一个具体的例子进行展示。
## 什么是模型并行化？
模型并行化是一种技术，它将神经网络的不同部分部署在不同的设备（通常是
# 如何将PyTorch模型转换为TorchScript模型
在机器学习的应用中，我们经常需要将训练好的模型部署到生产环境中。而为了提高模型的推理速度和可移植性，PyTorch提供了TorchScript，一个用于将PyTorch模型转换为可序列化和可优化的形式的工具。这篇文章将介绍如何将PyTorch模型转换为TorchScript模型，并解决一个实际问题。
## 实际问题背景
假设我们训
原创
2024-09-20 05:19:52
582阅读
文章目录1. Saver端：模型的离线训练与导出1.1 saved_model 模型保存与载入1.1.1 简单场景：模型保存1.1.2 简单场景：模型载入1.1.3 使用SignatureDef：模型保存1.1.4 使用SignatureDef：模型载入2. Serving端：模型加载与在线预测2.1 环境搭建2.2 部署模型2.2.1 部署单个模型2.2.2 部署多个模型2.2.3 如何部署自
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2024-05-13 11:31:10
157阅读
前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与
python：执行模型4.1. 程序的结构4.2. 命名与绑定4.2.1. 名称的绑定4.2.2. 名称的解析4.2.3. 内置命名空间和受限的执行4.2.4. 与动态特性的交互4.3. 异常 4.1. 程序的结构Python 程序是由代码块构成的。 代码块 是被作为一个单元来执行的一段 Python 程序文本。 以下几个都是代码块：模块、函数体和类定义。 交互式输入的每条命令都是一个代码块。
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2024-10-02 15:55:01
19阅读
在后期合成中，三维空间构建，元素的排列以及灯光和摄像机的运用可以使一些平面的，静态的素材更加具有运动感。首先我们做一个最简单的示例 立方体的合成 感受一下灯光，阴影的运用示例1 立方体的合成新建一个红色的纯色层，激活该图层的三维图层，设置“X轴旋转”的数值为90°，并调整位置至地面 新建一个白色的纯色层，设置宽高的参数为200
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2024-07-18 22:31:28
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电脑怎么将多个PPT文件合并成一个有时候我们需要将很多个PPT文件进行整合。那么今天小编跟大家分享的是电脑怎么将多个PPT文件合并成一个。具体如下：1. 首先我们需要在电脑中打开一份PPT文档。2. 进入主界面之后我们点击上方功能栏中的“审阅”选项。3. 然后我们点击下一行中的“比较”选项。4. 在窗口中我们选择文件。5. 点击“全部插入”选项即可。以上就是电脑将多个PPT文件合并成一个的方法。
# Python如何将Windows路径转换
在Python中，我们经常需要处理文件路径。在Windows操作系统中，文件路径通常使用反斜杠（\）作为分隔符。然而，Python中的路径处理函数通常使用正斜杠（/）作为分隔符。因此，在处理Windows路径时，我们需要将Windows路径转换为Python可识别的路径。
本文将介绍如何使用Python将Windows路径转换为Python路径，并
原创
2024-01-03 13:20:44
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最近太忙了，设计课和自己的开题研究，搞的自己乱八七糟的，毕竟普通人的世界没有容易二字，hh，负能量传播者；最近也终于找到了录制动态图的插件了，所以小伙伴们终于能看到动态的分享了，终于能抽出来一点时间更新一下自己的文章了，after all，这是研究生期间，自己喜欢的事，好了废话不多说了，开始今天的分享~-----------------------------------------
