模块让你能够有逻辑地组织你的Python代码段。把相关的代码分配到一个 模块里能让你的代码更好用，更易懂。模块也是Python对象，具有随机的名字属性用来绑定或引用。简单地说，模块就是一个保存了Python代码的文件。模块能定义函数，类和变量。模块里也能包含可执行的代码。模块分为三种：自定义模块内置模块 （又称标准库）第三方模块 （又称第三方模块）自定义模块：也就是
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2023-06-16 15:50:03
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事件驱动
通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：
每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求，通常也可以理解为协程模式。
第（1）种方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。
第（
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2023-11-07 08:26:28
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文章目录一、计算机的概念二、计算机的发展三、程序设计1. 程序设计语言2. 源代码3. 目标代码4. 程序执行的两种方式：4.1 编译4.2 解释4.3 优点4.4 根据执行的方式不同将编程语言分为五、程序的基本编写方法IPOI: input 输入，程序的输入P: process 处理 ，程序的主要逻辑O: output 输出，程序的输出六、编程解决问题的步骤1. 步骤1.1 分析问题1.2 划
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2023-10-08 14:59:44
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在开发之前，我们先来了解一下什么是即时查询，按我的理解就是，我们提供运单号和快递公司编码，然后调用快递鸟提供的查询接口，即可查询运单号的发货情况，我们可以通过这个接口获悉到包裹的收件时间，派送时间，签收时间，签收人，如果体验做的更好一点，通过大数据可以分析这个包裹的预计派送时间。以下是我通过调用快递鸟接口提供的即时查询接口获得的内容，快递鸟支持包括顺丰、中通、圆通、申通、韵达、百世、极兔、德邦、安
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2023-05-29 15:49:00
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语言模型是自然语言处理问题中一类最基本的问题，一门语言中所有可能的句子服从某一个概率分布， 每个句子出现的概率加起来为1 ，那么“语言模型”的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。对于语言中常见的句子， 一个好的语言模型应得出相对较高的概率：而对于不合语法的句子，计算出的概率则应接近于零。
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2024-04-19 12:19:36
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哪些支持PyTorch-Transformers（此前叫做pytorch-pretrained-bert）是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具：1、谷歌的 BERT论文：“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langu
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2023-11-23 17:49:56
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pytorch主要分为以下几个模块来训练模型： tensor:tensor为基本结构，可以直接创建，从list创建以及由numpy数组得到，torch还提供一套运算以及shape变换方式。 Variable：自动求导机制，利用Variable包装tensor后，便可以使用其求导的功能了，有点像个装饰器。 &nbs
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2023-07-24 23:16:33
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用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()
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2024-03-28 09:21:00
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在模型实现上，由于深度神经网络层数往往较多，同时会有一些用于实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等），因此深度神经网络往往需要“逐层”搭建，或者预先定义好可以实现特定功能的模块，再把这些模块组装起来。这种“定制化”的模型构建方式能够充分保证模型的灵活性，也对代码实现提出了新的要求。
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2023-10-12 10:03:44
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简短说：Pydantic 模型就是“带类型与校验规则的数据类”。你把一个数据结构（请求/响应/事件等）定义成继承自 BaseMode
声明：本文非常简单适合新手。概要本文是利用tensorflow中的keras构建一个简单的全连接神经网络做多分类任务。数据集使用的是fashion mnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data
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2024-05-14 21:46:49
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练习1.打印输出字符串“HelloWorld”public class while1 {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("HelloWord");
}
}//2、声明一个int类型变量x,并通过键盘输入为x赋值，然后在控制台打印输出x的值。import java.util.Sc
6. 模块模块是一个包含Python定义和语句的文件，实际上就是一个正常的.py文件。但是作用和普通需要运行的程序不一样，它实际上有点像函数。如果说函数实现了代码的重用，模块则是实现了函数的重用。我们如果想在不同的程序中使用同一个函数， 不必把这个函数复制到每一个程序中去，而是通过把函数写在一个模块中，然后程序通过导入模块就可以使用这个函数了。模块文件名就是模块名后跟文件后缀 .py 。在一个模块
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2023-11-03 09:14:19
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Python 是一门 面向对象 语言，实现了一个完整的面向对象体系，简洁而优雅。 与其他面向对象编程语言相比， Python 有自己独特的一面。 这让很多开发人员在学习 Python 时，多少有些无所适从。 那么，Python 对象模型都有哪些特色呢？ 一切皆对象 首先，在
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2024-02-23 12:12:25
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[toc]## 网络IO的模型分类此IO模型出至Richard Stevens的<>Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：* blocking IO 阻塞IO* nonblocking IO 非阻塞IO* IO multiplexing IO多路复用* signal driven IO 型号驱动IO* asynchronous IO 异步IO>由signal dr
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2024-05-13 16:17:16
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鸢尾花----聚类Python鸢尾花数据集通常用于分类问题， 这些模型都可以通过Python中的Scikit-learn库进行实现。同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。 Logistic Regression（逻辑回归）： 逻辑回归是一种二分类模型，它可以用于预测某种物品是否属于某个类别。例如，可以使用逻辑回归来预测鸢尾花是否为Setosa。 Decision Tree（决策树）
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2023-06-08 22:09:05
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文章导读： 1. 了解Python数据模型是什么 2. Python常见特殊方法示例数据模型其实是对Python框架的描述，它规范了这门语言自身构架模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。简单来说，数据模型就是Python自身的数据类型，及其包含的特殊方法。这些特殊方法在Java中也被成为‘魔术方法’如len(object)调用了__len__特殊方法，list[
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2023-09-27 09:55:24
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设计模式设计模式是前辈们经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的最佳实践。我找到的资料列举了以下这些设计模式：工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式、适配器模式、桥接模式、过滤器模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、代理模式、责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式、MVC模式
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2023-11-11 21:18:48
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一、TensorFlow 简介1. TensorFlow 的定义Tensor（张量） 意味着 N 维数组，Flow（流） 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量在图中通过运算(op)进行传递和变换2. TensorFlow 的工作模式TensorFlow 使用图(Graphs)来表示计算任务，图中的节点称之为 op(Operation)，一个 op 可以获得 0 个或多个张量(
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2024-02-20 11:35:42
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PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN在图模型上发挥着重要的作用。当我们在向他人介绍一项深度学习工作的时候，对方可能首先要问的就是使用了哪些模型。这里我们来更为系统地学习PyTorch中模型定义的方式，本节的学习将为后续灵活构建自己的
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2023-10-13 11:14:29
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