通常我们定义一个函数，然后调用该函数时，函数相关的代码才开始执行。可是很多人并不知道，当我们定义函数时，一些代码就开始执行了。今天就来说说函数这个不为人知的一面。...

目录 简介 1.获取API 2.API使用方法 3.可视化桌面制作 4.逻辑实现 5.美化 6.信号与槽绑定 7.全部代码 8.界面展示 简介 结合学习的PyQt5，弄点小项目，做次记录。 此项目是使用了removebg的A...

目录 简介 UI设置 主要逻辑 信号与槽 成果展示 简介 写了一个简单的文件夹内容下所有文件复制到另一个文件夹内，主要逻辑代码是来自《2小时玩转python多线程编程》中的一个章节。...

目录 前言 1、变量 2、注释 3、过滤器 4、标签：include 5、标签：for 6、标签：if 总结 前言 Django模块引擎支持Django模块语言（简称DTL）。DTL包含变量、注释、过滤器、标签、模块继承以及...

目录 1.1 题目 1.2 思路 1.2.1 发送请求 1.2.2 解析网页 1.2.3 获取结点 1.2.4 数据保存 (单线程) 1.2.4 数据保存 (多线程) 总结 1.1 题目 指定一个网站，爬取这个网站中的所有的所有图片，例如中...

cupy我觉得可以理解为cuda for numpy，安装方式 pip install cupy ，假设 import numpy as npimport cupy as cp 那么对于 np.XXX 一般可以直接替代为 cp.XXX 。 其实 numpy 已经够快了，毕竟是C写的，每次运行...

目录 四大前缀 大小写转化 空格调整函数 删除部分字符 字符串判定 字符串查找 分割、合并和替换 format格式化 format_map 四大前缀 除了普通的字符串，python在字符串前面可以有4个前缀，...

1、构建合理的HTTP请求标头。 HTTP的请求头是一组属性和配置信息，当您发送一个请求到网络服务器时。因为浏览器和Python爬虫发送的请求头不同，反爬行器很可能会被检测到。 2、建立...

前言 最近在出差，发现住的宾馆居然有小强。所以出差无聊之际，写了点爬虫的代码玩玩，问就是应景。本篇文章主要是爬取CSDN全站综合热榜的100个标题，然后分词提取关键词，统计...

现在的电脑差不多都是固态硬盘了，速度很快，但容量不会太大，经常会出现磁盘空间不足的情况，怎么办，删除那些不重要的最大的文件是最有效的办法。 那么如何用找到最大的文件...

目录 前言 环境部署 实现过程 创建项目 定义Item实体 关键词提取工具 爬虫构造 中间件代码构造 制作自定义pipeline settings配置 执行主程序 执行结果 总结 前言 接着我的上一篇：Python 详...

目录 键盘事件 1、删除键 BACKSPACE 2、回车键 ENTER 3、全选操作 CTRL + a 4、复制操作CTRL + c 5、粘贴操作 CTRL + v 6、剪切操作 CTRL + x 7、撤销操作 CTRL + z 8、Shift + Ctrl + Home 如果光标在最后时，...

目录 一、变量、常量的区别 二、变量 1. Python中的变量不需要声明类型 2. 用“=”号来给变量赋值 3. 赋值 4. 变量 5. “=” 6. Python允许同时为多个变量赋值 三、常量 四、总结 一、变量、...

目录 前言 环境部署 插件推荐 爬虫目标 项目创建 webdriver部署 项目代码 Item定义 中间件定义 定义爬虫 pipeline输出结果文本 配置文件改动 验证结果 总结 前言 闲来无聊，写了一个爬虫程...

Pandas 是一套用于 Python 的快速、高效的数据分析工具。它可以用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本篇目录如下： 一、iloc 1.定义 iloc索引器用于按位置进行基于整数位...

目录 一、配置认证类 1.认证全局配置文件 2.局部使用 3.匿名用户配置： 二、内置认证类 1.BaseAuthentication 2.其他认证类 三、总结 1.自定义认证类： 2.认证配置： 3.源码流程： 一、配置认...

大家好，在之前的文章中详细介绍了time和datetime模块的使用。这两个模块更多的是用于处理时间和日期相关的问题。 本文介绍的是第三个模块calendar，则主要是用于解决日历方面的问题...

一、什么是shutil shutil 可以简单地理解为 sh + util ， shell 工具的意思。 shutil 模块是对 os 模块的补充，主要针对文件的拷贝、删除、移动、压缩和解压操作。 二、shutil模块的主要方法...

目录 一、简介 二、导入相关包 三、数据输入 四、辅助函数 1、模型训练和验证 2、设置模型参数的'.requires_grad属性' 一、简介 在本小节，深入探讨如何对torchvision进行微调和特征提取。...

目录 一、 环境准备： 1.docker环境 2.安装mariadb数据库 二、ORM 1.ORM简介 2.django配置数据库 第一种方式： 第二种方式： 三、模型设计 1.创建模型 2.表关系 四、模型应用 第一步： 第二步：...

目录 一、自定义层和网络 1.自定义层 2.自定义网络 二、模型的保存和加载 1.保存参数 2.保存整个模型 一、自定义层和网络 1.自定义层 ①必须继承自layers.layer ②必须实现两个方法，_...

目录 1.metrics ①创建Meter ②更新数据 ③获取数据 ④重置状态 2.快捷训练 ①compile ②fit ③evaluate ④predict 1.metrics keras.metrics可以用来对数据进行记录跟踪，当我们的数据量太大，又想在中...

目录 设置模板路径 模板变量 引用静态文件 总结 设置模板路径 在django项目下创建templats文件来存放html文件 为了减少模板加载调用过程及模板本身的冗余代码，Django 提供了一种使用方...

目录 一、授权码获取 二、发送文本和附件 三、继续升级 四、声明 一、授权码获取 开启它： 发送短信： 发送后点击我已发送： 把这个授权码复制下来保存起来，下次还可以用。 二、...

目录 前言 创建对象 方式一： 方式二： 更新对象 方式一： 方式二： 方式三： 查询 检索全部对象： 条件过滤： 方式一： 方式二： 检索单个对象： 总结 前言 上篇已经介绍过模型相...

目录 一、数据合并与分割 1.tf.concat() 2.tf.split() 3.tf.stack() 二、数据统计 1.tf.norm() 2.reduce_min/max/mean() 3.tf.argmax/argmin() 4.tf.equal() 5.tf.unique() 一、数据合并与分割 1.tf.concat() 填入两个tensor, 指...

目录 一、按索引取数据 ①tf.gather() ②tf.gather_nd ③tf.boolean_mask 二、维度变换 ①tf.reshape() ②tf.transpose() ③tf.expand_dims() ④tf.squeeze() 一、按索引取数据 ①tf.gather() 输入参数：数据、维度、...

目录 一、数据创建 1.tf.constant() 2.tf.convert_to_tensor() 3.tf.zeros() 4.tf.fill() 二、数据随机初始化 ①tf.random.normal() ②tf.random.truncated_normal() ③tf.random.uniform() ④tf.random.shuffle() 一、数据创建 1...

目录 一、数据类型 二、数据类型信息 ①.device ②.numpy() ③.shape / .ndim 三、数据类型转换 ①tf.convert_to_tensor ②tf.cast() 一、数据类型 在tf中，数据类型有整型（默认是int32），浮点型（默...

目录 1.GAN简述 2.生成器模块 3.判别器模块 4.数据生成模块 5.判别器训练 6.生成器训练 7.结果可视化 1.GAN简述 在GAN中，有两个模型，一个是生成模型，用于生成样本，一个是判别模型，用...

目录 1. lcm 2. functools.reduce 3. 实际使用 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python(https://github.com/30-seconds...)。 1. lcm from functools import reducefrom math import gcddef lcm(numbers): return reduce((lambda x...

目录 一、自定义数据集 1.文件夹映射 2.图片对应标签 3.训练及测试数据分割 4.数据处理 二、ResNet处理 三、训练及可视化 1.数据集导入 2.测试函数 3.训练过程及可视化 一、自定义数据集...

目录 1.定义ResNet残差模块 ①各层的定义 ②前向传播 2.ResNet18的实现 ①各层的定义 ②前向传播 3.测试ResNet18 1.定义ResNet残差模块 一个block中，有两个卷积层，之后的输出还要和输入进行...

目录 1. bifurcate 2. enumerate 3. 列表推导式 1. bifurcate def bifurcate(lst, filter): return [ [x for i, x in enumerate(lst) if filter[i] == True], [x for i, x in enumerate(lst) if filter[i] == False] ]# EXAMPLESbifurcate(['beep', 'b...

目录 1.数据集分割 2.正则化 3.动量和学习率衰减 1.数据集分割 通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集。 通常我们会将训练集进行分割，通过torch.utils.data.random_split方法。 所有的数...

目录 1. count_by 2. 使用字典推导式 3. 使用collections.defaultdict简化代码 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。 1. count_by def count_by(arr, fn=lambda x: x): key = {} for el in map(fn, arr): key[el] = 1...

目录 一、激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数 二、损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导 三、链式法则 1.单层感知机梯度 2. 多输出感知机梯度 3. 中间有隐藏层...

目录 一、列表求并集 1. union_by 二、列表求交集 1. intersection_by 三、列表求差集 1. difference 2. difference_by 3. symmetric_difference_by 一、列表求并集 实现了两个列表求并集的功能。同时支持使用...

目录 一、合并与分割 1.cat拼接 2.stack堆叠 3.拆分 ①Split按长度拆分 ②Chunk按数量拆分 二、基本运算 1.加减乘除 2.矩阵相乘 3.次方计算 4. clamp 三、属性统计 1.求范数 2.求极值、求和、累...

目录 一、tensor的创建 1.使用tensor 2.使用Tensor 3.随机初始化 4.其他数据生成 ①torch.full ②torch.arange ③linspace和logspace ④ones, zeros, eye ⑤torch.randperm 二、tensor的索引与切片 1.索引与切片使用...

目录 1.find_parity_outliers 2.class collections.Counter([iterable-or-mapping]) 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。 1.find_parity_outliers from collections import Counterdef find_parity_outliers(nums): return [ x fo...

目录 九九乘法表 列表 元组（不可变序列） 集合 字符串 总结 九九乘法表 for i in range(1,10): for j in range(1,i + 1): print(str(j) + " * " + str(i) + " = " + str(i * j), end='\t') print() 列表 #列表插入操作...

目录 1.python 和 pytorch的数据类型区别 2.张量 ①一维张量 ②二维张量 ③3维张量 ④4维张量 1.python 和 pytorch的数据类型区别 在PyTorch中无法展示字符串，因此表达字符串，需要将其转换成...

目录 1.CNN概述 2.卷积层 3.池化层 4.全连层 1.CNN概述 CNN的整体思想，就是对图片进行下采样，让一个函数只学一个图的一部分，这样便得到少但是更有效的特征，最后通过全连接神经网络...

目录 一、方法2 1. 导入库 2. 构建关键词 3. 构建句子 4. 建立统一索引 5. 表连接 6. 关键词匹配 二、方法2 1. 构建字典 2. 关键词匹配 3. 结果展示 4. 匹配结果展开 总结 一、方法2 此方法是...

目录 一、简单操作SQLite数据库 1、简单的插入语句的使用 2、简单的查询语句的使用 二、更新数据与删除 三、实现用户名密码验证 四、SQLite检索时间记录 五、SQLite提取数据并绘图 前言...

目录 1.RNN基础模型 2.LSTM 3.流程结构 1.RNN基础模型 RNN主要特点是，在DNN隐藏层的输出内容会被存储，并且可以作为输入给到下一个神经元。 如下图所示，当“台北”这个词被输入的时候...

目录 一、假如训练集表现不好 1.尝试新的激活函数 2.自适应学习率 ①Adagrad ②RMSProp ③ Momentum ④Adam 二、在测试集上效果不好 1.提前停止 2.正则化 3.Dropout 一、假如训练集表现不好 1.尝...

目录 1.链式法则 2.前向传播 3.后向传播 4.计算方式整理 5.总结 1.链式法则 根据以前的知识，如果我们需要寻找到目标参数的值的话，我们需要先给定一个初值，然后通过梯度下降，不断...

前言 如果你和我一样偶尔看看股票，看看自己关注的股票是涨了还是跌了，或者想快速获取到想看的头条新闻，我们不必把过多的注意力放在去寻找上面，我们只需要让爬虫程序每天自...