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2021
08-08

用C语言实现三子棋

本文实例为大家分享了用C语言实现三子棋的具体代码，供大家参考，具体内容如下三子棋含义：三子棋是黑白棋的一种。三子棋又叫九宫棋、圈圈叉叉、一条龙、井字棋等。将正方形对角线连起来，相对两边依次摆上三个双方棋子，只要将自己的三个棋子走成一条线，对方就算输了。但是，有很多时候会出现和棋的情况。图例如下：基本思路：1.创建用户交互菜单界面2.初始化棋盘3.显示棋盘面板（为了不重复显示棋盘，使用清屏操作）4.用户落子5... 继续阅读 >
2021
08-08

详解SpringBoot自动配置源码

一、引导加载自动配置类@SpringBootApplication注解相当于@SpringBootConfiguration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan这三个注解的整合@SpringBootConfiguration这个注解也使用了@Configuration标注，代表当前是一个配置类@ComponentScan包扫描，指定扫描哪些注解@EnableAutoConfiguration这个注解也是一个合成注解@AutoConfigurationPackage注解给容器中导入一个组件，利用Registrar给容器中导入一系列组件将指定的一个... 继续阅读 >
2021
08-08

Python实现一个自助取数查询工具

目录具体思路：一、数据库连接类二、数据提取主函数模块基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到sql语句，并生成一个sql语句然后再去数据库执行最后再利用QT开发一个GUI界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行具体思路：一、数据库连接类此处利用pandas读写操作oracle数据库二、主函数模块1）输入参数模块，外部输入条件参数，建立数据库关键字段映... 继续阅读 >
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08-08

python 简单的股票基金爬虫

目录项目地址所用到的技术开始编写爬虫项目地址https://github.com/aliyoge/fund_crawler_py所用到的技术IP代理池多线程爬虫sql开始编写爬虫1.首先，开始分析天天基金网的一些数据。经过抓包分析，可知:./fundcode_search.js包含所有基金代码的数据。2.根据基金代码，访问地址:fundgz.1234567.com.cn/js/+基金代码+.js可以获取基金实时净值和估值信息。3.根据基金代码，访问地址:fundf10.eastmoney.com... 继续阅读 >
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08-08

ORACLE数据库应用开发的三十个注意事项

目录引言禁忌1：触发器代码忌复杂禁忌2：忌使用dblink禁忌3：忌用大表关联统计禁忌4：忌用字典式字段索引禁忌5：慎用主键约束禁忌6：慎用外键关联禁忌7：组合索引使用要注意禁忌8：慎重考虑表字段调整禁忌9：忌直接使用用户名和密码连接数据禁忌10：慎用数据库连接禁忌11：忌用并行禁忌12：忌SQL语句不使用绑定变量禁忌13：忌索引数量过多禁忌14：selectforupdate要带nowait禁忌15：批量任务要控制好事务提交的频度禁忌16：sequ... 继续阅读 >
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08-08

Oracle创建只读账号的详细步骤

目录需求说明第一步：创建只读账号第二步：赋予账号连接数据库等基本权限第三步：获取原账号的查询权限第四步：将原账号权限赋值为新账号第五步：在新账号端创建同位显示表第六步：查询结果在新账号端执行第七步：执行完成之后登录新账号，查看结果第八步：执行删除、修改sql语句测试附录：Oracle查询账号及权限详细语句需求说明现有数据库账号：HEPSUSR：具有完整权限，增删改查。需要创建一个数据库账号：HTREADER，对HEPSUSR账... 继续阅读 >
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08-08

pytorch模型的保存和加载、checkpoint操作

其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习把~pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式：1.直接保存加载模型（1）保存和加载整个模型#保存模型torch.save(model,'model.pth\pkl\pt')#一般形式torch.save(net,PATH)#加载模型model=torch.load('mode... 继续阅读 >
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08-08

Django商城项目注册功能的实现

目录设计到的前端知识注册业务实现前端注册业务逻辑导入vue.js和ajax请求的js库准备register.js文件后端业务注册逻辑设计到的前端知识项目的前端页面使用vue来实现局部刷新，通过数据的双向绑定实现与用户的交互，下面来看一下需求，在用户输入内容后，前端需要做一些简单的规则校验，我们希望在在用户输入后能够实时检测，如果有错误能够在输入框的下方显示出来。<li><label>用户名:</label><inputtype="text"name="use... 继续阅读 >
2021
08-08

python threading模块的使用指南

目录1.threding模块创建线程对象2.threding模块创建多线程3.多线程的参数传递4.线程产生的资源竞争1.threding模块创建线程对象接上述案例，我们可以利用程序阻塞的时间让程序执行后面的任务，可以用多线程的方式去实现。对应的需要我们借助threading模块去实现：如下所示importtimeimportthreadingdefwork():"""只有函数对象才能?烟锩?呋?""print('5．洗茶杯:1min')time.sleep(1)print('6．放茶叶:1min')time.sleep(... 继续阅读 >
2021
08-08

Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用详解

一、函数解释1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以：（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。（2）dim=1：对每一行的所有元素进行softmax运算，并使得每一行所有元素和为1。classSoftmax(Module):r"""AppliestheSoftmaxfunctiontoann-dimensionalinputTensorrescalingthemsothattheelementsofthen-dimensionaloutputTensorlieintherange[0,1]and... 继续阅读 >
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08-08

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比torch.nn.Softmax作用：1、将Softmax函数应用于输入的n维Tensor，重新改变它们的规格，使n维输出张量的元素位于[0,1]范围内，并求和为1。2、返回的Tensor与原Tensor大小相同，值在[0，1]之间。3、不建议将其与NLLLoss一起使用，可以使用LogSoftmax代替之。4、Softmax的公式：参数：维度，待使用softmax计算的维度。例子：#随机初始化一个tensora=torch.randn(2,3)print(a)#输出tensor#初... 继续阅读 >
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08-08

pytorch自定义不可导激活函数的操作

pytorch自定义不可导激活函数今天自定义不可导函数的时候遇到了一个大坑。首先我需要自定义一个函数：sign_fimporttorchfromtorch.autogradimportFunctionimporttorch.nnasnnclasssign_f(Function):@staticmethoddefforward(ctx,inputs):output=inputs.new(inputs.size())output[inputs>=0.]=1output[inputs<0.]=-1ctx.save_for_backward(inputs)returnoutp... 继续阅读 >
2021
08-08

Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作

Pytorch反向传播计算梯度默认累加今天学习pytorch实现简单的线性回归，发现了pytorch的反向传播时计算梯度采用的累加机制，于是百度来一下，好多博客都说了累加机制，但是好多都没有说明这个累加机制到底会有啥影响，所以我趁着自己练习的一个例子正好直观的看一下以及如何解决：pytorch实现线性回归先附上试验代码来感受一下：torch.manual_seed(6)lr=0.01#学习率result=[]#创建训练数据x=torch.rand(20,1)*10y=... 继续阅读 >
2021
08-08

pytorch 梯度NAN异常值的解决方案

pytorch梯度NAN异常值gradient为nan可能原因：1、梯度爆炸2、学习率太大3、数据本身有问题4、backward时，某些方法造成0在分母上，如：使用方法sqrt()定位造成nan的代码：importtorch#异常检测开启torch.autograd.set_detect_anomaly(True)#反向传播时检测是否有异常值，定位codewithtorch.autograd.detect_anomaly():loss.backward()pytorch处理inf和nan数值在构建网络框架后，运行代码，发现很多tensor出现了inf值或者na... 继续阅读 >
2021
08-08

pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作

pytorch权重weight与梯度grad可视化查看特定layer的权重以及相应的梯度信息打印模型观察到model下面有module的key，module下面有features的key，features下面有(0)的key，这样就可以直接打印出weight了在pdbdebug界面输入pmodel.module.features[0].weight，就可以看到weight，输入pmodel.module.features[0].weight.grad就可以查看梯度信息。中间变量的梯度:.register_hookpytorch为了节省显存，在反向传播的过程中... 继续阅读 >
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08-08

PyTorch 如何检查模型梯度是否可导

一、PyTorch检查模型梯度是否可导当我们构建复杂网络模型或在模型中加入复杂操作时，可能会需要验证该模型或操作是否可导，即模型是否能够优化，在PyTorch框架下，我们可以使用torch.autograd.gradcheck函数来实现这一功能。首先看一下官方文档中关于该函数的介绍：可以看到官方文档中介绍了该函数基于何种方法，以及其参数列表，下面给出几个例子介绍其使用方法，注意：Tensor需要是双精度浮点型且设置requires_grad=True第一... 继续阅读 >
2021
08-08

MySQL单表千万级数据处理的思路分享

目录项目背景改进思路观察数据特征多进程处理思路总结数据处理技巧项目背景在处理过程中，今天上午需要更新A字段，下午爬虫组完成了规格书或图片的爬取又需要更新图片和规格书字段，由于单表千万级深度翻页会导致处理速度越来越慢。selecta,b,cfromdb.tblimit10000offset9000000但是时间是有限的，是否有更好的方法去解决这种问题呢？改进思路是否有可以不需要深度翻页也可以进行数据更新的凭据？是的，利用自增id列观察数... 继续阅读 >
2021
08-08

MySQL 时间类型的选择

目录DATETIMETIMESTAMP如何选择如何存储毫秒级时间结语MySQL提供了DATETIME和TIMESTAMP两种非常相似的类型处理日期和时间，大部分情况下两种都是OK的，但是有些情况二者会互有优劣。DATETIMEDATETIME的时间跨度更大，可以从1001年到9999年，精度是秒。并且存储的格式是将日期和时间打包使用YYYYMMDDhhmmss格式的整数存储，这个时间与时区无关，需要占用8个字节的存储空间。默认，MySQL显示的DATETIME是有序的，明确的格... 继续阅读 >
2021
08-08

python-opencv 中值滤波{cv2.medianBlur(src, ksize)}的用法

python-opencv中值滤波{cv2.medianBlur(src,ksize)}中值滤波将图像的每个像素用邻域(以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替。与邻域平均法类似，但计算的是中值#用中值法foryinxrange(1,myh-1):forxinxrange(1,myw-1):lbimg[y,x]=np.median(tmpimg[y-1:y+2,x-1:x+2]下面调用opencv的函数#-*-coding:utf-8-*-#code:myhaspl@myhaspl.com#中值滤波importcv2importnumpyasnpfn="test3.jpg"m... 继续阅读 >
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08-08

Flutter 如何封装文本输入框组件

目录UI组件封装的考虑要点文本输入框接口定义代码实现组件使用踩坑记录总结UI组件封装的考虑要点封装一个UI组件，通常需要考虑下面这三个点：接口如何定义：即组件接收什么输入参数来控制组件的外观和行为；与业务分离：UI组件应当只负责界面，而不负责业务，具体的业务应当由业务层完成；简单易用：因为是UI组件，要尽可能地简单易用，方便使用者快速上手。文本输入框接口定义首先先看一下我们上一篇使用文... 继续阅读 >
2021
08-08

Flutter 开发一个登录页面

目录业务逻辑图片圆形裁剪圆形扁平按钮TextField文本框完整代码页面跳转总结业务逻辑为了演示登录跳转，在分类浏览先做了一个简单的按钮，点击跳转到登录页面。实际的App中，通常会是触发某些需要登录才能查看的操作后再跳转到登录界面。布局分析界面如上图所示，从界面上看，整体内容区域是居中的，内容的布局是一个简单的列式布局，包括了顶部的一个Logo（通常是App图标），再往下是两个文本输入框，最后是登录按钮。整体布... 继续阅读 >
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08-08

解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

一、Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配最近想着修改网络的预训练模型vgg.pth，但是发现当我加载预训练模型权重到新建的模型并保存之后。在我使用新赋值的网络模型时出现了key不匹配的问题#加载后保存（未修改网络）base_weights=torch.load(args.save_folder+args.basenet)ssd_net.vgg.load_state_dict(base_weights)torch.save(ssd_net.state_dict(),args.save_folder+'ssd_base'+'.pth')#将新保存的网络代替之前... 继续阅读 >
2021
08-08

pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题

pytorch预训练模型读取修改相关参数的填坑修改部分层，仍然调用之前的模型参数。resnet=resnet50(pretrained=False)resnet.load_state_dict(torch.load(args.predir))res_conv31=Bottleneck_dilated(1024,256,dilated_rate=2)print("---------------------",res_conv31)print("---------------------",resnet.layer3[1])res_conv31.load_state_dict(resnet.layer3[1].state_dict())网络预训练模型与之前的模型对应不上，... 继续阅读 >