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新书上线 大家好,笔者的新书<Spring Boot+Spring Cloud+Vue+Element项目实战:手把手教你开发权限管理系统>已上线,此书内容充实.材质优良,乃家中必备垫桌脚垫菜盘之良器,欢迎大家无情购买使用,欢迎大家共同学习交流,欢迎大家提出改进意见. 内容简介: 本书从项目实践出发,手把手.心贴心地带领读者从零开始,一步一步地开发出功能相对完整的权限管理系统,从而深入掌握当前主流的Spring Boot + Spring Cloud + Vue前后端集成开发技术. 全书分为三

前言 如果你对移动端有所关注,那么你一定会听说过Flutter.得益于Google,Flutter一经推出便得受到了广泛关注.很多开发者跃跃欲试,国内部分大厂,诸如美团.闲鱼等团队已经开始了Flutter实践之旅了.笔者也是蹭了一波热度,学习了一下Flutter.Flutter虽然真香,但目前社区显然还是很不健全,像微信SDK.支付宝等第三方SDK都无法在Flutter项目上直接使用.想要使用这些SDK就曲线救国了. 本文并不探讨如何发布一个Flutter Plugin,只谈如何实现Plugin

苹果设备越来越普及,拿着个手机就想捣鼓点啥,于是乎就有了这个系列,会一步一步教大家学习swift编程,学会自己做一个自己的app,github地址:https://github.com/scarlettbai/2048.git. 这篇文章须要大家了解一些swift基本的语法.这里注重实践,就不讲太多基本的语法了.不懂的大家能够Google一下,swift开发环境也非常easy,直接在mac上安装一个XCode就可以,首先我们来看下终于我们要实现的效果: 当然你也能够将当中的数字换成文字给你女票安

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式.这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作. 1 目标检测简介 [1]目标检测主要有两个任务: 判断图像中对象的类别 类别的位置 [2]目标检测需要的数据: 训练所需的图像数据,可以是jpg.png等图片格式 图像数据对应的类别信息和类别框的位置信息. 2 lmdb数据制作 caffe一般使用lmdb格式的数据,

我一直强调做深度学习,最好是结合实际的数据上手,参照理论,对知识的掌握才会更加全面.先了解原理,然后找一匹数据来验证,这样会不断加深对理论的理解. 欢迎留言与交流! 数据来源: cifar10  (其他相关的图片的开源数据集下载见 : https://yq.aliyun.com/articles/576274)  文末有全部代码 PS:神经网络系列多用于图像,文字的生成,解析,识别.因此需要掌握充足的开源数据集来验证所学的算法理论. 首先下载好数据后解压.数据的样子如下: data_batch1

大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:我爱学Python 语言&环境 语言:继续用Python开路! 一个迷你框架 下面以比较典型的通用爬虫为例,分析其工程要点,设计并实现一个迷你框架.架构图如下: 代码结构: config_load.py 配置文件加载 crawl_thread.py 爬取线程 mini_spider.py 主线程 spider.conf 配置文件 url_table.py url队列

一.简介 Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库,实现Bert.GPT-2和XLNET等比较新的模型,支持TensorFlow和PyTorch.本文介对这个库进行部分代码解读,目前文章只针对Bert,其他模型看心情. github:https://github.com/huggingface/transformers 手把手教你用PyTorch-Transformers是我记录和分享自己使用 Transformers 的经验和想法,因为个人时间原因不能面面

手把手教你写网络爬虫(5) 作者:拓海 摘要:从零开始写爬虫,初学者的速成指南! 封面: 大家好!从今天开始,我要与大家一起打造一个属于我们自己的分布式爬虫平台,同时也会对涉及到的技术进行详细介绍.大家如果有什么好的想法请多留言,多提意见,一起来完善我们的爬虫平台.在正式介绍平台之前,先用一些篇幅对基础篇做一点补充. 模拟滚动 这次的目标是爬一个众筹网站的所有项目,项目列表页如下:https://www.kaistart.com/project/more.html.打开后进行分析,页面显示出10

手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市

本文是<手把手教你用Pytorch-Transformers>的第二篇,主要讲实战 手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明(一) 使用 PyTorch 的可以结合使用 Apex ,加速训练和减小显存的占用 PyTorch必备神器 | 唯快不破:基于Apex的混合精度加速 github托管地址:https://github.com/NVIDIA/apex 一.情感分类任务 这里使用 BertForSequenceClassification 进行情感分类任

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本文借鉴了@平胸小仙女的知乎回复 https://www.zhihu.com/question/36081767 写在前面: 文章有点长,操作有点复杂,需要代码的直接去文末即可.想要学习的需要有点耐心.当我理清所有逻辑后,我抑郁的(震惊的)发现,只需要改下歌曲ID就可以爬取其他任意歌曲的评论了!生成的TXT文件在程序同一目录. 有基础的可能觉得我比较啰嗦,因为我写博客一是为了记录下知识点,在遗忘的时候可以查看回顾下.二是因为我学编程的时候,搜到的很多帖子都是半残的,有些人是为了引流到自己的公众号

30分钟手把手教你学webpack实战 阅读目录 一:什么是webpack? 他有什么优点? 二:如何安装和配置 三:理解webpack加载器 四:理解less-loader加载器的使用 五:理解babel-loader加载器的含义 六:了解下webpack的几个命令 七:webpack对多个模块依赖进行打包 八:如何独立打包成样式文件 九:如何打包成多个资源文件 十:关于对图片的打包 十一:React开发神器:react-hot-loader 回到顶部 什么是webpack? 他有什么优点?

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 系列教程: 手把手教你写电商爬虫-第一课 找个软柿子捏捏 手把手教你写电商爬虫-第二课 实战尚妆网分页商品采集爬虫 看完两篇,相信大家已经从开始的小菜鸟晋升为中级菜鸟了,好了,那我们就继续我们的爬虫课程. 上一课呢一定是因为对手太强,导致我们并没有完整的完成尚妆网的爬虫. 吭吭~,我们这一课继续,争取彻底搞定尚妆网,不留任何遗憾. 我们先回顾一下,上一课主要遗留了两个问题,两个问题都和ajax有关. 1.由于是ajax加载下一页,导致下一页u

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输

原文地址:手把手教你如何玩转Solr(包含项目实战) 参考原文