Python

将MindSpore运行结果输出到log文件

技术背景 我们在Linux系统下使用一些深度学习框架(如MindSpore)运行脚本的时候,经常会用一些打印输出来判断当前执行的步骤,或者是使用打印输出来定位算法问题。但是在Linux系统下程序输出其实被分成了正确输出和错误输出,如果只是在屏幕上打印的话,会将两种输出同时打印出来。但是如果要将打印的结果输出到某个文件里面的话,这时候正确输出和错误输出就是需要分开指定了。 指定方法 例如我们运行这样

day11- 循环语句

Python循环顾名思义就是重复执行某一操作,Python中循环包括while循环和for循环,while循环是通过条件判断来指定循环的范围,for循环采用遍历的形式指定循环范围。 并且Python还提供了break、continue、pass关键字来控制循环流程   1、while循环语句 while循环很简单,当循环判断条件为真的,重复执行循环体代码,如果不满足循环判断条件,就跳出

Ubuntu构建基于docker的GPU模型环境

Ubuntu查看版本信息 1、docker的安装可以参考官网的安装方法 这里我使用的docker是20.10.24版本 官方提供一个脚本在ubuntu上安装docker-ce 2、查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.json 或 nvcc -V //查看实际使用的cuda版本 3、查看显卡型号和gpu使用信息(NVIDIA显卡) lspci

程序员的酒后真言

美国最大的论坛 Reddit,最近有一个热帖。一个程序员说自己喝醉了,软件工程师已经当了10年,心里有好多话想说,”我可能会后悔今天说了这些话。”他洋洋洒洒写了一大堆,获得9700多个赞。内容很有意思,值得一读,下面是节选。     (1)职业发展的最好方法是换公司。(2)技术栈不重要。技术领域有大约 10-20 条核心原则,重要的是这些原则,技术栈只是落实它们的方法。你如果

ChatGLM-6B模型基于 P-Tuning v2 微调脚本参数解释

1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 3、解释 PRE_SEQ_LEN=128 这个超参数指定了模型在进行finetune训练过程中,每个示例(prompt和response)输入序列的最大长度。在chatGPT训练中,要将prompt和response两个序列合并成一个输入

Pycharm:terminal中python不是内部或外部命令

问题 在外部cmd中,可以正常使用python进入编辑模式。 但是在pycharm的terminal中,使用python却报错:python不是内部或外部命令。 原因 未知,猜测是Pycharm的terminal无法正确读取环境变量,导致只能读取本目录下命令。 解决方案 File→Settings→Tools→ Terminal 把Start directory改为Python.exe所在的那个目

如何使用screen解决ssh断连训练停止的问题

screen是一个强大的终端多路复用器,允许你在一个SSH会话中运行多个终端任务,并且即使SSH连接中断,这些任务也能继续运行。 这对长时间运行的任务或训练任务非常有用,如果在这样的任务中SSH链接断开,没有screen,你会丢失对任务的控制,而有了screen,你可以在链接恢复后接着控制之前的任务。 下面是如何使用screen来运行并管理你的任务: 创建一个新的screen会话: screen

github上十款热门cmdb项目分享

github上十款热门cmdb项目分享 原创 静静和小沐沐 IT运维技术圈 2024-03-11 10:07 广东 听全文 图片   1. Snipe-IT 简介:Snipe-IT是一个免费、开源的IT资产管理系统,用于跟踪资产、许可证、配件、耗材以及可借用的资产。它提供直观的界面,支持导入/导出功能,并且有强大的搜索和报告功能。   优势:用户友好界面,强大的搜索和报告,支持

第十二届蓝桥杯编程题

目录试题F:时间显示题解试题G:杨辉三角形法一、暴力法二、公式法三、结合上者试题H:左孩子右兄弟题解:树型dp试题I:异或数列法一、博弈论试题J:括号序列法一、动态规划 试题F:时间显示 1秒=1000毫秒 1分=60秒=100060=60000毫秒 1小时=60分=6000060=3600000毫秒 1天=24小时=360000024=86400000毫秒 1年=86400000365=31

gleam 类型安全的编程语言

gleam 类型安全的新编程语言,基于rust 开发,编程语法上与rust 特性类似,runtime 基于了erlang 特点 支持函数式编程 基于erlang runtime (当然也就包含了不少erlang 的特性了) 包含了完整的工具连(编译器,构建工具,格式化工具,编辑器集成,包管理) 可以方便的使用erlang,elixir 周遍的已有的包 支持编译为js 可以方便的运行在浏览器中,同

[oeasy]python0010_怎么用命令行保存文件

编写 py 文件 🥊 回忆上次内容 上次 真的输出了 程序员的浪漫 Hello world!   print函数 可以输出 字符串 但是 print这个词 别拼错 就连 大小写 也别能错 错了就改 也没事         添加图片注释,不超过 140 字(可选) &

机器学习面试中常见问题整理

机器学习(ML)作为目前一个比较火领域,提供了许多有趣且高薪的工作和机会。 无论你是刚刚踏入机器学习领域的新手,还是已经积累了一定经验的从业者,面试都是检验你技能和知识的重要环节。本文将梳理一些常见的面试问题,让你在面试中更加自信从容。 1. 基础知识 想要从事机器学习工作,至少应该熟悉: 数学基础:包括线性代数、微积分、优化、概率和统计等 机器学习基础:准备数据、验证和改进训练结果、解释模型、

python json格式转url参数&分割, url参数转json格式

前言全局说明 一、 json格式转url参数&分割 二、url参数转json格式 {item.split("=")[0]:item.split("=")[1] for item in data.split("&")} 说明: 这是python 里的一种语法,和平时反正看,从右往左看 for item in data.split("&") 这段是循环data内容

【机器学习】机器学习创建算法第1篇:机器学习算法课程定位、目标【附代码文档】

机器学习(算法篇)完整教程(附代码资料)主要内容讲述:机器学习算法课程定位、目标,K-近邻算法,1.1 K-近邻算法简介,1.2 k近邻算法api初步使用定位,目标,学习目标,1 什么是K-近邻算法,1 Scikit-learn工具介绍,2 K-近邻算法API,3 案例,4 小结。K-近邻算法,1.3 距离度量学习目标,1 欧式距离,2 ,3 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance

Archi - ini配置

ini配置文件 : https://blog.csdn.net/first_bug/article/details/129693732ini配置文件ini文件是initialization file的缩写,即初始化文件,是widows系统配置文件所采用的存储格式。文件扩展名: .iniini配置文件的后缀名也不一定必须是.ini, 也可以是.cfg, .conf或者是.txtini文件格

历年行政区划码成品下载,欢迎白瞟,拿走不谢

几乎所有业务系统,都会涉及行政区域。国家统计局 官网上公开了所有的区域编码,一年一更新。但只能在线查看,没有提供完整数据库下载的连接。为此,我编写了一个简陋的 python 脚本,抓取了近几年的数据,供大家下载。如果这里的下载成品中没有你需要的数据,可以根据自己的要求,修改脚本,再运行起来去官网抓取即可。 📣 特别说明 本脚本使用的 python 版本为 3.12.2 本脚本仅在 window

vulnhub靶机:dc-5

一:信息收集 1:主机发现 arp-scan -I eth0 10.9.23.0/24 kali的ip 10.9.23.112 靶机IP 10.9.23.204 2:端口扫描 nmap -A -p- -T4 10.9.23.204 3:端口探测 发现contact里面他有输入框 发现底下这个页脚会发生变化,猜测存在文件包含漏洞,先扫一下目录 4:目录遍历 dirsearch -u 10.

02信息收集

信息收集概览 渗透测试的主要流程 确定目标 信息收集(40-60%) 域名信息、IP段、开放的端口、网站架构、文件目录结构、软件版本、WAF、旁站、C段…… 漏洞扫描 漏洞利用 形成报告 渗透测试的重要性 影响后续流程的效果 包括内容 域名相关信息 IP相关信息 端口服务相关信息 指纹识别(CMS/CDF/WAF) Google Hacking 目录扫描 Git Hack 学习框架 这种

django 动态查询实现过程

django 动态查询实现过程 一、背景描述 在前端页面上有查询功能,要查询的输入选择有username,address,mobile等,可以通过任意一个查询,或者任意组合进行查询。 后端,获取传入的数值。判断哪个有输入,再在数据库中进行查询 二、解决方案 根据条件,动态实现查询过程 先查询所有,或者固定筛选的条件,动态实现查询过程 三、后续操作

Djiango视图层和模型层

Djiango 使用教程 目录Djiango 使用教程一. 视图层1.1 HttpResponse,render,redirect1.2 JsonResponse1.3 form表单上传文件及后端保存1.4. request 方法二. FBV和CBV2.1 CBV语法格式2.2 CBV 实现原理三. 模版层3.1 模版语法传值3.2 过滤器3.3 转义3.4 标签逻辑系列1)for循环2)if判

JavaScript逆向之有道翻译加解密全过程解析

本篇文章用于解析有道翻译中的加解密全过程 url:https://fanyi.youdao.com/index.html#/ 加密 访问网址,输入框中随便输入一个英文单词,查看触发流量包,只看Fetch/XHR类型的。 这里主要关注webtranslate的这条,请求参数和响应数据都是有加密的,主要了解其的加解密逻辑。 根据url定位法,全局搜索webtranslate关键词,对应的就只有一

一文读懂Databend的开放表格式引擎

  Databend 近期发布 Apache Iceberg 和 Delta Table 两类表引擎,以提供对两种目前最受欢迎的开放表格式的支持,满足基于不同技术栈的现代数据湖方案面临的高级分析需求。   采用基于 Databend / Databend Cloud 的一站式解决方案,可以在不启用额外的 Spark / Databricks 服务的前提下,完成对开放表格式数据的洞见,简化部署架构与

Oz_Chap 1_Lesson Slides

             1 1 1   1   1   1    1   1 1   1 1 1    1 1 1 1 1 1    1 1 Optional Intro activity: Mak

计算里面文件的大小

计算里面文件的大小 计算文件内的所有文件的大小

【vscode】vscode配置python

【vscode】vscode配置python 前言 ‍ 每次配环境的经历,其实都值得写一篇博客记录一下,以便于自己以后查阅。 ‍ 笔者环境: win10 ‍ 过程 ‍ step1:python解释器下载 ‍ 由于近期edge不知为何,不进行翻译了,所以就只能啃一啃英文了。(别问我为啥不用截屏翻译,因为有那个闲心,不如我直接读英文)如果有闲情的话,直接点这个链接去看英文然后自行配置就完了(Get

RAG实战5-自定义prompt

RAG实战5-自定义prompt 在阅读本文之前,先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程,同时留下了一个尚待解决的问题:LlamaIndex中提供的prompt template都是英文的,该如何使用中文的prompt template呢? 直接看以下代码: 先看print(list(prompts_dict.keys()))这行代码的输出: 这表

Java 程序员第一次运行 Python 项目,使用 python-pptx 提取 ppt 中的文字和图片

人工智能时代,最需要学习的编程语言是:python 。笔者是个 python 小白,昨天花了两个小时,第一次成功运行起来 python 项目 。 项目是 powerpoint-extractor ,可以将 ppt 文件中的图片提取出来,并输出到固定的目录。 1 安装 python 环境 首先打开终端,打开后输入 python3 。确定电脑上是否已安装 python3,如果输入 python 是

前端基础

【一】什么是前端 【1】什么是前端 任何与用户直接打交道的操作界面都可以称之为前端 比如电脑界面、手机界面、平板界面 【2】什么是后端 不直接与用户打交道的用于执行真正业务逻辑的代码 比如C代码,Java代码,Python代码 【3】前端基础 【二】Web服务器 【1】在浏览器中输入网址(URL) 用户在浏览器的地址栏中输入目标网址(例如:https://www.examp

自定义事件提醒程序

因为各大软件无法实现每隔自定义固定天数进行事件提醒的功能,在此用Python写了一个简易的Windows端事件提醒弹窗程序。 注意没有做界面,只是把事件写死在了程序中,设置为开机自启动,挂在后台一直运行(cpu占用率几乎为0%),到点就会进行弹窗提醒。 Step 0. 环境配置 建议新建一个环境,后面用于打包时可以减小程序负担。 本程序需要的环境如下: tkinter(Python自带,无需安装

<<  <  292  293  294  295  296  297  298  299  300  301  302  >  >>