Python
conda、python、pip离线管理环境安装依赖包
第一步：当你使用conda创建一个全新的环境，而你现在处于断网工作状态， conda create -n example --offline 这一步表示断网状态下创建conda环境，但是只有初始环境，没有python依赖包，这时，conda create -n example --clone base这一步将base环境中的基础依赖包复制到你当前的离线环境中（base环境是anac
如何从零开始实现TDOA技术的 UWB 精确定位系统(4)
这是一个系列文章《如何从零开始实现TDOA技术的 UWB 精确定位系统》第4部分。 重要提示（劝退说明）： Q：做这个定位系统需要基础么？A：文章不是写给小白看的，需要有电子技术和软件编程的基础Q：你的这些硬件/软件是开源的吗？A：不是开源的。这一系列文章是授人以“渔”，而不是授人以“鱼”。文章中我会介绍怎么实现UWB定位系统，告诉你如何克服难点，但不会直接把PCB的Gerber文件给你去做板子，
解决 clamp 函数会阻断梯度传播
开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断，可能会阻断梯度传播。即，梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc，通过输入 input_t 获得结果 pred，其值为 (0.02)： 对 pred 进行反向传播，可以看到网络的权重都有梯度： 如果使用 torch.clamp() 将 pred 结果截断在 ((0.1,0.9)) 范围内，会发现梯度消
递归的递归之书：引言到第四章
引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而，更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以（或应该）忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名，但递归是一个重要的计算机科学主题，可以为编程本身提供深刻的见解。至少，了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。 如果你是一个对计算机科学感兴趣的学生，递
递归的递归之书：第五章到第九章
五、分而治之算法 原文：Chapter 5 - Divide-and-Conquer Algorithms 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问
递归的递归之书：第十章到第十四章
十、文件查找器 原文：Chapter 10 - File Finder 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在本章中，你将编写自己的递归程序，根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序，但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办？例如，如果你需要找到所有具有偶数字节的文件，或者文件名包含每个元音字母的文件？ 你可能永远
Python Flask Config配置文件、类配置 及 安全
前言全局说明 Python Flask config 配置文件 一、安装flask模块 官方源： 国内源： 以上二选一，哪个安装快用哪个 flask 安装时间 2023-11 二、引用模块 三、启动服务 四、基于全局变量的配置 4.1.1 文件名：index.py config.settings 是配置文件的存放文件夹和文件名，相当于 config/setting.p
2024年第 5 期《Python 测试平台开发》进阶课程（2月22号开学）
2024年第 5 期《Python 测试平台开发》进阶课程 主讲老师：上海-悠悠 上课方式：微信群视频在线教学，方便交流 本期上课时间：2月22号 （周二、四晚上21:00-22:30, 周六周日晚上20：30-22:30） 报名费：报名费3800一人（之前学过《python接口+测试开发》课程的同学可优惠！） 联系微信/QQ：283340479 课程环境： 1.pycharm +python3.
[Python急救站]定时关机程序
收到朋友的请求，让我帮他做一个电脑关机程序，其实非常简单。代码如下： import tkinter as tk # 导入tkinter模块 from tkinter import ttk # 导入ttk模块 import subprocess # 导入subprocess模块 def shutdown(): hours = hour_entry.get() # 获取时的填空中的
构建安全可靠的系统：第六章到第十章
第六章：面向可理解性的设计 原文：6. Design for Understandability 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 由 Julien Boeuf、Christoph Kern和 John Reese 与 Guy Fischman、Paul Blankinship、Aleksandra Culver、Sergey Simakov、Peter Valchev
构建安全可靠的系统：第十一章到第十五章
第三部分：实现系统 原文：Part III. Implementing Systems 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一旦您分析并设计了您的系统，就该是实现计划的时候了。在某些情况下，实现可能意味着购买现成的解决方案。第十一章提供了谷歌在决定构建定制软件解决方案时的思考过程的一个例子。 本书的第三部分着重于在软件开发生命周期的实现阶段集成安全性和可靠性。第十二章重申了框架将
如何在jax框架的jit中快速的实现循环结构 —— Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构
相关： Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么 前文中给出了jit下使用python做循环结构的代码，下面再次给出这个代码，这个代码为jupyter-notebook环境，并且在jit编译时需要60秒，运行9.4秒左右： Jax作为TensorFlow的改进版，在一定程度上和TensorFlow的特性保持一致，比如在循环、判断这样的结构上，如果在jit
【APP逆向03】反编译后代码定位
需求：抓包某款APP的登录请求，定位到密码加密的逻辑 1.通过抓包分析，password被加密了 2.反编译定位位置 URL网址 或 参数关键字 pwd "pwd" put("pwd 等关键字搜索 3.双击，跳转 4.右击，查找用例 5.右击--查找声明 6.此处就是密码的加密逻辑，简单的md5，使用python复现
使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速
Open AI 推出的 Whisper 是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的 large-v3 模型登顶了 OpenASR 排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在 Common Voice 15 数据集的 58 种语言中也展现出了强大的多语言性能，在 42 种语言上的单词错误率 (WER) 低于 30％。 尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢
今天了解了spark。
Apache Spark（通常简称为Spark）是一个开源的、分布式计算系统，用于大规模数据处理和分析。它提供了高效、通用、可扩展的数据处理框架，支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab（Algorithms, Machines, and People Lab）开发，后来被Apache软件基金会接管，并成为Apache项目。以下
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo # 执行该脚本文件来安装项
Coding Languages used in Smart cars
Smart cars utilize a variety of programming languages for different purposes within their systems. The choice of programming language often depends on the specific requirements of the task, performanc
java: Spire.Office-for-Java
/** * encoding: utf-8 * 版权所有 2024 涂聚文有限公司 * 许可信息查看： * 描述： * # Author : geovindu,Geovin Du 涂聚文. * # IDE : IntelliJ IDEA 2023.1 Java 17 * # Datetime : 2024 - 2024/1/10 - 23:38
【每周一读】How to Detect Hallucinations in LLMs
准备开一个【每周一读】栏目，分享任何有意思的文章，不定时更新。 原文🔗：https://towardsdatascience.com/real-time-llm-hallucination-detection-9a68bb292698 原文作者：Iulia Brezeanu 1 什么是LLM Hallucination 在阅读文章前，我问了ChatGPT一个问题：什么是LLM Hallucinat
让黑群7.2支持AME
开启SSH 临时切换root用户（输入当前用户密码） 执行：curl http://code.imnks.com/ame3patch/ame72-3005.py | python 成功： 声明：此博有部分内容为转载，版权归原作者所有～
基于Clangd索引Linux内核源代码，提供跳转和补全
基于Clangd索引Linux内核源代码，提供跳转和补全 适用于Neovim、Vim、VSCode等支持LSP的编辑器。 1 操作示例 1.1 操作环境 操作系统：Ubuntu 20.04 in wsl2 编辑器：VSCode LSP：Clangd 内核版本：longterm 5.15.145 1.2 准备工作 由于gcc和clang并非完全兼容，使用gcc编译后生成的compile_comman
学习python自动化——mock
一、mock作用1、解决项目依赖2、对外接口调试（第三方公司）3、模拟业务接口 二、mock导入 python3.0以上版本将mock集成到了unittest 三、参数 1、return_value：模拟参数，返回字典 2、side_effect：函数有参数时，调用函数等于调用实际函数，没有做mock，return_value失效 三、使用场景 接口未实现，按照接口文档进行模拟函数
python的各种bug
通过pip安装certifi后，终端下pip和conda的各种命令都会报错，python控制台里import requests也会报错，报错信息： PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: 'C:UsersNameAppDataLocalTemptmp1ilrfbwf' 解决办法： https://stackoverflow.com
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为engine在构建的时候，在每个平台（A10、A100、T4等）上搜索到了最优最快的kernel（实