Python
深入理解OpenERP的工作流(Workflow)
一、工作流定义：<?xml version="1.0"?> <terp><data> <record model="workflow" id=workflow_id> <field name="name">workflow.name</field> &
kaggle房价预测
import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' import hashlib import tarfile import zipfile import requests import numpy as np import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l impor
使用Python爬取公众号的合集内容
使用Python爬取公众号的合集 前言 。。。最近老是更新关于博客的文章，很久没更新其他的了，然后写一下如何爬取微信公众号里面的图片吧！ 先看看微信公众号的样子吧： 我爬取的是公众号的合集内容 讲解 首先用手机打开某个图片公众号的文章，然后复制链接用电脑打开，它的url为： 以下所展示的链接都是被我修改了的 https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?act
深度学习编译器前端技术概述
AI 编译器在前端经常会做一些静态分析，方便在前端做一些优化：自动微分等。 中间表示（Intermediate Representation, IR） IR 是编译器用于表示源代码的数据结构或代码，是程序编译过程中介于源语言和目标语言之间的程序表示。几乎所有的编译器都需要某种形式的中间表示，来对被分析、转换和优化的代码进行建模。 在编译过程中，中间表示必须具备足够的表达力，在不丢失信息的情况下准
步幅与填充——pytorch
import torch from torch import nn def comp_conv2d(conv2d,x): # 在维度前面加上通道数和批量大小数1 x=x.reshape((1,1)+x.shape) # 得到4维 y=conv2d(x) # 把前面两维去掉 return y.reshape(y.shape[2:]) # paddi
多输入多输出通道——pytorch版
import torch from d2l import torch as d2l from torch import nn # 多输入通道互相关运算 def corr2d_multi_in(x,k): # zip对每个通道配对,返回一个可迭代对象,其中每个元素是一个(x,k)元组,表示一个输入通道和一个卷积核 # 再做互相关运算 return sum(d2l.corr2
池化层——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现池化层的正向传播 def pool2d(x,pool_size,mode='max'): # 获取窗口大小 p_h,p_w=pool_size # 获取偏移量 y=torch.zeros((x.shape[0]-p_h+1,x.sh
LeNet卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1,28,28) net = torch.nn.Seque
AlexNet深度卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU(), # (54-3+1)/2=26 nn
VGG使用块的网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs): layers.append(nn.Conv2d(
笔记|《Python数据分析基础》
python基础 Strategy for Finding a Regex We need a strategy to find a regex that matches all the winners but none of the losers. I came up with this approach: Generate a pool of regex parts: small re
NiN网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels,out_channel
GoogLeNet网络——pytorch版
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def __init__(self,in_channels,c1,c2,c3,c4,**
[学习笔记] Python基础与应用
最近成功注册了PyCharm，又重拾起对Python的兴趣了，决定稍微系统地再学学Python的应用，写点有意思的东西，再完善之前做过的两个小游戏，先留个坑在这里嘻嘻
流畅的python笔记 （一） 1.python的数据模型
python的数据模型：python风格的设计思想完全体现在Python的数据模型上，而数据模型所描述的API，为使用最地道的语言特性来构建你自己的对象提供了工具。数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。 一些特殊方法（双下方法 or 魔术方法）：如__getitem__ 等。这些特殊方法名能让你自己
1.变量and输入输出
一、变量 概念：变量的本质是一个装东西的盒子，只能存放一个值，且区分大小写。 1.变量的命名规则 变量的名字由：字母，数字，下划线 _组成，并且不能以数字开头。 2.变量的定义 格式：变量名 = 值 = 赋值符号，== 等于 3.变量的类型 int 整型，float 浮点型（小数），str 字符串 字符串转整型 浮点型转整型 注意 二、输入输出 输出 1.直接输出(默认换行) 2.更改
如何安装matplotlib库
更新：2023-08-06 07:53 Matplotlib是一个Python绘图库，广泛用于数据可视化。本文将提供两种常见的方法来安装matplotlib库。 一、使用pip安装matplotlib pip是Python包管理器，它允许用户方便地安装和管理Python包。如果你已经安装了Python和pip，可以通过以下命令来安装matplotlib： 如果你使用anaconda，则可以
PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480 作者：Xingsheng Yang 最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租 任务/目标 利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。 上海租赁数据 此数据来
yolo5运行环境的部署
1、安装python 2、下载yoloV5，并下载依赖文件 https://github.com/ultralytics/yolov5 解压后在文件夹里找到文件requirements.txt，里面列出了yolo5所需要的依赖文件,此文档也可用于一键安装依赖文件 在此文件夹下打开CMD，执行：pip install -r requirements.txt.由于访问的国外的服务器，一般来说都会失败，
PHP利用正则回溯次数限制绕过某些安全限制
案例题目代码 大意是判断一下用户输入的内容有没有 PHP 代码，如果没有，则写入文件。这种时候，如何绕过 is_php() 函数来写入 webshell 呢？ 这道题看似简单，深究其原理，还是比较复杂，让我们一步步来搞定 0x01 正则表达式是什么 正则表达式是一个可以被「有限状态自动机」接受的语言类。 「有限状态自动机」，其拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定
Spark2.2快速入门
快速入门 通过 Spark 的交互式 shell 简单介绍一下 (Python 或 Scala) API，然后展示如何使用 Java、Scala 以及 Python 编写一个 Spark 应用程序。 Spark 2.0 版本之前, Spark 的核心编程接口是弹性分布式数据集(RDD)。Spark 2.0 版本之后, RDD 被 Dataset 所取代, Dataset 跟 RDD 一样也是强类
[论文阅读] 颜色迁移-Illuminant Aware Gamut-Based
[论文阅读] 颜色迁移-Illuminant Aware Gamut-Based 文章: [Illuminant Aware Gamut-Based Color Transfer], [python代码] 本文目的是提出一种新的颜色迁移算法, 可以感知光源变化的全色域颜色迁移方法. 1-算法原理 图像是由摄像机对光谱场景内容和场景照度的敏感性所产生的综合信号; 场景照明可以对图像的整体RGB值产生