如果你正在寻找一种用于编写可扩展性和易维护性良好的Python2应用程序的方法,那么Python2-Google-AppUtils是你的最佳选择。该工具集提供了丰富的功能和工具,可简化Python2应用程序的编写和部署过程。本文将通过多个方面的介绍,让你更深入地了解Python2-Google-AppUtils。 一、强大的命令行工具 Python2-Google-AppUtils提供了一组命令行工具,可帮助你简化开发和部署过程。其中包括: run_in_pr 继续阅读
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torchvision.utils.save_image()保存tensor显示图片异常问题解决
有些像素点会显示为全黑(灰度图),如下图所示,第一张和第三张图 刚开始以为是图像数据分布范围的问题,在保存之前输出图像tensor的最大max和最小min值,出现了 -0.0x和1.0x的数值,说明图像的像素范围超出了0-1。 可是通过读utils.save_image()的源码发现,就算超出0-1也不应该出现这种问题,源码中存在如下部分代码 # 继续阅读
crudutils.transmap2bean boolean解析
crudutils.transmap2bean是一个很常用的工具方法,封装了将Map转换为Java Bean对象的过程。而本文主要讨论的是该方法的一个boolean参数。以下将从参数含义、使用方法、使用场景、注意事项等多个方面对其进行详细的阐述。 一、参数含义 crudutils.transmap2bean方法中的boolean参数意义非常简单,用来决定是否忽略Java Bean对象中的null属性。当设置为true时,方法将忽略Java Bean对象中属性值 继续阅读
onnxruntime推理
pytorch模型训练 这里以pytorch平台和mobilenet v2网络为例,给出模型的训练过程。具体代码如下所示: import os import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets import torch.utils.data as data import torch import numpy as np import torchvision.mo 继续阅读
接下来就要进行为期四周的实训
这学期的课上的差不多了,这星期要实训了,有点顶不住。这学期主要学了四门科目:html5、android、php、javaweb。作为一名专科生,学的太多了,要让我做全栈工程师的感觉,但事与愿违啊,我对后端不怎么感兴趣,还是想专攻前端,简单而不掉发(滑稽)好像这学期的实训都是用这些语言做一个商场但javaweb压根还没接触这些,学的更多是数据逻辑,不过也学jdbc、dbutils工具等等。javaweb还是掌握的不多,也没怎么花时间,实训感觉要凉了 继续阅读
docker+docker-compose+nginx前后端分离项目部署
1.安装docker 1.1 基于centos的安装 安装yum-utils sudo yum install -y yum-utils 从国内服务器上下载docker sudo yum-config-manager \--add-repo \http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 安装docker sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli co 继续阅读
nginx负载功能+nfs服务器功能解析
目录 1.在nfs服务器和3台server服务器上都安装nfs-utils 2.在nfs服务器上启动nfs功能 3.共享文件 ①.在根下创建了共享文件web,里面有一个网页和2个供下载文件 ②.在文件/etc/exports中添加一行配置 4.刷新输出列表 5.建议关闭防火墙和se 继续阅读
一个拿来即用的httputil工具类
工作中难免会用httpclien进行数据的跨系统传输,这几天老在用,调别的系统的接口,今天就给大家分享出来我用的工具类吧,主要是后期我用的时候可以找到。 package com.cnlive.shenhe.utils;import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.apache.http.Header; import org.apache.http.HttpEntity; impor 继续阅读
java中提供的好用的生成随机数字的工具类(可用来当验证码)
//验证码位数 是否含有字母 是否含有数字String code=RandomStringUtils.random(4, true, true);System.out.println("验证码为"+code); 继续阅读
ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度
ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先,让我们了解一下这两个函数的作用: cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来,我将为你演示如何使用这两个函数: 获取单词或短语的嵌入向量表示:要获取单词或短语的嵌入向量表示,你需要 继续阅读
关于文件操作工具类及readLine()方法
这里写自定义目录标题 一:文件流通用操作工具类二、工具类讲解三、拓展报错解决 一:文件流通用操作工具类 package com.zkyq.file.common.utils;import com.zkyq.common.utils.DateUtils; import com.zkyq.file.common.service.EleRealDataService; import com.zkyq.file.common.service.impl.El 继续阅读