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RSS订阅原创 Pycharm查看函数源码时进入pyi文件
本教程主要是为了解决一个在使用Pycharm时常见的一个问题，这个问题虽然不会对写代码造成很大的影响，但是对于我个人而言是一件比较厌烦的事情。
2023-05-22 09:51:16
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原创 网络爬虫逆向（中大网校登录）
目标网址：https://user.wangxiao.cn/login?案例目标：网页账号密码模拟登录，获取对应的题库内容。more。
2023-05-22 09:51:11
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原创 网络爬虫逆向（艺恩年度票房）
抓取网址：https://www.endata.com.cn/BoxOffice/BO/Year/index.html抓取目标：影片相关信息more。
2023-05-22 09:50:30
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原创 Python高级（进程、线程和协程）
进程：运行中的程序. 每次我们执行一个程序, 咱们的操作系统对自动的为这个程序准备一些必要的资源(例如，分配内存，创建一个能够执行的线程。 线程：程序内，可以直接被CPU调度的执行过程. 是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。进程与线程之间的关系： 进程是资源单位(公司)，线程是执行单位(员工)，就好比是一家公司，一家公司的资源就是桌椅板凳，电脑饮水机这些资源，但是，我们如果说一家公司正在运转着，运行着，那里面必须要有能为这家公司工作的人。
2023-05-06 19:18:57
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原创 网络爬虫逆向（企名片，创业项目数据获取）
目标网址：https://www.qimingpian.com/finosda/project/pinvestmentmore。
2023-05-06 19:16:43
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原创 网络爬虫逆向（全国建筑市场监管公共服务平台）
目标网址：https://jzsc.mohurd.gov.cn/data/companymore难点：数据包内容被加密。
2023-05-06 19:15:32
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原创 Mysql密码重置（图文教程）
ALTER USER’root’@‘localhost’ IDENTIFIED BY’新密码’;密码置为空了，所以这里可以正常登录mysql服务。在mysql中利用以下命令修改root用户密码。到这一步为止，密码就已经被重置为123456.，看看是否可以成功进入MySQL服务。例如将密码修改为123456。按回车，可无密码登录。
2023-05-06 19:13:29
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原创 Linux系统下rar文件解压与压缩
可以发现当前文件夹中已经生产了一个test.rar压缩文件。进入test文件夹，运行hello.py文件。可以发现test文件夹已经被解压。创建一个文件夹并将其压缩。解压test.rar文件。使用以下代码进行下载。
2023-04-06 16:27:28
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原创 Vmware Esxi服务器虚拟机操作系统安装
Vmware Esxi介绍是一种虚拟化操作系统，它是VMware公司推出的一种用于运行虚拟机的软件平台。Esxi是一种裁剪版的，主要用于在虚拟化环境中运行多个虚拟机。它是一种裸机虚拟化技术，可以直接安装在物理服务器上，以允许多个虚拟机在同一台服务器上运行。Esxi 7.0是VMware公司最新推出的版本，它具有更好的性能、安全性和可靠性，同时支持更多的硬件和软件功能。它被广泛用于企业级虚拟化环境中，可以帮助企业节省成本并提高IT资源的利用率。more。
2023-04-06 16:26:18
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原创 Windows右键新建文件类型配置及其模板设置
默认的情况下，Windows右键中是没有新建.md文件的，每次我们要使用Typora写文章时都需要打开Typora软件再保存到其他目录，并且在编写自己的文章时还有可能有自己的模板文件，每次都需要将模板文件内容复制过来，这样十分繁琐且耗时。本教程旨在，教大家如何在`右键菜单栏` >> `新建`中添加`新建.md文件`并设置新建文件的模板。你需要提前准备：安装Typora 或 VScode。
2023-04-06 16:25:34
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原创 应用统计学研究生复试模拟
非负性公理：对于任意事件A，它的概率值P(A)必须大于等于0。规范化公理：样本空间Ω中的所有事件的概率之和为1，即P(Ω) = 1。可列可加性公理：对于任意两个不相容事件A和B，它们的并集的概率等于它们的概率之和，即P(A∪B) = P(A) + P(B)。确定概率的频率方法是一种基于大量试验的方法，通过频率估计概率，其核心思想是当试验次数趋近于无穷大时，事件出现的频率将趋近于概率值。moreP值是假设检验中的一个重要指标，是指当原假设成立时，样本观测值或更极端值出现的概率。
2023-03-31 09:40:23
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原创 手动实现深度学习框架——Tensor类、自动求导机制
_repr____add__加法运算由于每个tensor在进行计算时，depends_on属性会存储与该tensor进行计算的tensor以及梯度函数。而如果计算比较复杂的话，存储的tensor也会有自己的depends_on属性。这样我们想要一次计算除所有变量的梯度就可以使用递归函数进行求解，重复递归调用depends_on中的tensor属性的backward()方法。
2023-03-31 09:38:34
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原创 使用conda管理虚拟环境
使用conda管理虚拟环境在实际开发工作中，不同的项目可能使用的第三方软件包的版本不同，而一个环境只能安装一个版本的同一软件包【例如安装了后，再安装前面的就会被卸载】，要是遇到两个项目同时推进，就需要不断的在两个版本之间进行切换，这个时候单一的Python环境就无法满足开发工作需求，这个时候就需要使用虚拟环境。
2023-03-31 09:37:30
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第7章_现代卷积神经网络
上⼀章我们介绍了卷积神经⽹络的基本原理，本章我们将带你了解现代的卷积神经⽹络架构，许多现代卷积神经⽹络的研究都是建⽴在这⼀章的基础上的。在本章中的每⼀个模型都曾⼀度占据主导地位，其中许多模型都是ImageNet竞赛的优胜者。ImageNet竞赛⾃2010年以来，⼀直是计算机视觉中监督学习进展的指向标。AlexNet。它是第⼀个在⼤规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的⼤型神经⽹络；使用重复块的⽹络（VGG）。它利⽤许多重复的神经⽹络块；⽹络中的⽹络（NiN）。
2023-03-31 09:28:12
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第6章_卷积神经网络2
通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表⽰的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经⽹络中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输⼊）就越⼤。而我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含⼀只猫呢？”），所以我们最后⼀层的神经元应该对整个输⼊的全局敏感。通过逐渐聚合信息，⽣成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表⽰的⽬标，同时将卷积图层的所有优势保留在中间层。more此外，当检测较底层的特征时（例如 6.2节中所讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。
2023-03-31 09:27:36
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第6章_卷积神经网络1
全连接层主要存在以下问题：在使用全连接层处理图像数据时，需要先将图像展平为1维数组，然后再对进行相关的计算，这样做忽略了每个图像的空间结构信息。全连接层需要将上下两层的神经元全部相连接，这样会导致参数量非常多。举个例子：图像大小是100×100的图像，再输入隐藏层神经元数量为50的网络中时，产生的权重参数量为100×100×50500000。
2023-03-31 09:24:05
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第5章_深度学习计算
想要直观地了解块是如何工作的，最简单的方法就是自己实现一个。将输入数据作为其前向传播函数的参数。通过前向传播函数来生成输出。计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。存储和访问当前传播计算所需的参数。根据需要初始化模型参数。class MLP(nn . Module) : # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self) : # 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。
2023-03-30 16:01:44
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第4章_多层感知机
多层感知机的从零开始实现import torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2lbatch_size = 256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)初始化模型参数num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256W1 = nn.Parameter(torch.randn(num_i
2023-03-30 15:59:47
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原创 动手学深度学习【Pytorch】第3章_线性神经网络
def linreg(X , w , b) : #@save """线性回归模型""" return torch . matmul(X , w) + bdef squared_loss(y_hat , y) : #@save\ """均方损失""" return(y_hat - y . reshape(y_hat . shape)) ** 2 / 2。
2023-03-30 15:51:30
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原创 Tornado框架
TornadoTornado是一个Python Web框架和异步网络库，起初由FriendFeed开发，通过使用非阻塞网络I/OTornado可以支撑上万级的连接，处理长连接，WebSockets和其他需要与每个用户保持长久连接的应用。more。
2023-03-30 15:49:10
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原创 Tensroflow2 GPU训练配置
GPUTensorflow GPU训练配置以下教程建立在已经安装好Tensorflow2基础上，进一步管理GPU资源消耗。
2023-03-30 15:41:37
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