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比如在页面的无限加载场景下，我们需要用户在滚动页面时，每隔一段时间发一次 Ajax 请求，而不是在用户停下滚动页面操作时才去请求数据。这样的场景，就适合用节流技术来实现vue2和vue3的区别：原来是通过配置找属性、函数，现在是直接通过类来找，效率高很多，命名也简单很多。
2023-02-09 14:24:14
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原创 matlab调用python，解释器没有第三方模块，如numpy等——解决simulink保存历史数据问题
问题如图所示，根据指令,我已经改了解释器，但是还是只能用pyhton原本模块，第三方模块都无法使用，显示pyenv('D:\soft\anaconda\envs\offten\python.exe')报错内容：>> py.importlib.import_module('pred1')错误使用 __init__><module> (第 48 行)Python 错误 ImportError:IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVIC
2022-03-15 15:30:27
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原创 pytorch lstm时间序列预测问题踩坑
这里写目录标题1.做时间序列问题2.问题1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出2.损失函数注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss()3.准确率1.做时间序列问题2.问题1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出2.损失函数注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss()nn.CrossEntropyLoss()要求target目标值即真实值是标签，是torch.int64类型数据，即整数，不允许小数，如果输入小数会强行取整，应该用nn.MSELo
2022-01-23 22:37:42
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原创 python中map()函数无法输出
目录1.用法2.输出map返回是一个迭代器，需要转换成列表格式才能输出1.用法map(function, x)如一下都是可以正常使用的方法，函数对x中每个元素进行计算num = map(lambda x: ord(x), list(a))num = map(ord, list(a))2.输出map返回是一个迭代器，需要转换成列表格式才能输出a = 'eedbaaabbddcaabddcbabbbbaaceeebabeedaabcbbabc'num = map(ord, list(a)
2021-12-11 18:29:48
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原创 修改cnn梯度下降——MEO方法应用
1.查看cnn梯度 parameter = grads.param_groups[0] print(parameter.keys())grads.param_groups 内部是列表，列表中只有一个字典。注意此列表不可迭代，只能用字典查看。grads字典包含的键值：dict_keys(['params', 'lr', 'momentum', 'dampening', 'weight_decay', 'nesterov'])lr 是学习率momentum 是动量
2021-11-15 21:36:51
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原创 CNN数据集——自己建立数据集要点
新学cnn，尝试建立数据集。这是过了几天的描述，时间再长估计就要忘记了。参考文章Pytorch学习（三）定义自己的数据集及加载训练前言我是建立图片数据集，图片为四位验证码。图片已经准备好，图片名称为图中的四位验证码。如图片名称为0S22.jpg1.要点总结1. 将训练集、测试集、验证集的图片放在三个文件夹中，尽量保证这三个文件夹不在移动比例我忘记了，大概是6:2:2吧，以后查到了我再改2.将图片切割，生成真正的训练集由于四位验证码的可能性太大，节点太多(26+10)**4 = 167
2021-06-25 17:44:34
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原创 cnn调整训练精度记录
之前的训练精度Epoch 15-------------------------------loss: 0.059839 [ 0/ 2368]train Error: train_Accuracy: 95.8%, Avg loss: 0.003490 Test Error: Accuracy: 88.2%, Avg loss: 0.014631 cnn结构：self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3) self.conv2 = nn.C
2021-06-22 00:07:56
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原创 python time.time()单位是秒不是毫秒
查了好几次了，这里记住， time.time()得到的是1970年到当前的秒数,单位是秒，不是毫秒。
2021-06-21 22:38:33
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原创 2021-06-18初学pytorch建立cnn模型遇到的问题（自己建立数据集）
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [6, 3, 3, 3], expected input[64, 14, 22, 3] to have 3 channels, but got 14 channels instead卷积权重为输入3通道， 输出6通道， 卷积核大小为3*3但是认为输入数据为14通道，是不是应该把数据通道值放到shape[1]现在输入张量维度为torch.Size([64, 3, 22, 14])，依旧报错RuntimeError
2021-06-18 00:47:46
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原创 百度api做文字识别
利用百度api进行文字识别提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录利用百度api进行文字识别前言一、百度文字识别？二、使用方法1.参考官方文档自己写2.我自己的代码记录3.使用情况4.总结前言最近在做文字录入工作，有的名字很难打，之前搞验证码识别的时候用过百度文字识别试了试，发现验证码无法使用，不过文字识别确实挺准确，就改了改当时的代
2021-05-14 21:55:01
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百度api图片识别程序
2021-05-17
空空如也
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