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wiped of any data,target devices will be reformatted Make sure you have backups;

jdbc:mysql://ip:port/dbName?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull

posted on 2014-12-13 20:15 秦瑞It行程实录 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

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Django高级开发 一、自定义过滤器 针对个人中心页面，展示用户的手机号中间部分隐藏，可以有两种思路 1、视图中修改，在视图中将用户手机号中的部分内容修改为 * 2、视图返回原有的数据，使用自定义过滤器的方法，将手机号中的部分内容隐藏 自定义过滤器定义 1、在App中新建一个包 templatetags，名字固定 2、在包中新建一个py文件，名字任意，例如：mytag.py 3、创建过滤器，写函数代码（一个参数或者两个参数），并注册 python from django.template import
tensorflow将csv文件转换为tfrecord文件时报错:TypeError: None has type NoneType, but expected one of: int, long
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Django开发个人博客网站——22、博客的最后完善
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至此，我们已经基本完成了博客的所有功能。最后在对博客的一些细节进行完善下就可以了。 搜索页面内容的添加 搜索页面的视图函数是在haystack中写好的，如果我们想要给页面传递数据，需要将内容写到视图函数的extra_context函数中： class MySearchView(SearchView): def extra_context(self): conte...
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Django打造大型企业官网-项目实战（四） 一、新闻相关功能 　在项目实战三中，我们完成了新闻分类相关的一些功能，现在我们来完成新闻列表、发布新闻、编辑新闻、删除新闻的功能 1、发布新闻/编辑新闻 功能实现 　 　发布新闻、编辑新闻结合了 UEditor 富文本编辑器，关于UEditor编辑器使用，可参考随笔：https://www.cnblogs.com/Eric15/p/...
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Django是一种开源的大而且全的Web应用框架，是由python语言来编写的，优点十分明显： 功能完善、要素齐全：自带大量常用工具和框架（比如分页，auth，权限管理), 适合快速开发企业级网站。 完善的文档：经过十多年的发展和完善，Django有广泛的实践案例和完善的在线文档。开发者遇到问题时可以搜索在线文档寻求解决方案。 强大的数据库访问组件：Django的Model层自带数据库ORM组件，使得开发者无须学习SQL语言即可对数据库进行操作。而且支持多种数据库类型，如SQLLite, MySQL,
Traceback (most recent call last): File "/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AIpixel_CHS-v1.1.3/./train_merge.py", line 637, in <module> class_infos = [F.one_hot(torch.from_numpy(np.array([i])).long(), num_classes=len(sensor_raw)).repeat( File "/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AIpixel_CHS-v1.1.3/./train_merge.py", line 637, in <listcomp> class_infos = [F.one_hot(torch.from_numpy(np.array([i])).long(), num_classes=len(sensor_raw)).repeat( File "/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 289, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled Traceback (most recent call last): File "/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AIpixel_CHS-v1.1.3/./train_merge.py", line 637, in <module> class_infos = [F.one_hot(torch.from_numpy(np.array([i])).long(), num_classes=len(sensor_raw)).repeat( File "/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AIpi
05-01
好的，用户遇到了AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的错误，需要帮助解决。首先，我需要回顾之前的引用内容，看看有哪些解决方案已经提到过。引用[1]提到验证CUDA是否可用，引用[2]建议安装支持...
def run_marl(self): self.init_saved_model() run_episode = self.train_config.run_episode_before_train if "ppo" in self.env_config.learn_policy else 1 for epoch in range(self.current_epoch, self.train_config.epochs + 1): # 在正式开始训练之前做一些动作并将信息存进记忆单元中 # grid_wise_control系列算法和常规marl算法不同, 是以格子作为观测空间。 # ppo 属于on policy算法，训练数据要是同策略的 total_reward = 0 if "grid_wise_control" in self.env_config.learn_policy and isinstance(self.batch_episode_memory, GridBatchEpisodeMemory): for i in range(run_episode): self.env.reset() finish_game = False cycle = 0 while not finish_game and cycle < self.env_config.max_cycles: grid_input = self.env.get_grid_input() unit_pos = self.env.get_agents_approximate_pos() actions_with_name, actions, log_probs = self.agents.choose_actions_in_grid(unit_pos=unit_pos, grid_input=grid_input) observations, rewards, finish_game, infos = self.env.step(actions_with_name) grid_input_next = self.env.get_grid_input() self.batch_episode_memory.store_one_episode(grid_input, grid_input_next, unit_pos, actions, rewards, log_probs) total_reward += rewards cycle += 1 self.batch_episode_memory.set_per_episode_len(cycle) elif isinstance(self.batch_episode_memory, CommBatchEpisodeMemory): for i in range(run_episode): obs = self.env.reset()[0] finish_game = False cycle = 0 while not finish_game and cycle < self.env_config.max_cycles: state = self.env.state() actions_with_name, actions, log_probs = self.agents.choose_actions(obs) obs_next, rewards, finish_game, infos = self.env.step(actions_with_name) state_next = self.env.state() if "ppo" in self.env_config.learn_policy: self.batch_episode_memory.store_one_episode(one_obs=obs, one_state=state, action=actions, reward=rewards, log_probs=log_probs) else: self.batch_episode_memory.store_one_episode(one_obs=obs, one_state=state, action=actions, reward=rewards, one_obs_next=obs_next, one_state_next=state_next) total_reward += rewards obs = obs_next cycle += 1 self.batch_episode_memory.set_per_episode_len(cycle) if "ppo" in self.env_config.learn_policy: # 可以用一个policy跑一个batch的数据来收集，由于性能问题假设batch=1，后续来优化 batch_data = self.batch_episode_memory.get_batch_data() self.agents.learn(batch_data) self.batch_episode_memory.clear_memories() else: self.memory.store_episode(self.batch_episode_memory) self.batch_episode_memory.clear_memories() if self.memory.get_memory_real_size() >= 10: for i in range(self.train_config.learn_num): batch = self.memory.sample(self.train_config.memory_batch) self.agents.learn(batch, epoch) # avg_reward = self.evaluate() avg_reward = total_reward / run_episode one_result_buffer = [avg_reward] self.result_buffer.append(one_result_buffer) if epoch % self.train_config.save_epoch == 0 and epoch != 0: self.save_model_and_result(epoch) print("episode_{} over,avg_reward {}".format(epoch, avg_reward))这一段代码什么意思
09-28
reward=rewards, one_obs_next=obs_next, one_state_next=state_next ) total_reward += rewards obs = obs_next cycle += 1 self.batch_episode_memory.set_per_episode_len(cycle) ``` 区别： - `...
const express = require('express') const mongoose = require('mongoose') const app = express() app.use(express.json()) app.use(express.urlencoded({ extended: false })) //任务： // 1.创建infos结合，将个人简历信息存储到infos数据库中 // 2.创建挂历员用户，用户名 admin 密码 abc123 ,用于统计数据库中的各类简历数据 （图形化展示学历和技能专长） async function main() { await mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1:27017/test'); //连接数据库 链接的数据库自己名字首字母（张三 zs） const personSchema = new mongoose.Schema({ username: String, password: String, }); const Person = mongoose.model('Person', personSchema); //根据约束关系生成集合 =》 相当于根据字段信息生成表 app.get('/index', (req, res) => { res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', '*') res.sendFile(__dirname + '/registry.html') }) app.post('/registry', async (req, res) => { res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', '*') console.log(req.body) await Person.insertOne(req.body) res.redirect('/login') })
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1. 在注册路由中，用户使用了Person.insertOne(req.body)，但Mongoose模型没有insertOne方法，正确的方法是Person.create(req.body)或者使用insertMany，但单个文档推荐用create。 2. 需要为infos集合创建模型，...
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完整版Python-Django项目，调试通过，直接下载即可运行包括：登陆、注册、浏览、搜索、发布资源、评论等多个功能。可作为新手练习，课程设计，毕业设计，代码注释详细，便于理解。
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