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以python知识为主的一些零散记录
SimpleZihao
听君一席话，如听一席话
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Django课堂实战
总体计划：Django目录结构分享一款前端小工具Bootstrap可视化布局系统代码实战1. 创建Django项目django-admin startproject report2. 修改基础配置, 打开settings.py文件3. 查看是否安装成功python manage.py runserver成功界面4. 创建第一个视图创建子应用并在settings.py中注册python manage.py startapp app01 // 创建名为app01的子原创 2021-10-13 13:32:41 · 1242 阅读 · 1 评论 -
底部导航栏
{% load static %}<html lang="en"><head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title>Deep Learning Visual Understanding Group</title> <meta name="viewport" cont原创 2021-08-01 23:30:36 · 145 阅读 · 0 评论 -
Django简记（四）
注：内容部分来源于拉钩教育张涛老师课件，在此表示感谢注意，运行manage.py等相关命令时首先要保证在manage.py所在目录配置静态文件static用于存放css、图片、js等静态文件在项目根目录下创建static文件夹在settings.py文件中配置static文件夹位置 STATIC_URL = '/static/' STATICFILES_DIRS = [ os.path.join(BASE_DIR, 'static'), ]新版Django模板加载sta原创 2021-07-22 17:59:58 · 293 阅读 · 4 评论 -
Django简记（三）
注：内容部分来源于拉钩教育张涛老师课件，在此表示感谢注意，运行manage.py等相关命令时首先要保证在manage.py所在目录Django中视图（View）是用来负责处理用户请求和返回响应的逻辑程序, 通常统一放置在views.py的文件中（项目大时，可自定义views文件夹）重定向（Redirect）：通过各种方法将各种网络请求重新定个方向转到其他位置redirect : 重定向reverse : 反向解析url地址 from django.shortcuts import redir原创 2021-07-22 15:15:22 · 165 阅读 · 3 评论 -
Django简记（二）
注：内容部分来源于拉钩教育课件，在此表示感谢注意，运行manage.py等相关命令时首先要保证在manage.py所在目录在上一篇 ： Django部分记录（二） 中介绍了创建项目、应用文件、修改配置以及编写简单的视图函数，这一篇介绍数据库相关部分，使用的数据库为mysql数据库...原创 2021-07-22 11:40:38 · 228 阅读 · 0 评论 -
Django简记（一）
注：内容部分来源于拉钩教育课件注意，运行manage.py等相关命令时首先要保证在manage.py所在目录开始第一个项目之前，首先进行初始化设置创建一个Django项目工程目录 django-admin startproject myweb此时使用tree命令查看目录结构其中通过manage.py进行Django项目的管理与交互， settings.py文件进行Django项目的配置，urls.py进行URL声明，wsgi.py在配置web服务器用到。开始项目之前首先修改项目配置修原创 2021-07-22 11:17:45 · 225 阅读 · 0 评论 -
Flask搭建个人博客部分记录（二）
Web应用的核心是视图函数，其他所有代码都是为了给视图函数提供帮助以生成正确的相应并返回原创 2021-07-12 18:34:03 · 226 阅读 · 0 评论 -
Flask搭建个人博客部分记录（一）
1.蓝图：蓝图：用于实现单个应用的视图、模板、静态文件的集合蓝图是Flask框架应用程序组件化的方法，可以在一个应用内或跨越多个项目共用蓝图，使用蓝图可以极大地简化大型应用的开发难度，也为Flask扩展提供了一种在应用中注册服务的集中化机制步骤：创建蓝图对象 ；使用蓝图对象注册路由；使用应用注册蓝图对象通常蓝图文件放在名为handlers目录下，模板文件放到templates目录下基础模板文件：templates/base.html配置文件：通常 Flask Web 项目的配置文件是 co原创 2021-06-15 01:28:03 · 411 阅读 · 0 评论 -
深度学习的一些小记录
里面有一部分是摘录1. dim函数的部分理解tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)中的参数dim是指维度的意思dim = 0, 对每一维度相同位置的数值进行softmax运算dim = 1, 对某一维度的列进行softmax运算dim = 2, 对某一维度的行进行softmax运算dim = -1, 对某一维度的行进行softmax运算2. enumerate的使用：将可迭代对象如字符串、列表、元组、字典、集合，组合成索引+数据格式输出，第一个参数为可迭代原创 2021-05-31 10:53:09 · 276 阅读 · 0 评论 -
pycharm基于Anaconda3安装pyqt5(designer配置及转化，可自动生成完整可执行代码)
介绍：最近系统重装后需要重新配置环境，在安装pyqt5的时候看了一些网上教程，发现很多在.ui转为.py文件时不能生成完整的可运行代码（main函数那块需要手动添加），于是我想分享一个可以生成完整代码的方法，实现“设计完界面即可转换，转换完成点击即可运行”环境：Anacconda3+pycharm+python x.x开始配置：首先安装pyqt5相关的包，既可以命令行安装也可以在anaconda3可视化界面安装，这个不是重点，默认大家都有能力完成接着，就是配置安装designer(生成.ui文件)原创 2021-05-31 09:40:33 · 1144 阅读 · 1 评论 -
python、git、web、linux、windows等bug记录
此博客用于记录日常出现的一些问题，可能涉及bug及修复、编译器常见设置、常用小技巧等各种碎片化知识点（持续更新…）pycharm安装pyqt5时，配置pyuic工具时，在Arguments栏最后加上 ‘-x’可直接生成可执行代码，无需自己手动添加...原创 2021-05-29 23:24:27 · 175 阅读 · 0 评论 -
python爬虫爬取网易云热歌榜top200
爬取网易热歌榜爬虫小练习import requestsfrom lxml import etree# 热歌榜首页网址url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678'# 歌曲下载链接前半部分url_base = 'http://music.163.com/song/media/outer/url?id='# U-A伪装，模拟浏览器headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Wind原创 2021-05-12 11:38:08 · 3006 阅读 · 2 评论 -
分页爬取某网站图片
爬取分页彼岸图网图片爬取图片：1.获取待爬取网站主页网址2.如果要分页爬取的话，观察一下每个页面主页网址，可以发现 （第一页num为空，从第二页开始有num数值）http://pic.netbian.com/4kmeinv/index_{num}.html每次是num位置的改变，对应的num值代表页数3.首先爬取主页信息并进行页面数据预处理4.笔记本Fn+F12（或者右键 ‘检查’ ）进入页面开发者模式先点击左边图标，变蓝色后点击要定位的图片，可以获取图片对应的元素可以发现 img 标原创 2021-05-12 10:28:35 · 562 阅读 · 3 评论 -
python显示url图片
代码import requests as reqfrom PIL import Imagefrom io import BytesIOimg_url = 'https://zihaobuck.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pict/cat1.jpg'response = req.get(img_url)image = Image.open(BytesIO(response.content))image.show()运行结果：原创 2021-04-20 21:26:01 · 1350 阅读 · 0 评论 -
pytorch训练cifar10数据集预测图片
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Fuzihao# @File : Image_classification.py# @Project: pythonProject14# @CreateTime : 2021/4/1 13:56:31import timeimport cv2import torchimport torchvisionfrom PIL import Imageimport torch.nn as nnimport torchvisi原创 2021-04-16 17:26:21 · 390 阅读 · 2 评论 -
深度学习入门之卷积神经网络CIFAR10数据集训练（pytorch）
深度学习入门之卷积神经网络训练CIFAR10数据集import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvision.transforms as transform# 加载数据集 并归一化transform = transform.Compose( [transform原创 2021-04-04 19:41:00 · 580 阅读 · 0 评论 -
深度学习入门之卷积神经网络训练MNIST数据集（pytorch）
深度学习练手之卷积神经网络训练MNIST数据集（pytorch）import timeimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvision.transforms as transformsstart_time = time.time()# 数据预处理# ！！！原创 2021-04-04 19:18:26 · 544 阅读 · 0 评论 -
递归实现全排列问题
递归实现全排列问题问题描述：求n个元素的全排列思路分析：代码实现：def arrangement(data, k): if k == len(data): print(data) for i in range(k, len(data)): data[i], data[k] = data[k], data[i] arrangement(data, k + 1) # 恢复原来顺序，为了下一次排列 data原创 2021-03-28 20:58:16 · 91 阅读 · 0 评论 -
递归求解取球问题
递归求解取球问题------参考蓝桥杯教学与培训问题描述：n（n！=0）个球中，任取m个（不放回），求有多少种不同取法思路分析：若m=0（不取出）或者n=m（全部取出），则只有一种；若n<m,则返回0；当n<m时，可以假定n个球里有一个特殊的球x，我们将取法分为两种：①取的球包含x，则相当于已经取了一个x，需要再在剩下的n-1个球里面取m-1个 ②取的球不包含x，则需要在除了x之后的n-1个球里面取m个 。最后把两种方法的个数相加则为取法总数代码实现def fetch_ball(n,原创 2021-03-28 19:10:20 · 408 阅读 · 0 评论 -
递归求1到100的和
递归求1到100的和def recersive_sum(n): if n == 1: # 设置终止条件 return 1 else: return recersive_sum(n - 1) + nprint("求和结果是:", recersive_sum(100)) # 5050原创 2021-03-28 17:08:57 · 3507 阅读 · 0 评论 -
力扣练习 ------Two Sum 两数之和问题
力扣练习 ------Two Sum 两数之和问题题目要求给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。示例 1：输入：nums = [2,7,11,15], target = 9输出：[0,1]解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1]来源：力扣（LeetCode原创 2021-03-26 20:44:42 · 190 阅读 · 3 评论