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RSS订阅原创 监控python程序
目标：分别有两个python程序需要挂载到后台，并对其进行监控，若异常退出则重启（包括开机自启）。将monitor.sh打印的内容输出到error.log。在cron里面添加定时监控任务。系统：Ubuntu18。
2023-09-26 15:33:39
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原创 dockerfile的使用以及docker调用GPU
label-studio是一个开源的标注平台，想通过Dockerfile生成镜像，实例化容器后，在容器启动时自动启动该标注平台。
2022-08-18 20:33:41
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原创 docker常用命令
docker常用命令docker rundocker psdocker ps -adocker stopdocker startdocker attachdocker execdocker imagesdocker searchdocker pulldocker rmidocker build可以根据镜像名称操作的命令，也可以根据镜像id操作，即你可以把命令中的镜像名称直接替换为镜像id，也可成功运行docker run参数介绍：-i 交互式操作-t 终端-d 后台运行/bin/bash 希望
2022-04-02 16:31:13
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原创 docker介绍与安装
dockerdocker解决的问题？docker能干什么？docker怎么用？docker解决的问题？1、开发环境和生产环境不一致（比如版本、配置问题），在生产环境下复现开发环境费时费力还不一定能正常运行，开发人员在搭建开发环境的时候可能半个小时就完成了，但是在生产环境上复现的时候可能会报错，甚至解决完一个错误会不断的出现新的错误（也就是平常经常遇到的问题，开发说：我本地可以正常运行啊；运维说：生成环境上运行不起来啊）解决问题的思路：源码+配置+环境打包成镜像（原始环境一模一样地复制过来），doc
2022-04-02 09:54:02
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原创 cmd中运行python代码 实现文件共享
cmd中运行python代码 实现文件共享目的：建一个简单的HTTP服务器，可以在局域网之内进行下载服务（1）首先在cmd中进入到要共享的文件夹中（2）运行下面代码python -m http.server 8000 #8000可以换成其他未被占用的端口（3）访问共享文件夹在浏览器中输入http://192.168.1.198:8000/（192.168.1.198换成你自己的ip，8000是你上一步设置的端口号）即可进入共享文件夹，这时候和你在同一局域网的伙伴就可以下载你的文件了，在共享
2021-06-24 10:15:31
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原创 三元组抽取之论文笔记（三）
A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction此文为论文笔记，非本人论文哟！论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03227.pdf论文源码：https://github.com/weizhepei/Ca论文特点将关系建模为S到O的映射，每个抽取器都将在给定关系和头实体的条件下识别出所有可能的尾实体。详细设计三元组抽取问题就被分解为如下的两步过程：确定句子中所有可能的头
2021-06-10 15:43:42
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原创 三元组抽取之论文笔记（一）
一种用于实体关系三元组抽取的位置辅助分布标记方法该方法是一种属于共享参数的联合抽取方式，本论文将关系作为预设属性，通过分布标记出主、客实体得到三元组。模型有两类抽取器，一类用于确定主实体S，另一种用于确定关系R和其对应的客实体O，即先抽取出所有的S，然后将其逐一送入具有不同关系属性R的抽取器中抽取对应的O。...
2021-06-09 16:16:39
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原创 openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError
openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError解决办法：下载xlsxwriter库，然后to_excel时，令engine='xlsxwriter’即可pip install xlsxwriterimport xlsxwriterdf.to_excel('./file_out.xlsx', engine='xlsxwriter', index=False)
2021-06-09 11:01:01
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原创 module ‘tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations‘ has no attribute ‘swish‘
module ‘tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations’ has no attribute ‘swish’解决方法：根据报错的信息，定位到出错的py文件（activations_tf.py），将图中框中部分注释掉即可。
2021-06-09 10:56:17
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原创 Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
解决方案os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
2021-06-08 16:52:28
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原创 AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘__internal__‘
AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2’ has no attribute ‘internal’解决办法：在代码前面加入import osos.environ["TF_KERAS"] = '1'
2021-06-08 15:12:25
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原创 super
文章目录super概念MRO广度遍历super概念super()通常是被说成super函数，其实它是一个内置的类，是在Python2.2中新增加的，super()实例化一个super对象，这个super对象充当一个访问代理的角色，它帮助子类的对象访问父类，祖父类以及所有祖先类中被方法(尤其是访问那些被子类重写的方法)。在类的继承里面super()非常常用，它解决了子类调用父类方法的一些问题， 父类多次被调用时只执行一次， 优化了执行逻辑。biu~~，我们先来看一下super()的使用：clas
2021-06-03 14:20:44
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原创 linux 打开对外开放端口号
linux 打开对外开放端口号这里以8020这个端口号为例：1、查看想开的端口是否已开：firewall-cmd --query-port=8020/tcp2、添加指定需要开放的端口：firewall-cmd --add-port=8020/tcp --permanent 重载入添加的端口：firewall-cmd --reload （添加完指定需要开放的端口一定要重载入，不然不管用， 必须是root用户下进行添加，否则会失败）3、查询指定端口是否开启成功：firewall-cmd --
2021-06-03 09:57:01
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原创 json中load,dump,loads,dumps使用
jsonjson中json.loads()和json.dumps()的区别json.loads（） 是将字符串传化为字典json.dumps (） 是将字典转化为字符串import jsondata = '{"name": "lucky", "age": 9}' #注意内部要使用双引号print(type(data))data_loads = json.loads(data)print(type(data_loads))data_dumps = json.dumps(data_loads
2021-06-03 09:36:41
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原创 python接口请求post raw格式
python接口请求post raw格式目的：根据提供的服务接口，将要处理的数据以raw格式请求该服务接口，接收该接口返回的处理信息，并写入新的excel文件中#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/6/2 14:58# @Author : ctt# @Software: PyCharmimport pandas as pdimport requestsimport jsondef post_data(tit
2021-06-02 16:17:44
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原创 机器学习模型之参数和超参数
双胞胎之模型参数和模型超参数超参数：在算法运行前需要人工手动确定的参数模型参数：算法运行过程中它学习到的参数简单来说，超参数就是你编码过程中构建模型时写的参数。模型参数是根据数据自动估计而来，比如逻辑回归中的w和b。...
2021-05-21 11:58:14
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原创 改变对象的字符串显示
目的：改变对象实例的打印或显示输出，让他们更具有可读性方法：1、改变__repr__()内置函数repr()函数返回的字符串和交互式解释器显示的值是一样的。2、改变__str__()内置str()函数返回的字符串和str()或print()函数输出显示的值是一样的。使用场景：简化调试和实例输出。注意：如果__str__()没有被定义，那么会用__repr__()代替输出举例：class Article: def __init__(self, author, datetime):
2021-05-17 17:17:50
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原创 哈夫曼树原理及其构造方法
哈夫曼树哈夫曼树构造方法哈夫曼树构造方法1、首先统计出每种字符出现的频率（概率）或权值eg：（字符：权重）A：60 B：45 C：13 D：69 E：14 F：5 G：32、找出字符中权重最小的两个，小的在左边，大的在右边，组成二叉树。最小的是F和G，删除F和G，加入F和G的权重和#mermaid-svg-7LDvPMlxyTxtd0IA .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--m
2021-04-24 14:34:50
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原创 tensorflow、keras、cuDNN、CUDA对应版本记录
tensorflow、keras、cuDNN、CUDA对应版本记录版本记录tensorflow、keras、cuDNN、CUDA对应版本记录tensorflow和keras对应版本tensorflow Linux对应cuDNN，CUDA版本（linux）tensorflow和keras对应版本https://docs.floydhub.com/guides/environments/tensorflow Linux对应cuDNN，CUDA版本（linux）https://tensorflow.g
2021-04-14 09:55:08
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转载 标题机器学习中正负样本定义
特征处理标题机器学习中正负样本定义标题机器学习中正负样本定义eg：二分类(class one: 位置错误信息；class two: 位置正确信息)一般性模型优化的定义无所谓严格区分正负样本。实际中，应该以目标为导向，如果你的目标是识别出位置错误的信息，那么你应该定义位置错误的样本是正样本，然后根据选好的数据集进行相应的优化。如果你的目标是为了识别出位置正确的样本，那你应该定义位置正确的样本是正样本。至于为什么要根据目标来定义正样本，因为你在优化损失函数的时候，是根据预测错误的正样本来进行优化的，如果你
2021-04-13 20:32:28
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转载 TextRank的原理和TextRank4zh的简单使用
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
2019-08-15 10:39:00
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