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RSS订阅原创 docker通过onlyoffice镜像制作容器
文章目录一 下载onlyoffice镜像二 制作容器三 开放10000端口1 通过云主机的更改安全规则开放2 通过防火墙一 下载onlyoffice镜像docker pull onlyoffice/documentserver下载很快，可以使用docker images查看二 制作容器docker run -itd -p 10000:80 -v /var/onlyofficechannel:/var/onlyofficechannel onlyofficeserver三 开放10000端口有两
2022-02-12 17:36:53
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原创 Docker通过nginx服务器建立一个简单的网站
目录一 下载nginx镜像二 使用镜像制作nginx容器三 开始建网站1 建站原理2 新建网站目录3 修改nginx.conf3 安装vim需要提前准备的环境:服务器云主机装好centos/debian系统(如果没有本地主机也可以，只不过网页只能在本地访问)提前装好docker现在开始吧一 下载nginx镜像使用docker pull nginx命令下载nginx镜像下载好以后，可使用docker images查看本地镜像二 使用镜像制作nginx容器以下是完整命令:docker r
2022-02-12 17:01:52
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原创 Excel那些事儿（1）批量使用身份证号获取年龄
这里只需要使用一个mid()函数mid(text, start, num) text: 待提取文本，点一下身份证号即可 start: 从第几位数开始，注意第一位数字的编号是1不是0 num: 一共提取多少位所以只需要在年龄一格填入=2022-mid('(点击对应身份证号)', 7, 4)，然后双击表格右下角自动填充即可...
2022-02-08 13:14:48
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原创 将电话号码从excel导入手机联系人
只需要5个步骤：1、excel表格中保留姓名和电话号码两列，并为这两列设置标题“姓名”，“电话” （可以适当增加其他列如：“座机”等等）2、将表格文件另存为csv文件3、使用浏览器打开邮箱（163、QQ邮箱这些都可以），点击联系人，导入联系人，选择文件。然后导入到邮箱中就可以了4、然后导出联系人，会生成一个后缀为.vcf的文件，把这个文件用微信或者QQ发送给手机5、在手机上保存文件，然后在联系人中找到从存储设备导入，就会自动搜索到这个文件，就ok了。...
2021-03-29 15:14:07
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原创 python-assert断言的使用方法
assert用来对一个语句的正确与否进行判断，如果出错，将会报错并打印相应语句具体使用方法如下：a = 1assert(str(type(a)) == "<class 'float'>"),'不对，a不是浮点数'
2021-03-17 11:07:50
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原创 关于列表和字典的一些问题
l = []a = {'name':'lisa'}l.append(a)print(l,'\n','='*20)这里得到列表l为：[{‘name’: ‘lisa’}]继续输入代码：l = []a = {'name':'lisa'}l.append(a)print(l,'\n','='*20)a['name'] = 'tom'print('a:',a)l.append(a)print(l)注意第二次打印的列表l，本应该是[{‘name’: ‘lisa’},{‘name’:
2021-03-17 10:50:59
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原创 python进度条——tqdm的详细使用
今天介绍一个进度条工具，tqdm，非常好用多的不说，直接上手1 安装tqdm这是一个第三方库，首先要进行安装，还是老方法打开cmd–>pip install tqdm–>ok2 开始使用2.1 导入库from tqdm import tqdm2.2 举例子首先要把一个可迭代的对象放到tqdm()里面，可以是列表，字符串，等等使用for循环来实现进度条，对象里面元素的个数就是进度条的长度可以给进度条设置说明下面看例子：from tqdm import tqdm
2020-09-04 19:26:40
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原创 桌面快捷方式左下角有小黑块怎么解决？两秒搞定！
最近忘记了安装哪个程序来着，中间我的图标一下就变成了这个样子，后面不管怎么重启还是这样，比较好玩的是，有时候小黑块还会变成透明我试着把它删掉，从文件夹里边重新发送一个快捷方式到桌面，机智的我发现新安装的应用在桌面上的快捷方式全部清一色的带着小黑块，可能是戴个口罩预防病毒吗？？？踏破铁鞋无觅处，终于找到了真相。这个小黑块是因为，图标的缓存被损坏了，所以显示出来显示不全，一直带着这个小黑块，要不就是透明方块。那么怎么修复这个缓存呢？只要把它刷新一下就好。执行以下步骤：桌面单击右键–>查看–>
2020-08-18 10:55:52
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原创 树莓派安装python以及新建虚拟环境
文章目录1、更新树莓派系统2、安装python依赖环境3、下载python3.6版本源码并解压4、编译安装5、检查安装6、更换国内源6.1 备份源文件6.2 修改软件更新源6.3 将第一行修改成中科大的软件源地址（或者其它地址），然后ctrl+s保存、ctrl+x退出6.4 修改系统更新源6.5 将第一行修改成中科大的系统源地址6.6 同步更新源6.7 更新升级以安装软件包（这个过程耗时较长）7 新建虚拟环境7.1 安装 virtualenv 虚拟环境管理包7.2 切换到想要存放虚拟环境的目录7.3 建立虚
2020-07-09 19:23:41
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原创 树莓派用网线连着电脑，但是找不到它的ip 以及设置静态IP
第一次的话，树莓派默认是没有ssh的。需要把内存卡取出来，新建一个ssh文件，这个简单，新建一个txt文件重命名就好了。如果前面配置了连接wifi的conf文件，它是会自动去连接wifi的，wifi连不上，它才会去尝试有线连接。所以把它的wifi关了，才会自动用网线连接。另外，建议设置静态ip连接，这样避免网络连接突然中断。具体在etc/dhcpcd.conf文件中，把这几行前面的#去掉，然后后面的信息改成自己的就好了。具体改法:第一行是ip地址，这个找到自己电脑的ip段，然后改后面两个数字就好了
2020-07-07 08:44:09
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原创 解决用gpu训练好的神经网络，用tensorflow-cpu跑报错问题
训练的时候当然用gpu，速度快呀。我想用cpu版的tensorflow跑一下，结果报错，这个错误不太容易看懂。大概意思是没找到一些节点。后来发现原因，用gpu和cpu保存的pb模型不太一样，但是checkpoints文件是通用的。使用tensorflow-cpu再把checkpoints文件重新转换一下pb文件就可以了。完美解决！...
2020-07-04 10:13:56
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原创 代码实现把目标检测数据集的框框画在相应图片上
众所周知，目标检测的数据集由两部分组成，一部分是图片，另一部分当然就是图片对应的标签了。这里的标签就是图片中每一个物体的边框了。在数据集中，每一个框框是以五个数字组成的，分别是x、y、w、h，以及类别。 打开数据集，我不太喜欢这些数字，我想要在图片上面框框这些框框，下面直接上代码。import randomimport colorsysimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import datetimeimport osimport
2020-07-02 21:29:49
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原创 将.qrc文件转换成.py文件（ModuleNotFoundError: No module named libs.resources）
有时候运行一个程序，会像这样报错：ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources'原因很简单，libs文件夹下面没有resources这个模块但是看一下文件夹，里面有这样一个文件：这样的话事情就好办了，可以使用pyrr5.exe把这个文件转换成resources.py具体操作步骤如下：首先确保你安装了xml，PyQt5这两个库，如果没有，在cmd中输入：pip install xmlpip install PyQt5cm
2020-06-08 10:28:14
2404
原创 tar文件是什么？怎么解压？
例如在使用coco数据集的时候，下载下来是这样的两个文件：恕我无知，之前完全没见过这种格式的文件。经过一番咨询，原来是一种压缩文件，里面藏了很多内容，看它的大小就能猜到。这种文件一般的压缩软件貌似是打不开的，这里使用命令行对它解压。#首先切换到你想要把它解压的地方，例如我想解压到d盘：#直接在cmd中输入：d:#回车tar -xvf filename#直接复制过来就好了然后你就能在d盘看到一个文件夹了。同理，如果我想要将一个文件夹打包成tar文件，输入一下命令。#例如我这里有个文件夹
2020-06-06 19:40:18
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原创 巧妙使用`*`解包传递参数
有时候需要传递一个参数作为shape，格式是para1,para2，注意 不需要括号。比如这个函数,np.random.randn()我们希望生成一个和一直数组arr形状相同的随机数组。可以这样写：np.random.randn(arr.shape[0],arr.shape[1])但是有点太low了，你还需要去看一下arr到底是几维的。这是用*来解包就非常方便：np.random.randn(*arr.shape)...
2020-05-19 15:12:14
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原创 numpy + matplotlib 对csv数据进行分析
csv文件中存储了英国与美国Youtube数据，其每列对应的是：点击，喜欢，不喜欢，评论。1、结合Matplotlib绘制各自的评论数量的图形，体现其评论数主要分布在哪个区间。import numpy as np#读取英国数据GB_comment = np.loadtxt('GB_video_data_numbers.csv',delimiter=',',usecols=(3), unp...
2020-05-08 14:02:23
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原创 numpy-where()函数
where()函数是numpy模块中的一个函数，它的语法如下：where(condition, [x, y])有点类似python中的三目运算符：x = a if condition else b[x,y]是可选参数，举个例子：import numpy as nparr = np.random.randint(0,10,(3,5))print (arr)np.where(a...
2020-05-08 13:54:50
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原创 numpy数组array的切片和索引
文章目录1、递归方式1.1 递归索引1.2 递归切片2、逗号分隔方式2.1逗号索引2.2 逗号切片2.3 神奇索引一维数组的切片和索引与列表list是一样的，这里着重介绍二维数组。1、递归方式1.1 递归索引import numpy as nparr = np.random.randint(0,10,(3,5))print(arr)print(arr[0][0])[[4 3 ...
2020-05-08 10:21:06
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原创 python- 封装
文章目录1、为什么要封装2、怎么封装？2.1 双下划线开头2.2 单下划线开头3、封装的好处4、完整的封装实例封装很容易理解，就是把一个东西包起来。那么什么都能包起来吗，我还能打开它吗？今天我们就一起来聊一聊。1、为什么要封装相信每个人都不希望别人的手机连上自己的音响吧，我想听这个歌，你非要给我放那个，我又那你没办法。例如：class Dog(): name = '哈士奇' ...
2020-05-07 21:18:52
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原创 python-类中特殊方法（例如__init__）的详解和使用
文章目录1、特殊方法的特殊性2、为什么要使用`__init__（）` 方法我们知道类中一般会有很多方法，来丰富这个模板。在这之中，有一些特殊方法，他们长这个样子：__方法名__()1、特殊方法的特殊性下面以__init__()为例命名规则不同，通常用这样的方式命名：__方法名__（）不需要自己调用，会在创建实例对象的时候自行调用通常在里面放置一些属性特殊方法中的参数在创建类的时候...
2020-05-07 20:35:25
1782
原创 python-类的方法和函数的区别与联系
在定义类时，我们通常需要定义一些方法，看起来这个方法和函数的定义是相同的，但还是有略微的差别。定义函数时，我们是可以不设置形参的。如果设置了形参，形参和实参是对应的，有多少形参，就需要传多少实参。定义类的方法时，是必须至少设置一个形参的，并且在调用这个方法时，不需要传实参的。class Dog(): name = '哈士奇' def speak(lala): ...
2020-05-07 10:02:28
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原创 python-关于类中的self的详解和使用
在创建一个类的过程中，会发现这个self会时不时的出现，而且是自动就出现的，这个self究竟是何方神圣呢？因为略懂英语的缘故，我知道self是自己的意思，初步猜测这个self就是指类自己。验证一下吧。class Dog(): name = '哈士奇' def speak(self): print(self)dog1 = Dog()dog1.speak()p...
2020-05-07 09:52:37
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原创 python-类（class）是什么？怎么用？
之前讲过了面向对象，那么在python中，面向对象就是用类（class）来实现的。1、类是什么？简单来说，类就是一个模板。比如我在创建一个word的时候，软件会提醒我选择一个模板，这里有会议模板，有生活模板等等，不同的模板里面包含不同的主题、人物、事情等等。那么这个类，就是这样一个模板，我们可以自己去定义一个模板，在我们需要的时候来按照模板创建一个对象，进行调用。类这个东西事实上我们很早...
2020-05-07 06:34:29
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原创 python-面向对象VS面向过程
接触python久了，我们经常听到这样一句话，就是python中“万物皆对象”。这是因为，python是一门面向对象的编程语言。那么什么是面向对象呢？这里就需要谈一下面向对象和面向过程之间的区别。1、面向过程面下过程比较容易理解，就是遇到一个问题，我们按照正常逻辑开始思考，按照步骤来解决这样一个问题，结果，我们就得到了解决这个问题的一个过程。例如，小明现在想去北京旅游，我们需要为小明买一...
2020-05-07 06:10:41
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原创 用python，轻轻松松通关汉诺塔游戏（递归函数）
汉诺塔游戏其实是有规律可循的，可以用递归的思想，其实就是两个为一组来回折腾。如果自己想也能弄出来，就是有可能把自己搞晕。下面用递归的思想解决这个问题。实际上很简单，一开始A柱子上有n个盘子，我可以把上面n-1个先放到B上面，最下面一个大的放到C柱子上。然后再把B柱子上这n-1个放到C柱子。下面是代码，非常简单：def hnt(n,a,b,c): if n == 1: ...
2020-05-06 16:28:27
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原创 windows+tensorflow-gpu完美复现yolov3，用摄像头目标检测
运行环境：操作系统：windows10显卡版本：英伟达某一般显卡，6GB框架：tensorflow1.14.0 （个人认为不要太旧，高于1.11.0应该就可以）coco数据集，以及训练的权重网上有很多，可以直接去使用，不需要自己再去训练。就是一个压缩包，好多地方可以下载到。（如果找不到可以在评论区留言，我发给你。）首先需要安装一些依赖的库：numpy1.15.1Pillow5.3.0...
2020-05-06 05:45:10
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原创 mnist手写数字体识别CNN训练测试完美复现，以及自己手写数字进行测试
文章目录1、mnist数据集介绍2、softmax回归法实现3、卷积神经网络实现及试验mnist手写数字体识别，算是计算机视觉、图像识别领域的入门级demo了。就好像你学习编程首先要打出一个’hello world’。实现手写数字体识别有多种方式，可以用回归法，可以用CNN，可以用RNN，等等。代码简洁程度不同，训练的精度也不尽相同。1、mnist数据集介绍这个数据集是来自美国国家标准与...
2020-05-06 05:29:59
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原创 python-两个或者多个装饰器的使用以及执行顺序详解
python中，代码是从上到下执行的，而我们的装饰器事实上只是把被装饰函数重新赋值，生成一个新对象，并没有立即执行。只有在调用被装饰函数的时候才会执行所有装饰。
2020-05-05 11:56:13
967
原创 python-装饰器的详解和使用
文章目录1、什么是装饰器？2、为什么要使用装饰器？3、装饰器的使用4、总结1、什么是装饰器？装饰器就是 @函数名 ，加在被装饰函数之前。有时候我们需要对函数功能进行扩展，但是又必须遵守开闭原则（ocp），不能修改函数，这时候就需要使用装饰器。2、为什么要使用装饰器？事实上，当我们想要扩展函数功能或者修改函数时，直接修改函数中的某几行代码就可以实现。但是这是有弊端的。例如我想给一大批...
2020-05-05 11:08:52
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原创 python-高阶函数及闭包的详解和使用
文章目录1、高阶函数的特点2、高阶函数2.1 接受函数作为参数2.2 返回值为函数（也称作闭包）2.2.1 闭包的好处1、高阶函数的特点什么叫高阶函数呢？ 类比数学中的定义，数学中是指三次及以上的幂运算，那在这里我们就能想到至少有两个函数嵌套在一起。高阶函数有以下两个特点：接受一个或者多个函数对象作为参数（实际上是传入了函数的各行代码）将函数对象作为返回值2、高阶函数2.1 接受...
2020-05-05 10:08:31
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原创 git下载太慢，想要快速下载git包怎么办
想要下载GitHub的数据，通常要用到git clone这个命令，那么前提是必须要下载并按装好git。如果去官网下载，因为是国外的源，速度特别慢。反正我是转了半天没进去。这里提供另外一个国内源，下载速度飞快。https://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/进去以后选择自己想要的版本就好，可以参照后面的日期，并且注意选择是32位还是64位的。t...
2020-05-04 20:45:36
870
原创 深复制和浅复制的区别（列表和numpy数组的区别）
文章目录1、浅复制1.1列表1.2字典2、深复制2.1 列表2.2 字典3、总结在python中很多时候需要进行复制的操作，比方说给一个变量赋值为另一个变量，这就是一个复制。事实上，对于不同类型的对象，有的时候这种复制是深复制，有时候是浅复制。下面在例子中具体介绍。1、浅复制顾名思义，浅复制就是浅浅地复制，只复制了它的表面，没有复制深层次的东西。就像是只复制了她好看的皮囊，没有复制到她独...
2020-05-02 07:43:19
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原创 matplotlib-完美条形图的完整绘制方法
文章目录1、条形图适用情景2、条形图的绘制2.1 横向2.2 纵向3、充分发掘条形图的美3.1 plt.bar()3.2 plt.barh()1、条形图适用情景使用宽度相同的条形来表示数据的多少。主要用于比较两组数据之间的差别，能够一眼看出各个数据的大小。2、条形图的绘制这里用到plt.bar()，是一般用到的纵向，如果喜欢横向的，可以用plt.barh()。先来举个简单的例子，后面再...
2020-04-30 23:28:13
1115
原创 python-global的详细使用
有一点基础的应该都知道，这个global关键字，用于声明后面的变量是全局变量。 下面分几种情况进行说明：1、没有global1.1 函数内部可以访问外部的变量a=1def hi(): print(f'a：{a}')hi()'''a：1'''1.2 如果函数内部定义了一个变量，名字和全局变量重复，则函数中，将不再使用此重名的全局变量。这是因为函数优先在函数作用域中...
2020-04-28 07:29:16
423
原创 python-函数的使用（2）
文章目录6、返回值7、说明文档8、作用域8.1 全局作用域8.2 函数作用域8.3 global的使用9、命名空间10、递归函数6、返回值 函数可以没有返回值，这时候你调用它只会执行函数内部的语句。这个函数是没有内涵的。它的返回值相当于None。 一般来说，函数都需要指定一个返回值，那么你的fn()就等价于这个返回值。通过return执行返回值return后面可以是任意对象In...
2020-04-28 06:54:59
132
原创 python_numpy中，shape=(1,4)和(4,)的区别
按照惯性思维，似乎两个形状指的都是1行4列，哪里有什么不一样嘛，怀疑我的高数吗，没下过100分呢。 尽管嘴上说这不可能，心里还是不服气，还是要试一下吧(-)import numpy as nparr1=np.arange(4).reshape(4,)arr2=np.arange(4).reshape(1,4)print('arr1:\n',arr1)print('arr2:\n'...
2020-04-26 16:27:03
2920
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原创 python-numpy的详细使用
文章目录1、创建N维数组1.1 np.array()1.1.1 使用np.array()创建数组1.1.2 自定义dtype1.2 np.asarray()1.3 np.arange()1.4 np.zeros1.5 array.ones()、array.empty()1.6 array.full()1.7 array.ones_like()2、数组的数据类型2.1 numpy中的数据类型（dty...
2020-04-26 16:19:53
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原创 python-集合（set）的使用
python-集合（set）的使用1、集合的简介2、集合的创建2.1 使用{}创建2.2 使用set()函数创建3、集合元素的修改3.1 增加元素3.2 删除元素3.2.1 pop()3.2.2 remove()3.3 合并集合3.5 清空集合4、集合的运算4.1 交集运算&4.2 并集运算|4.3 差集运算-4.4 亦或集运算^4.5 其他运算1、集合的简介 集合这个概念在高等数学...
2020-04-24 22:10:08
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原创 如何将两个列表合成一个字典（zip拉链的使用）
字典是python中比较独特的一种数据结构，有时候我们使用列表查询数据不方便，希望能把两个列表合成为一个字典，这里可以使用拉链函数zip
2020-04-24 11:54:02
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