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RSS订阅原创 关于SpringCloud下spring-boot-maven-plugin插件的打包问题
它可以将Spring Boot应用程序打包为可执行的JAR或WAR文件，并且可以将所有依赖项打包在一起，以便在没有安装任何其他软件的情况下运行应用程序。该配置将在执行Maven package命令时，使用spring-boot-maven-plugin重新打包应用程序，并将WAR文件输出到target目录下，文件名为{artifactId}-{version}-exec-war.war。默认情况下，该插件会将应用程序打包为可执行的JAR文件，但可以通过配置修改为打包为WAR文件。
2023-03-28 20:32:56
325
原创 Spring Boot 框架总结
Spring Boot 是一个快速开发的 Java Web 应用程序框架，它基于 Spring 框架，并提供了一些自动化配置，使得开发者可以更加便捷地开发 Web 应用程序。总之，Spring Boot 框架在开发 Web 应用程序时提供了很多便利和支持，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不需要花费太多的时间在应用程序的基础设施上。易于部署：Spring Boot 应用程序可以打成可执行的 JAR 包，并且内置了嵌入式 Web 服务器，使得应用程序的部署变得更加方便。
2023-03-28 14:52:54
518
原创 Matplotlib数据可视化
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了广泛的绘图选项和功能，使用户能够创建各种类型的图表，包括线图、柱状图、散点图、饼图等等。
2023-03-27 21:15:37
189
原创 如何用progress库实现进度条
上面的代码创建了一个名为“Processing”的进度条，最大值为100。然后，在一个循环中，我们可以更新进度条并显示进度。Progress库是一个Python库，可以帮助你在终端显示进度条。如果你需要修改Progress库的源码，避免遇到问题的最好方式是使用虚拟环境。通过使用虚拟环境，你可以修改Progress库的源码，并避免影响其他Python应用程序的正常运行。安装Progress库。编辑Progress库。
2023-03-27 14:56:43
290
原创 Python源代码防止逆向工程的方法实操
此外，没有绝对安全的方法可以完全防止逆向工程，因此在某些情况下，最好的方法可能是将关键部分的代码存储在服务器上，而不是在客户端上运行。编译为字节码文件：将Python源代码编译成.pyc或.pyo文件，这将使代码更难以读取。使用加密模块：使用Python中的加密模块（例如cryptography模块）来加密代码。这将使代码更难以读取，但需要在运行时解密代码。压缩代码：使用压缩工具来减小代码的大小，这样别人就需要更长的时间来读取和理解代码。这将使代码更难以读取，但您需要在运行时解密代码。
2023-03-26 19:41:55
327
原创 配置tensorflow虚拟环境并连接到 jupyter中
创建一个新的 notebook：在 Jupyter Notebook 的主界面中，单击 "New"，然后选择 "Python 3"，这将创建一个新的 notebook。创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt 或终端，并输入以下命令创建一个名为 tensorflow_env 的新虚拟环境。连接到 TensorFlow：在新的 notebook 中，输入以下代码连接到 TensorFlow。这将使用 Python 3.8 创建一个新的虚拟环境，并在其中安装 TensorFlow。
2023-03-26 17:42:24
897
原创 sklearn实现基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类
要使用scikit-learn实现基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类，可以按照以下步骤进行操作： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splititles = ['news title 1', 'news title 2', ..
2023-03-25 20:23:26
232
原创 aiohttp、asyncio、flask、django 、celery之间的关系
这些工具和框架可以结合使用，例如使用aiohttp或Flask/Django作为Web框架，使用asyncio进行异步处理，使用Celery进行后台任务处理。Celery：Celery是一个Python异步任务队列/调度器，它可以用于执行异步任务，如发送电子邮件、生成PDF文件等。它提供了协程、任务和异步IO等功能，可用于编写高性能的、异步的网络和并发代码。aiohttp、asyncio、Flask、Django和Celery是Python编程语言中常用的Web框架和异步任务处理工具。
2023-03-25 19:41:24
402
原创 Tornado异步协程coroutine原理
AsyncHTTPClient().fetch(url) 是一个异步的 HTTP 请求，它会立即返回一个 Future 对象，表示请求的结果。当请求完成后，Future 对象的结果会被传递给 yield，然后协程会继续执行，打印请求的响应内容。Future 对象可以被赋值，也可以被等待，当 Future 对象被赋值后，等待该对象的协程会被唤醒并继续执行。在这个例子中，compute 协程先计算出 x 的平方，然后等待另一个协程的结果。协程是一种轻量级的线程，可以在单个线程中实现并发执行。
2023-03-24 21:13:44
125
原创 sklearn-决策树和随机森林
在 sklearn 中，可以使用 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 类来构建决策树分类器和回归器，可以使用 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 类来构建随机森林分类器和回归器。但是，决策树容易过拟合，因此需要进行剪枝或者使用集成学习的方法。scikit-learn (sklearn) 是一款常用的 Python 机器学习库，其中包含了许多经典的机器学习算法，包括决策树和随机森林。
2023-03-24 18:03:27
120
原创 多人共享服务器的利器:pycharm远程部署
PyCharm是一款非常流行的Python开发环境，它的远程部署功能可以帮助多人共享服务器。通过远程部署，开发人员可以在本地使用PyCharm编写代码，并将代码直接部署到服务器上进行测试和调试。在PyCharm中选择“Tools” -> “Deployment” -> “Configuration”打开远程部署配置面板。使用PyCharm远程部署的好处是可以避免多人共享服务器时出现的文件冲突和版本控制问题，同时也可以提高开发效率和团队协作效率。在面板中点击“+”号，添加一个新的远程部署配置。
2023-03-23 19:52:10
580
原创 tensorflow.keras和tensorflow.python.keras的区别
tensorflow.keras 和 tensorflow.python.keras 实际上是同一个库的不同名称，其中 tensorflow.keras 是 TensorFlow 2.0 中推荐的 Keras API，而 tensorflow.python.keras 是 TensorFlow 1.x 中的 Keras API。在 TensorFlow 2.0 中，tensorflow.keras 与 Keras API 是紧密集成的，因此可以直接使用，而无需安装额外的依赖项。
2023-03-23 18:34:55
397
2
原创 SummaryWriter保存日志
SummaryWriter是PyTorch中的一个工具，用于将模型训练过程中的日志保存到TensorBoard中。可以通过使用SummaryWriter的add_scalar()方法来保存损失函数、准确率等标量信息，使用add_histogram()方法来保存权重、梯度等张量信息，使用add_image()方法来保存图像信息等。上述代码中，我们使用add_scalar()方法将训练过程中的损失函数和准确率保存到TensorBoard中，并通过指定标签名和时间步来标识它们。
2023-03-22 21:44:53
600
原创 多标签损失之HammingLoss(PyTorch和sklearn)、FocalLoss、交叉熵和ASL损失
多标签损失函数通常用于处理多标签分类问题。
2023-03-22 13:42:15
639
原创 用Pytorch构建一个喵咪识别模型
超参数# 数据增强])# 数据加载器我们的数据集应该被放在一个名为“train”和“test”的文件夹中。每个文件夹应该包含两个子文件夹，“cat”和“non-cat”，分别包含猫和非猫的图像。# 定义模型return x我们使用预训练的ResNet18作为我们的卷积神经网络，然后在最后添加一个线性层来输出两个类别的预测结果。# 定义损失函数和优化器现在，我们可以训练我们的模型：# 训练模型# 前向传播# 反向传播和优化# 输出每个epoch的训练结果。
2023-03-21 20:53:44
30
原创 Python 自动识别并批量转换文本文件编码
在上面的示例程序中，首先指定要转换的文件夹路径，然后遍历该文件夹下的所有文件，判断是否是文本文件。对于每个文本文件，先使用 chardet 模块自动识别文件编码，然后使用 codecs 模块将文件转换为 utf-8 编码并覆盖原文件。注意，这里使用了 rb 模式读取文件，因为 chardet 模块需要二进制模式读取文件才能进行编码识别。模块用于自动识别文本文件编码，并且可以使用。# 自动识别文件编码。# 判断是否是文本文件。# 遍历文件夹下所有文件。Python 提供了。# 要转换的文件夹路径。
2023-03-20 20:58:24
891
原创 用 DolphinDB 和 Python Celery 搭建一个高性能因子计算平台
要搭建一个高性能的因子计算平台，可以使用 DolphinDB 和 Python Celery 的组合。DolphinDB 是一种高性能的数据处理平台，可以支持大量的数据处理和计算任务，而 Celery 是一种基于 Python 的分布式任务队列，可以用于异步处理和任务调度。安装 DolphinDB 和 Celery：首先需要安装 DolphinDB 和 Celery，可以参考官方文档进行安装。通过上述步骤，就可以搭建一个高性能的因子计算平台，可以有效地处理大量的数据处理和计算任务。
2023-03-20 15:08:37
72
原创 Python 逆向及相关知识
编译与反编译：编译是将高级语言代码转换为机器语言代码的过程，反编译是将机器语言代码转换为高级语言代码的过程。Python 逆向主要指的是使用 Python 编写脚本或程序来分析、破解或修改其他程序或系统的行为。加密与解密：加密是将明文转换为密文的过程，解密是将密文转换为明文的过程。文件格式分析：文件格式分析是分析二进制文件格式的过程。反汇编：反汇编是将机器语言代码转换为汇编语言代码的过程。网络协议分析：网络协议分析是分析网络通信协议的过程。可以使用 Python 库如 Scapy 来进行网络协议分析。
2023-03-19 18:06:51
575
原创 Python_sklearn_CountVectorizer使用详解
CountVectorizer是Python中sklearn机器学习库中的一个向量化工具，用于将文本数据转换为数值特征向量。在上述代码中，我们创建了一个Pandas数据框，并使用get_feature_names()方法获取特征名称，然后将特征向量添加到数据框中并进行打印。在上述代码中，我们首先使用fit_transform()方法将文本数据转换为特征向量，然后使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵。# 将文本数据转换成特征向量。# 将稀疏矩阵转换为密集矩阵。# 将文本数据转换成特征向量。
2023-03-19 11:17:28
842
原创 用scikit-learn进行LDA降维
注意，LDA是一种有监督的降维方法，所以需要标签来指导降维过程。另外，LDA通常用于分类问题，而不是仅用于数据可视化。此代码将绘制散点图，其中x轴是第一个LDA成分，y轴是第二个LDA成分。颜色编码表示不同的类别。在这里，n_components参数指定要保留的主成分数量。
2023-03-18 18:16:33
325
原创 用DolphinDB 和 Python Celery 搭建一个高性能因子计算平台
DolphinDB 是一个高性能的数据处理和分析平台，而 Celery 是一个分布式任务队列，可以方便地实现异步任务的调度和执行。这样，就可以搭建一个高性能的因子计算平台，通过 DolphinDB 进行因子计算，并通过 Celery 进行任务调度和执行。在 Python 中编写 Celery 任务，通过 Celery 调用 DolphinDB 中的函数来计算因子。首先需要在 DolphinDB 中编写计算因子的函数，函数可以采用 DolphinDB 的语言进行编写。2.编写 DolphinDB 函数。
2023-03-18 13:21:58
107
原创 如何用Python求解微分方程组
要用Python求解微分方程组，需要使用一些数值求解工具库，例如Scipy库。这就是使用Python求解微分方程组的简单示例。你可以根据自己的需要修改微分方程组的定义、初值和参数等。你可以将这个微分方程组转换为一个函数，让 solve_ivp() 函数对它进行求解。最后，你可以将求解结果可视化。接下来，定义微分方程组。其中 sigma，rho 和 beta 是常数。
2023-03-17 21:04:28
2119
原创 python flask项目打包成docker镜像发布
10.最后，可以将Docker镜像发布到Docker Hub或其他容器注册表中。9.现在可以使用浏览器或其他工具在http://localhost:5000上访问您的应用程序。其中“my-flask-app”是您的应用程序的名称，“latest”是版本号。完成上述步骤后，你的Docker镜像就可以在Docker Hub上公开使用了。其中“username”是你在Docker Hub上的用户名。注意：这可能需要几分钟时间，具体取决于你的镜像大小和网络速度。a. 创建一个Docker Hub账号。
2023-03-17 16:57:07
869
原创 Python 使用tf-idf算法计算文档关键字权重，并生成词云
你需要安装以下Python库：numpy、pandas、scikit-learn、matplotlib和wordcloud。你需要加载包含文档的数据，例如从文件或数据库中加载数据。上述代码生成包含前100个关键字的词云，并使用白色背景色。可以根据需要调整生成的词云的参数。# 创建TfidfVectorizer对象，用于计算tf-idf权重。# 将tf-idf权重矩阵转换为数组。安装必要的Python库。# 从CSV文件加载数据。# 或者从数据库加载数据。# 计算tf-idf权重。计算tf-idf权重。
2023-03-16 21:01:11
926
原创 Python如何打包exe文件? 如何换成喜欢的图标?
要将Python脚本打包为可执行的exe文件，可以使用第三方库pyinstaller。请注意，必须将图标文件放在与你的Python脚本相同的目录中。执行此命令后，将生成包含所选图标的单个可执行文件。创建一个ICO格式的图标文件并将其命名为icon.ico。4.如果打包成功，则你的exe文件将在dist文件夹中。2.切换到包含Python脚本的目录。
2023-03-16 16:27:25
3886
原创 pytorch网络模型构建中的注意点
例如，在卷积层中，输入张量的维度通常为[batch_size, channels, height, width]，而在全连接层中，输入张量的维度通常为[batch_size, features]。在PyTorch中，可以使用torch.save()函数将模型保存到文件中，并使用torch.load()函数将模型加载回内存中。在PyTorch中，模型的参数通常需要进行初始化。合适的参数初始化方式可以加速模型的收敛，提高模型的表现。在定义模型结构时，需要注意每层的输入和输出维度，以及激活函数的选择和参数设置。
2023-03-15 21:13:20
121
原创 如何用python代码，更改照片尺寸，以及更换照片底色
同样使用Pillow库，可以使用ImageDraw模块来绘制一个与图片大小相同的矩形，并设置其颜色，然后将其与原始图片进行合并。可以使用Python中的Pillow库来更改照片的尺寸。以上代码中的color参数指定矩形的颜色。在此示例中，颜色为红色，其RGB值为(255, 0, 0)。# 创建一个与图片大小相同的矩形，并设置其颜色。# 将矩形与原始图片合并。
2023-03-15 18:27:27
850
原创 python爬取网站数据
一旦您获得了所需的信息，您可以使用 Requests 模块来发起 HTTP 请求，并获取网站的响应。然后，您可以使用 BeautifulSoup4 模块来解析 HTML 或 XML 文档，并提取所需的数据。在使用 Python 爬取网站数据之前，需要先安装所需要的 Python 模块，例如 Requests、BeautifulSoup4 等模块。可以通过查看该网站的源代码来获取这些信息。例如，您可以使用 Pandas 库来将数据保存为 CSV 或 Excel 文件，或使用 SQLite 数据库来保存数据。
2023-03-14 21:35:21
469
原创 MySQL索引调优及数据表维护
考虑使用组合索引：使用单独的索引可以提高查询效率，但如果有多个条件需要查询，建议使用组合索引。组合索引是在多个字段上建立索引，可以更好地满足多个条件的查询需求，同时减少索引的数量和存储空间。避免创建过多的索引：过多的索引会占用更多的存储空间，并且会降低写入性能。因此，应该避免创建太多的索引，只建立必要的索引。总之，持续关注和努力优化和改进MySQL索引和数据表是必要的，只有这样才能确保数据库高效运行。遵循最佳实践：使用最佳实践来维护和优化MySQL数据库，例如使用连接池、避免大批量写入等等。
2023-03-14 17:29:03
162
原创 当VUE3使用在html中,如何设置代理在html中使用vuejs3.0框架以及设置跨域代理 devserver
现在，你就可以在 Vue 3 应用中发起跨域请求了，所有以 /api 开头的请求会被代理到 http://localhost:3000 这个地址。在 Vue 3 中，可以使用 vue-cli-service 创建一个开发服务器，并设置代理来处理跨域请求。这里的代理规则表示：以 /api 开头的请求会被代理到 http://localhost:3000 这个地址。在项目根目录下创建一个 vue.config.js 文件，如果已经存在，则跳过此步骤。
2023-03-13 19:54:35
708
原创 关于JDBC中常见的API的区别
两者的区别在于，CallableStatement是Java程序与数据库之间的接口，而StoredProcedure是数据库内部的代码逻辑。DriverManager是一个简单的工具类，用于建立与数据库的连接，可以使用它来注册JDBC驱动程序并获得数据库连接。DataSource则是一个更高级的接口，它提供了更多的灵活性和可配置性，使得连接管理更加方便。PreparedStatement是一种预编译语句，可以在执行时对其进行参数化，减少了SQL语句的解析和编译时间，提高了性能。
2023-03-13 17:29:24
167
原创 禁止 view-source: 查询网页代码的方式
但是，如果您希望禁止用户查看您网站的源代码，有几种方法可以实现。如果您是一个开发者，为了避免遭受别人抄袭您的代码，您应该在您的源代码中使用适当的注释和版权声明，以便让人知道这是您的作品，从而保护您的知识产权。然而，这种方法可以轻易地被绕过，因为用户可以使用浏览器的开发者工具来打开控制台，从而查看源代码。使用 JavaScript 检测并重定向：您可以使用 JavaScript 检测当前页面是否是通过 view-source: 协议打开的，并将用户重定向到另一个页面，从而避免直接查看源代码。
2023-03-12 20:41:31
2512
1
原创 数据挖掘、机器学习和深度学习的区别
因此，可以说数据挖掘、机器学习和深度学习都是从数据中提取有用信息和知识的过程，但它们的方法、技术和应用有所不同。而深度学习则是机器学习的一种高级形式，它使用深度神经网络来处理和学习数据。机器学习通过让计算机自己学习数据中的模式和规律，来实现自动化的预测、分类、聚类和决策等任务。最后，需要注意的是，数据挖掘、机器学习和深度学习并不是孤立的概念，它们之间有很大的重叠和交叉。例如，机器学习和深度学习算法可以用于数据挖掘任务中，数据挖掘算法也可以用于机器学习和深度学习中的数据预处理和特征提取等环节。
2023-03-12 20:16:20
1184
原创 数据挖掘与数据分析的区别
此外，数据挖掘和数据分析的方法和技术也有所不同。而数据分析则更侧重于使用统计学方法、数据可视化和探索性数据分析等技术，以更好地理解数据集的结构和性质，从而进行有效的决策支持。同时，使用数据挖掘和数据分析需要注意数据的隐私和安全问题，以及遵守相关的法律和法规。而数据分析更广泛地应用于各种领域，例如市场营销、客户服务、人力资源管理等，通常涉及的数据集较小，但需要进行更深入的分析和解释。数据挖掘通常涉及机器学习算法和统计模型的应用，以发现数据集中的模式和规律，并从中获得洞见和预测。
2023-03-12 20:11:34
1201
原创 Python3 基础语法
Python通常是一行写完一条语句，如果语句很长，可以使用反斜杠\来实现多行语句。字符串可以用单引号''或双引号""，也可以用三引号('''或""")表示多行字符串。Python 3源码文件默认使用UTF-8编码，所有字符串都是unicode字符串，不过，我们可以使用特定的编码来指定源码文件。Python中的单行注释以＃开头，多行注释可以用多个＃或'''或"""。在Python3中，标识符的第一个字符必须是字母表中的字母或下划线，其余部分可以由字母，数字和下划线组成，标识符对大小写敏感。
2023-03-11 23:45:00
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原创 Python3 简介
Python 3.0在2008年12月3日发布，这个版本与之前的Python源代码不完全兼容，但许多新特性后来被移植到了旧的Python 2.6/2.7版本中。Python 2.7被确定为最后一个Python 2.x版本，它不仅支持Python 2.x语法，还支持部分Python 3.1语法。对于初学者来说，Python是一门非常友好的语言，适用于广泛的应用程序开发，从简单的文本处理到Web应用程序，再到游戏开发。Python易学：Python只有相对较少的关键字，语法简单明了，更容易上手。
2023-03-11 23:09:33
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