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03月29日

Pycharm中anaconda创建激活虚拟环境出现错误:Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘.

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 1012次
Pycharm中anaconda创建激活虚拟环境出现错误:Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘.

Pycharm中anaconda创建激活虚拟环境出现错误:Yourshellhasnotbeenproperlyconfiguredtouse‘condaactivate’.前言之前用pycharm,安装的第三方库都是默认放在C:\Users*******\Python\Python36当中在用anaconda创建虚拟环境后,第三方库都安装在了annaconda下的evns中的以虚拟环境命名的文件夹当中,当不同程序的第三方库要适应不同版本需求时,就不需要像前者先卸载在安装,而是直接可以创建一个独立的虚拟环境,与其他程序的虚拟环境互不干扰而在安装完anaconda后创建并激活虚拟环境时,遇到了一些问题。问题在用命令condacreate-n虚拟环境名创

03月29日

生成对抗网络(GAN)详解与实例

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 268次
生成对抗网络(GAN)详解与实例

GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成,即一个生成器和一个判别器,它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声,并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说,伪造的输出看起来应该是真实的图像。然而,如果没有显式训练或标注,那么生成器将无法判别真实的图像,并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后,GAN将在博弈中引入另一个参与者,即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像,以便生成器更改其生成图像的方式以使判别器确信它是真实图像。但是判别器总是可以告诉生成器其生成的图像不是真实的,因为判别器知道图像是从生成器生成的。为了解决这个事情,GAN将真实的图像引入博弈中,并将判别器与

03月29日

nacos2.2启动报错The specified key byte array is 16 bits which is not secure enough for any JWT HMAC-SHA

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 264次
nacos2.2启动报错The specified key byte array is 16 bits which is not secure enough for any JWT HMAC-SHA

1.问题描述这几天搭建了一个微服务项目,使用nacos2.2来做注册和配置中心,但是启动nacos的时候发现报错,查看log后发现报的是,Causedby:io.jsonwebtoken.security.WeakKeyException:Thespecifiedkeybytearrayis16bitswhichisnotsecureenoughforanyJWTHMAC-SHAalgorithm. TheJWTJWASpecification(RFC7518,Section3.2)statesthatkeysusedwithHMAC-SHAalgorithmsMUSThaveasize>=256

03月29日

openai的的API如何使用

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 247次
openai的的API如何使用

openai的的API如何使用importosimportopenaiopenai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")response=openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="Iamahighlyintelligentquestionansweringbot.Ifyouaskmeaquestionthatisrootedintruth,Iwillgiveyoutheanswer.Ifyouaskmeaquestionthatisnonsense,trickery,orhasnoclea

03月29日

实战Git常用操作(IDEA界面+命令):初始化(init)、忽略文件(.gitignore)、提交(commit)、查看提交记录(log)、创建+切换分支(branch)

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 1375次
实战Git常用操作(IDEA界面+命令):初始化(init)、忽略文件(.gitignore)、提交(commit)、查看提交记录(log)、创建+切换分支(branch)

本文目录前言一、Git初始化init1.1init命令1.2IDEA查看Git/Commit选项卡二、忽略指定文件(.gitignore)三、提交(commit)3.1IDEA界面提交(commit)3.2commit命令四、查看提交记录(log)4.1log命令4.2IDEA查看提交记录五、创建分支(branch)5.1IDEA创建+切换分支(branch)5.2branch和checkout命令总结前言在上文天狗实战(二)SpringBootAPI开发详解--SpringMVC注解+封装结果+支持跨域+打包(下),我们实现了期望的API开发,打包了一个jar包,发布到DEV环境上供前端联调,其实,在实际的项目开发中,是会涉及到版本管理的,

03月29日

[MATLAB]中meshgrid函数的用法与实践(学习笔记)

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 257次
[MATLAB]中meshgrid函数的用法与实践(学习笔记)

今天在看点目标成像仿真程序的时候,看到了meshgrid函数,看了matlab的帮助文档后理解了一点,特此记录学习过程。目录一、meshgrid函数二、举例验证三、创建二维网格绘制曲面图四、总结五、meshgrid函数源代码(仅供参考):一、meshgrid函数meshgrid函数是MATLAB中用于生成网格采样点数的函数,通常进行2D、3D图形的绘制。1、【X,Y】=meshgrid(x,y):基于向量x和y中包含的坐标返回二维网格坐标。X是一个矩阵,每一行是x的一个副本,Y也是一个矩阵,每一列是y的一个副本。坐标X和Y表示的网格有length(y)个行和length(x)个列。2、[X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x

03月29日

python:pandas模块最全最详细的教程

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 410次
python:pandas模块最全最详细的教程

pandas模块介绍pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750pandas基于Numpy,可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构,其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组,DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:支持文件存取操作,支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。支持增删改查、切片、高阶函数、分组聚合等单表操作,以及和dict、list的互相转换。支持多表拼接合并操作。支持简单的绘图操作。支持

03月29日

学生成绩管理系统(C语言)

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学生成绩管理系统(C语言)

 学生成绩管理系统思路学生成绩管理系统,首先要初始化系统,开始一个新的学生成绩系统初始化记录学生姓名,学号,院系,然后输入学生各科成绩,数学,英语,语文成绩。记录完各课成绩以后,可查看学生平均成绩和是否及格,成绩查询其中有学号查询,姓名查询,院系查询,还有全部输出,可以清晰的看到及格人数,按照分数高低排列,最后还可以添加和删除学生成绩,或者更改学生成绩,避免人为录入成绩错误。基本函数1.结构体structStudent定义一个结构体struct ,结构体的关键字,students 定义的结构体对象。学号charID[20];姓名charName[10];各项成绩floatMark,总成绩floatAll 平均成绩floatAverage;2.录入(void

03月29日

BP神经网络

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 246次
BP神经网络

1.BP神经网络是什么        BP(Back-propagation,反向传播)神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。请注意他不是时下流行的那一套深度学习。要训练深度学习level的网络你是不可以使用这种算法的。原因我们后面解释。而其实机器学习的bottleneck就是成功的突破了非常深的神经网络无法用BP算法来训练的问题。        那么反向传播的东西是什么呢?答案是:误差。就是在模拟过程中(这是一个循环,我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的)收集系统所产生的误差,并且返回这些误差到输出值,之后用这些误差来调整神经元的权重,这样生成一个可以模拟出原始问题的人工神经网络系统。2.神经网络基础架构       

03月29日

Selenium元素定位方法总结

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 346次
Selenium元素定位方法总结

Selenium可以驱动浏览器完成各种操作,比如模拟点击等。要想操作一个元素,首先应该识别这个元素。人有各种的特征(属性),我们可以通过其特征找到人,如通过身份证号、姓名、家庭住址。同理,一个元素会有各种的特征(属性),我们可以通过这个属性找到这对象。目录一、元素的概念(一)什么是元素?(二)查看元素信息二、元素定位方法(一)根据id定位(二)根据name定位(三)通过classname定位(四)根据tag定位(五)通过linktext定位(六)通过partiallinktext定位(七)根据XPath定位2.7.1绝对路径2.7.2相对路径(八)通过cssselector定位2.8.1id选择器2.8.2class选择器2.8.3标签选择

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