爬虫 原理python网络
Selenium4+Python3系列（十二） - 测试框架的设计与开发
前言 自己从未没想过能使用python来做自动化测试框架的设计、开发。 可能有人会好奇说，六哥，你怎么也用python写测试框架了？ 领导说： python你也没有实际工作经验，可能就是自己自学的。 听完，那一刻，我真的特别证明自己，我也行！ 框架搭建 整个框架的实现，大约也就1.5天，关于框架的开 ......
Selenium4+Python3系列（十三） - 与docker中的jenkins持续集成
前言 文章更新到这一篇时，其实我还是很开心的，因为这也正是这系列教程的最后一篇文章，也算是完成了一个阶段性的小目标，也很感谢那些愿意看我文章与我交流学习的同学，感谢有你们的支持和陪伴。 Jenkins的下载安装 1、拉取镜像： 笔者是Mac系统，为了方便就直接使用Docker进行安装了，终端输入如下 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
Python字符串格式化与F-String语法
Python格式化字符串有三种方法，第一是早期就有的%，其次是2.5之后的format()，还有就是3.6添加的f-string，本文还额外介绍了内置的标准库Template，该库也提供了格式化字符串的方法。 ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(7) - 在线问答系统
1.项目源码/业务逻辑 百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/13VNfrSJE6vcL3HP1J5T8ew 提取码：00s0，项目业务逻辑自行阅读 2.项目搭建 👇点击新建New Project，选择Flask项目 👇选择项目路径和使用Virtualenv新建项目 ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(6) - Flask表单的实现
1.表单介绍 1.1.表单知识回顾 常见的表单元素： 表单标签<form> action：表单提交的URL地址 method：表单请求的方式（GET/POSt） enctype：请求内容的形式，如：application/x-www-form-urlencoded、multipart/form-da ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(4) - Flask模板语法与继承
1.Flask模板介绍 前置：理解渲染机制即上篇笔记中render_template()功能是如何实现的！ 1）找到html文件地址 2）读取html文件中的内容 3）替换html中的特殊字符 4）将html的内容发送给浏览器 1 <!-- html文件 --> 2 3 <!DOCTYPE html ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(5) - Flask中的ORM使用
1.理解ORM ORM是MTV模型里面的Model模型 ORM(Object Relational Mapping)，对象关系映射 举例：学生选课 学生和课程这两个实体，一个学生可以选择多门课程，一个课程可以被多名学生选择。这两个实体是多对多的关系，学生选课对应的数据库表 为什么要学习ORM ORM ......
<七>lambda表达式实现原理
C++11 函数对象的升级版=>lambda表达式 函数对象的缺点: 使用在泛型算法,参数传递, 比较性质/自定义操作 优先级队列, 需要专门定义出一个类 //lambda表达式语法: //[捕获外部变量](形参列表)->返回值{操作代码} auto func1=[]()->void{cout<<" ......
制作 Python Docker 镜像的最佳实践
概述 📚️Reference: 制作容器镜像的最佳实践 这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新） 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积，提升 DevOps 效率，另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。 通用 Docker 容器镜像 ......
（数据科学学习手札147）Python GIS利器shapely全新2.0版本一览
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，我写过很多篇介绍geopandas相关技术的文章，而geopandas之所以如此高效易用，成为Python GIS生态中的翘楚，离 ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
SpringBoot源码学习2——SpringBoot x Mybatis 原理解析（如何整合，事务如何交由spring管理，mybatis如何进行数据库操作）
阅读本文需要spring源码知识，和springboot相关源码知识 对于springboot 整合mybatis，以及mybatis源码关系不密切的知识，本文将简单带过 系列文章目录和关于我 涉及到spring ioc原理，可移步学习：Spring源码学习笔记12——总结篇IOC，Bean的生命周 ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
Python异步爬虫（aiohttp版）
异步协程不太了解的话可以去看我上篇博客：https://www.cnblogs.com/Red-Sun/p/16934843.html PS：本博客是个人笔记分享，不需要扫码加群或必须关注什么的（如果外站需要加群或关注的可以直接去我主页查看） 欢迎大家光临ヾ(≧▽≦*)o我的博客首页https:// ......
Vue 响应式原理模拟以及最小版本的 Vue的模拟
在模拟最小的vue之前,先复习一下,发布订阅模式和观察者模式 对两种模式有了了解之后,对Vue2.0和Vue3.0的数据响应式核心原理 1.Vue2.0和Vue3.0的数据响应式核心原理 (1). Vue2.0是采用Object.defineProperty的方式,对数据进行get,set方法设置的 ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......