我们非常高兴发布了PaddlePaddle V0.10.0版,并开放了新的Python API。 之前在v0.9.0版,完成一个训练或预测任务至少需要两份python文件,分别是定义数据生成器和定义网络拓扑结构的文件。用户通过运行paddle_trainer的C++程序来启动PaddlePaddle任务,该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件,然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量数据启动训练循环。这与Python的现代编辑方式不符,比如Jupyter Notebook。 新版的API被称
Py-EVM是用Python编写的以太坊虚拟机的新实现。目前github上695个star,正在积极开发中,但正在通过以太坊/测试提供的测试套件快速推进。我们感谢有Vitalik和现有的PyEthereum代码,使得我们有的快速进步,因为许多设计决策都受到启发,甚至直接从PyEthereum代码库移植。
针对 Python 编程语言的新功能提议之一是希望为运行时添加“透明度”,并让安全和审计工具查看 Python 何时可能运行潜在危险的操作。
站佬哥们要的东西,自动OR离线发布博客文章,开源程序为Zblog,其实Wordpress一样适用,毕竟都是博客类程序,都是有这样的api接口可以使用!
Python 是一门广受好评的编程语言,每个版本的更新都会对开发社区带来一定影响。近日,Python 3.8 已进入 beta 2 版本的测试中,各项新特性已经添加完毕,最终版本预计于今年 10 月发布。
wiremock-py 是基于WireMock实现的, 使用Python批量生成不同 测试场景 下不同HTTP API的 mock 数据, 然后作为mock server快速全面地对 API 进行测试。
昨天同事反馈了一个问题,原本的办公机环境中的虚拟机是可以对外暴露办公机的IP,提供相应的数据库运维API服务,比如办公机的IP是192.168.10.100,而虚拟机使用virtualbox,使用了主机模式,IP可能是192.168.56.100,那么192.168.56.100上面的API服务可以对外使用192.168.10.100来访问。一般开发环境测试完成之后,就推送到GitLab,经过验证就发布了,所以测试有测试的相关服务,线上有线上的相关服务,IP方式模式都是相对固定的。
通常,如果您正在创建 Python 包,要么是因为有一些想要与他人分享的代码,要么是因为您对想要分享的东西有一定的想法。
在云计算和DevOps的时代,管理和维护多个Kubernetes(K8S)集群成为了常见的挑战。不同的集群(如开发、测试、生产环境)拥有各自的特性和需求。为了有效管理这些复杂的集群环境,需要采用精心的规划和合适的自动化工具。
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 今天的网站开发已经大不同以往,有很多的东西会对进入此领域的人造成困惑,这就是我们写这系列文章的原因——给大家指导如何在开发过程中胜任特定的角色。 大约1周以前,我们发布了一篇名为“现代前端开发--2018”,同时我们承诺了会发布一篇“后端以及开发运维路线图”。兑现这一承诺,这篇文章就是关于现代后端开发者的。如果你还没有查看过前端开发路线图,可以去瞧瞧先。 在此之前,后端路线图就是简单粗暴的给出了你需要掌握的技术,而没有清晰的方向以及学习的合理顺序。我
作者:Deepak Charan Logavaseekaran, Rakshith Macha Billava
OpenTelemetry刚刚开始了它的第一波测试版,先是 Collector,Java自动检测代理,然后是Erlang、Go、Java、JavaScript和Python SDK,最后是.NET SDK。这意味着你可以开始将OpenTelemetry集成到你的应用程序和客户端库中,以捕获应用程序级别的指标和分布式跟踪。
前两天写了一篇小程序云开发高逼格玩法,准备开始正式进入实战阶段了,本篇文章基于腾讯云的服务来简单实现一个API接口「依赖云服务器、私有网络、云函数、API网关、云函数、云解析」
---- 新智元报道 来源:GitHub 编辑:LRS 【新智元导读】历时四个多月,PyTorch 1.10终于发布了正式版,这次的更新内容性能更强,对安卓的支持更多,对开发人员也更友好了! 10月21日晚上,PyTorch 1.10终于发布! 本次更新包含了自1.9版本以来的426名贡献者的3400多条commit共同组成,更新内容主要在于改善PyTorch的训练、性能以及开发人员可用性。 集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销; FX、torch.specia
按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
云原生是一种团队、文化和技术组织形式,利用自动化工具和架构来管理软件复杂度和加速软件交付。
Forbidden-Buster是一款功能强大的Web应用程序安全测试工具,该工具专为红队研究人员设计,可以通过自动化的形式并采用多种技术绕过HTTP 401和HTTP 403响应码,通过访问目标系统的未授权区域,来测试目标Web应用程序的安全态势。
Dropbox 是世界上流行的桌面应用之一,你可以安装在 Windows、macOS 和部分的 Linux 发行版上。但你可能不知道,这个应用大部分是用 Python 写的。实际上,Drew 给 Dropbox 写下的第一行代码就是用的 Windows 版 Python,用的是老牌的 pywin32 等库。
量子位 | 问耕 编译整理 今日凌晨,在加州湾区Google总部山景城举办的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow 1.0版本正式发布!目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow
前面2课讲解了如何部署ERC721非同质化资产,并作为海洋商店发布在OpenSea测试网络。 本文以野狼队的队员TOKEN为例,讲解如何配置图形/文字特有的ERC721非同质化资产。 通过本文学习,你可以了解: (1)如何安装python; (2)如何通过python部署Http服务,用于提供meta信息; (3)通过REMIX发布ERC721到Rinkeby测试网络; (4)发布资产到OpenSea商店;
在日常运维管理的发展过程中,可视化、自动化是一个阶段的进程必备要素,所以,对于可视化运维平台的掌握与了解也非常重要,我们运维小伙伴们也在不断的探索与挖掘当中,今天,民工哥给大家安利一款可视化的自动化运维管理平台:Spug,开源、免费,功能强大。
APIDetector是一款针对Swagger的强大安全扫描工具,该工具可以帮助广大研究人员高效扫描和识别目标Web域名及子域名中暴露的Swagger节点。该工具是一款智能化工具,专为安全专家和开发人员设计,可以有效地执行真的Swagger的API安全测试和漏洞扫描。
AntiSquat是一款功能强大的域名安全检测工具,该工具基于人工智能技术实现其功能,例如自然语言处理(NLP)和大语言模型(ChatGPT)等,可以帮助广大研究人员更好地检测误植域名和钓鱼域名。
Playwright 是一个 Node.js 库,它提供了一个高级的 API 来自动化 Chromium、Firefox 和 WebKit 浏览器中的操作。Python Playwright API 是 Playwright 的 Python 版本,它提供了一套与 Node.js 版本相同的 API,可以在 Python 中使用。
RedditC2是一款基于Reddit API的C2流量托管工具,该工具能够使用Reddit API来托管C2流量,由于大部分蓝队研究人员都会使用Reddit,因此使用Reddit API就变成了一个伪装合法流量的绝佳方式。
如果说要用 Python 进行 web 开发,我想你一定会告诉我 使用 Flask 或者 Django 再或者 tornado, 用来用去无非就这三种框架。可能逛 github 多的朋友还会说一个 fastapi。但是,皇上,时代变了,大清… 亡了!!!
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本,加入了对AMD ROCm的支持,可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
在现代软件开发中,自动化测试已经成为了一项必备的技能。随着前端技术的发展,Web应用程序也变得越来越复杂,测试的工作也变得越来越繁琐和耗时。Playwright是一个新兴的自动化测试工具,它可以帮助我们更快地完成测试工作,提高测试效率。
本文介绍使用全静态页面的网站如何利用腾讯云的SCF+API服务实现简单的后端接口,并提供了一个Python出题器的实例演示。
作者:ConnorZhang 链接:https://juejin.cn/post/6944598601674784775
概述 本文主要介绍基于Python3进行接口测试时,应该掌握Python3哪些基本的能力,主要从以下几个方面进行说明。 Python3基本语法 Python3http库urllib/requests/locus Python3各类格式解析 unittest测试框架 其他一些能力,例如算法、数据结构等等 这里大致说明一下,后续各专题专门就每一类能力进行分享。 Python3基本语法 对于Python3的入门学习和掌握,请参见我前期所发布的《快学Python3》系列,有30多
本文从GitHub中整理出15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。 Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的AP
去年临近跨年的某一天,一个包管理器突然在脑海中形成了蓝图。粗略地估计了一下我的编码能力,我认为这在我的能力范围之内,于是尽管年底非常忙,还要忙着晋升答辩的事情,我还是腾出空(摸鱼)写下了我的第一行代码。
正如我们之前公告中所讨论,我们正在努力构建OpenTelemetry的第一个GA版本。自从3月份beta版以来,OpenTelemetry已经解决了2640个github问题,合并了5721个PR,使其成为第二大活跃的CNCF项目。今天是这个过程中的另一个里程碑,跟踪规范的冻结和发布第一个候选(release candidate,RC)版本。
什么叫 "现代化" 公司? 不成熟定义,就是公司整体 IT 基础设施和架构设计完善,会使用微服务、协同开发、自动化测试、自动化打包发布、自动化部署、自动化日志收集和自动化运维监控等多项 "现代化" 的技术解决高并发等较大体量业务问题的公司; 这些公司或组织团体一般有较多业务,以互联网领域、近些年新成立的公司居多,域名命名及分配使用比较规范。 什么是域名预测? 简答来讲就是基于 "现代化" 公司比较规范的域名使用规律已经使用的新技术架构,在已知某个域名后,预测该域名可能有哪些变体形式的域名。 举一个简单的例
我们从GitHub中整理出了15个最受欢迎的Python开源框架,这些框架包括事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试、爬虫等。 1. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 2. Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架
Postman 是一个接口测试和 http 请求的神器,非常好用。 官方 github 地址: https://github.com/postmanlabs
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人,你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点,这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品,但是使用正确的工具,我们可以工作得更高效,生产率更高。因此了解正确的工具,对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章,介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本,实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
注:以下内容翻译自:https://yaml.readthedocs.io/en/latest/pyyaml.html
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
今天,PyTorch 1.5 宣布上线,此版本主要包括几个新的 API 的添加和改进。新版 PyTorch 包括对 C++前端的重大更新,用于计算机视觉模型的「channels last」存储格式,以及用于模型并行训练的分布式 RPC 框架的稳定版本。该版本还提供了针对自动求导机制中黑塞和雅可比的新 API,以及受 pybind 启发,允许用户创建自定义 C++类的一个 API。另外,torch_xla 已可在 PyTorch 1.5 版中使用,并在 1.5 版本中进行了测试,可提供成熟的 Cloud TPU 体验。
Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
此外,PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下:
Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具,该工具专为渗透测试人员设计和开发,旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是,没有一个正确的答案,没有一个最快的JSON
昨日,PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型 API 等。
PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。
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