从配置文件加载配置参数 除了在应用程序代码中硬编码配置参数，还可以从外部文件加载配置参数。Flask支持从Python文件、JSON文件、YAML文件等文件格式中加载配置参数。
pyyaml模块在python中用于处理yaml格式数据，主要使用yaml.safe_dump()、yaml.safe_load()函数将python值和yaml格式数据相互转换。当然也存在yaml.dump()、yaml.load()函数，同样能实现数据转换功能，只是官方不太推荐使用。官方给出的解释，因为yaml.safe_dump()、yaml.safe_load() 能够：
BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场景，具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。
什么是YAML YAML参考了其他多种语言，包括：XML、C语言、Python、Perl以及电子邮件格式RFC2822。 Clark Evans在2001年5月在首次发表了这种语言，另外Ingy döt Net与Oren Ben-Kiki也是这语言的共同设计者。 YAML是"YAML Ain't a Markup Language"（YAML不是一种置标语言）的递归缩写。 在开发的这种语言时，YAML 的意思其实是："Yet Another Markup Language"（仍是一种置标语言）， 格式及示例
设计软件时，我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够，一个好的软件还应关注它的生态系统，例如测试，部署，网络等，这其中最重要的一方面就是配置管理。
PyYAML现在维护在https://github.com/yaml/pyyaml。此页面仅用于历史目的。
Jenkins是一个开源的自动化服务器，用于构建、测试和部署代码。它可以通过插件扩展，支持各种不同的项目类型。Jenkins通常被用于实现持续集成和持续交付（CI/CD）。
在Python开发中，经常将配置文件以json 的形式写在文件中 Bunch可以将配置文件转换为配置类和配置字典。
常用配件文件的处理方式，包含：JSON、ini / config、YAML、XML 等
YAML 官方网站称 YAML 是"一种所有编程语言可用的友好的数据序列化标准"。YAML Ain't Markup Language，和GNU一样，YAML是一个递归着说"不"的名字。不同的是，GN
模型 概念 专门用来存放数据的对象 特点 一般直接继承自NSObject 在.h文件中声明一些用来存放数据的属性 首先创建实体类，具备属性，可用点语法 模型定义示例 @interface Shop : NSObject /** 名字 */ @property (nonatomic, strong) NSString *name; /** 图标 */ @property (nonatomic, strong) NSString *icon; /** 通过一个字典来初始化模型对象 */ - (instan
python代码中配置文件是必不可少的内容。常见的配置文件格式有很多中：ini、yaml、xml、properties、txt、py等。
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有， 进行安装。
现在github上面有3个版本的mask-rcnn， keras, caffe(Detectron)， pytorch，这几个版本中，据说pytorch是性能最佳的一个，于是就开始使用它进行训练，然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题，记录一下。
YAML是一种直观的能够被电脑识别的的数据序列化格式，容易被人类阅读，并且容易和脚本语言交互，YAML类似于XML，但是语法比XML简单得多，对于转化成数组或可以hash的数据时是很简单有效的。
前面实现了一个基础的读取yaml文件内容，当成用例去执行。虽然入门简单，但需要扩展功能，比如在 yaml 用例实现参数化，就不好扩展了。 因为它并不是一个真正的pytest的模块和用例，无法被钩子函数探测到。所以这篇会把yaml文件动态生成一个py模块，把yaml文件的数据，动态生成一个函数。
框架内核是pytest，为框架提供了用例识别、组织运行、IDE集成等基础能力，以及pytest框架稳定性和强劲扩展能力。同时集成了requests等三方库，支持接口测试等。并实现了项目脚手架。
下载源码包PyYAML-3.13.tar.gz 并解压，在命令行下切换到解压后的包目录内并执行如下命令：
大家对yaml文件还处于比较陌生的阶段，yaml 和 json 文件本质上是一样的，都是静态的文件，当然不能直接引用 python 的函数。 那这时候就有人问到了，那为什么 httprunner 框架可以在yaml文件中引用函数呢？
机器之心专栏 作者：第四范式强化学习团队 强化学习研究框架 OpenRL 是基于 PyTorch 开发的，已经在 GitHub 上开源。 OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括： 简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口 支持自然语言任务（如对话任务）的
来源：机器之心本文约4000字，建议阅读10分钟强化学习研究框架 OpenRL 是基于 PyTorch 开发的，已经在 GitHub 上开源。 OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。 OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括： 简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口 支持自然语言任务（如对话任务
Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台，matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢？所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
上一篇讲到如何安装MMDetection，今天要分享如何使用 MMDetection 训练自定义数据集，其实非常简单！
1、dumps：将python中的 字典 转换为 字符串 import json test_dict = {'bigberg': [7600, {1: [['iPhone', 6300], ['Bike', 800], ['shirt', 300]]}]} print(test_dict) print(type(test_dict)) #dumps 将数据转换成字符串 json_str = json.dumps(test_dict) print(json_str) print(type(json_str)
我之前尝试录制，将录制好的请求进行处理，然后post/get出去。 结果有人做了一个很完备的工具，比我的要完备，好得太多。它就是HttpRunner. 关键是很好用，用的人也很多。
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架，序列化是指将模型、张量或其他Python对象转换为一种可存储的格式，以便于在后续的时间点进行加载、重用或共享。通过序列化，可以将模型保存到磁盘上，方便后续再次加载和使用。
在过去的几十年中，智能会话系统已经发生了显著的变化，从关键字识别交互式语音应答（IVR）系统到跨平台智能个人助理，都在慢慢成为日常生活中不可或缺的一部分。在这样的背景环境下，我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台，用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。
为了在将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型，您可以使用Python库，例如pandas和json。
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多：Tuple、Dictionary两种类型。
重点掌握第1种,在工作中,我们的项目在启动的时候,需要预先设置一些配置信息,为了方便管理,便于维护,我们将所有的配置信息,封装在一个类中,然后再进行使用,下面是代码的实现过程,大家可以看一下:
YAML兼容JSON格式，简洁，强大，灵活，可以很方便的构造层级数据并快速转为Python中的字典。
本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式
yaml简介 1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式 2.yaml基本语法规则： 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。 缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可 #表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样 3
一个比较大的项目总是会涉及到很多的参数，最好的方法就是在一个地方统一管理这些参数。最近看了不少的python项目，总结了两种很有意思的配置管理方法。
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式，而还原的过程称为「反序列化」。
TOML 文档在 Python 中表示为字典。TOML 文件中的所有表和子表都显示为嵌套字典
我们在设计自动化测试框架的时候，经常使用到配置文件，而配置文件种类有很多，常见的配置文件格式有很多中：ini、yaml、xml、properties、txt、py等。
JSON（JavaScript对象表示法的缩写）是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样，但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。它是一种流行的数据格式，因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单！Python 有两种数据类型，它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。
1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式。在自动化测试用的相当多所以需要小伙伴们要熟练掌握
场景文字识别 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 在图像分类任务中，我们向大家介绍如何训练AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
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