fastposter v2.13.0 一分钟完成开发海报 云服务来袭🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图,在对应的位置放上组件(文字、图片、二维🐴、头像)即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码,方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬,多个项⽬有56W+⽤户,通过多年⽣产环境的考验,稳定可靠。广泛应用于各类电商、行业海报、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。fastposter支持Docker部署,云服务无需部署,开箱即用,灵活易用,基
Indicator-Intelligence是一款针对威胁情报的强大数据收集工具,该工具可以帮助广大研究人员通过威胁情报活动中生成的静态文件来查找与威胁行为相关的域名和IPv4地址。
虚幻引擎已经拥有了蓝图和C++进行开发,为什么还需要Python呢?python相对蓝图和C++有什么优势呢?我认为有以下几点原因: 1、python语言入门简单 2、在虚幻中引入python,可以把海量python生态的库引入到虚幻,这大大加快了开发效率 3、python可以实现虚幻编辑器中自动化工作流程 4、Python目前已经成为制作流程和3D应用程序之间的互操作性的首选语言
该文件的第一行指定您使用的是proto3语法:如果不这样做,协议缓冲区编译器将假定您正在使用proto2。 这必须是文件的第一个非空,非注释行。
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
用脚手架的那套东西写了一个工具,但是想要一个用Node去打开选择文件夹弹框的效果,来设置操作根目录。但是,Node本身没有这个API。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
在本文中,我将介绍在CI/CD流水线中实现SBOM生成的实用用例及其益处。本文涵盖了SBOM的概念、其优势、流行格式以及Java和Python项目的实际实现。
ImHex 是一个用于逆向工程师、程序员和在凌晨 3 点时还关心视网膜的人们的十六进制编辑器。该项目具有以下主要功能:
开源地址: https://github.com/AnyMarvel/LianjiaSpider https://gitee.com/dssljt/LianjiaSpider 欢迎吐槽,欢迎提交bug
使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地
Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll,可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装,然后从安装目录中拷贝python3.dll文件,粘贴到Anaconda安装目录下,也就是python36.dll所在的目录下,一般就是第一层目录,具体要看自己的安装情况。
Pyxamstore是一款针对Xamarin AssemblyStore文件(assemblies.blob)的强大解析工具,该工具基于纯Python 2.7开发,支持从一个APK文件中解包并重封装assemblies.blob和assemblies.manifest Xamarin文件。
如果是使用 git 克隆 swagger-ui,可以在当前项目的public目录下执行如下命令
这里用一个开篇进行处理: 如果HTML一直返回JavaScript怎么办? 在网上都是各种使用谷歌的模拟器进行处理,但都不是我想要的。 所以我就找啊找找啊找,然后就找到了。 下面是我在2个小时内找到的方法,挨个测试出来的。 不容易,是否应该关注三连一下呢? 但是前面需要用一些词语盖过去。 先说一下打包的参数吧: pyinstaller常用参数 -F 只在dist中产生一个exe文件。 -w 只对windows有效,不使用控制台。 -D 默认选项,除了exe外,还会在在dist中生成很多依赖文件,推荐
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处? 如果你需要更快的 Python 应用程序,最简单的实现的方法就是通过 PyPy ,Python 运行时与实时(JIT)编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比,使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是,PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
注明: 本文转自http://www.hollischuang.com/archives/1459. 作为一个Java开发人员,经常要和各种各样的工具打交道,除了我们常用的IDE工具以外,其实还有很多工具是我们在日常开发及学习过程中要经常使用到的。 我会在我的个人博客中单独创建一个常用工具页面,把这些工具的链接放到里面。 Java源代码搜索 Grepcode是一个面向于Java开发人员的网站,在这里你可以通过Java的projects、classes等各种关键字在线查看它对应的源码,知道对应的project
最近需要将API中的doc生成html给前端工程师参考调用。 于是粗率的学习了下sphinx ---- Sphinx 是用 Python 编写的,并且最初是为 Python 语言文档而创建,但它并不一定是以语言为中心,在某些情况下,甚至不是以程序员为中心。Sphinx 有许多用处,比如可以用它来编写整本书! 要求 安装: pip install sphinx 语法 Sphinx 使用 reStructuredText 标记语法类似与Markdown 具体可查看: http://zh-sphinx-doc.
优化了一些安卓以及ios部分机型或者系统版本无法获取部分数据的问题,如果还有一些获取不到数据或者连接的问题,请查看 PerfDog使用连接相关说明
Nav Inc.已经创建了一个开源模式定义和代码生成器,它使用GraphQL语法来定义事件和消息格式。选择GraphQL是因为它的表达能力和对开发人员的熟悉程度;Nav模式体系结构(NSA)不使用GraphQL runtime。
CELERY_IMPORTS这个引用自己定义的任务,本文是设置在app名为monitor_agent的my_celery下的tasks.py
本软件可以从 Basel Face Model 2017 里生成完全参数化的人脸,论文链接: https://arxiv.org/abs/1712.01619 根据开发者的需求,该软件可以控制人脸的姿
在实际的测试工作中,通常需要对多组不同的输入数据,进行同样的测试操作步骤,以验证我们的软件质量。这种测试,在功能测试中非常耗费人力物力,但是在自动化中,却比较好实现,只要实现了测试操作步骤,然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入,就可以实现了。
我们知道,照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建,顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。
无论你是正在使用 Python 进行快速开发,还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ,或者是在优化现有的 Python 代码,以下这些 Python 项目都是应该使用的。
使用vscode访问和修改远程文件,分三步实现:在远程linux机器上安装rmate;在本地windows上安装openssh;在vscode中安装扩展remote vscode。
Serialization系列化,将内存中对象存储下来,把他变成一个个字节。二进制。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
AI的发展日新月异,及时掌握一些AI的消息和妹子聊天时也不至于词穷(不建议和妹子聊技术)。
众所周知,Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。那么很自然会有人有这样的疑问:难道Python程序只能以源代码的方式来运行吗,能不能通过某种方式来保护自己的源代码呢?答案是肯定的。这方面的技术主要有两种:一种方法是把Python程序伪编译成扩展名为.pyc的字节码文件,一种是通过py2exe、pyinstaller或者cx_Freeze对Python程序进行打包。之前的文章:Python安装扩展库与打包成exe可
这说明配置已经成功上传。 在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7. 如果同步配置
链接:https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
②name_list.extend(new_name_list):将new_name_list中的元素全部添加到name_list中;
和朋友交流时,了解到微软开发了一个仿真环境叫Airsim,可以作为插件插入到虚幻引擎4中,进行汽车、无人机等实际环境的仿真。于是打算跟着知乎宁子安写的教程来配置一下环境。
unittest 是一个单元测试框架,单元测试完成对一个模块、一个类或一个函数的运行结果进行检验的测试工作。单元测试是对一个程序最基础的组成部分进行正确性验证,只有所有的单元测试不存在问题才能保证整体程序的正确性。
Yarn workspace 是 Yarn 提供的 monorepo 下,管理依赖的机制。对代码仓库下,多个 package 的依赖,进行管理:将共同的依赖,做 hosting(提升)。这样,可以防止 package 中的包重复安装。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
虽然protobuf已经是通用性很广的IDL文件了,但对于未接触过这块的程序员来说,还是有很大的学习成本。在综合可读性和维护性之后,我个人比较倾向于使用oepnapiv2的方案,提供在线接口文档。
前一篇通过生成的 xml 报告最后用 allure 生成一个html报告内容。 我们也可以生成json格式的报告,最后把json格式报告合并成一个,最终生成一个html报告,这在分布式执行的时候用得到。
来自:开源中国 协作翻译 链接: https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文:6 essential libraries for every Python developer 原文链接:https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 大部分研究论文缺乏相应的开源实现,在不同的库中复现研究论文的实现也是一大难题。因此,这篇论文的作者提出一种新型算法,可以自动解析论文,提取文中描述的深度学习模型设计,并生成 Keras 和 Caffe 可执行源代码,在模拟数据集上的实验表明该框架对流程图内容提取的准确率达到了 93%。 过去十年,深度学习在人工智能领域飞速发展,自 2016 年以来就发布了 35800 篇研究论文。与论文一样不断增长的还有研究者和从业者真实的努力和奋斗。在近期的一次 AI 会
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Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
如果你恰好是一个编程新手,并纠结于该如何开始 GitHub 开源项目的学习与研究,这本手册就恰恰能很好解决这一难题,它的最大亮点就在于 GitHub 入门。
可以参考官方提供的文档 : https://code.visualstudio.com/docs/cpp/config-linux
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