一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras 3、找到keras目录下的optimizers.py文件并添加自己的优化器...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Docker 镜像文件，production\ 下的 django 文件夹存放基于本项目编排的镜像，由于线上环境还要用到 Nginx，所以 nginx 目录下存放 Nginx 的镜像。...线上环境 镜像文件 我们先来在 production\django 目录下编排博客项目线上环境的镜像文件，镜像文件以 Dockerfile 命名： FROM python:3.6-alpine ENV...ENV PYTHONUNBUFFERED 1 设置环境变量 PYTHONUNBUFFERED=1 接下来的一条 RUN 命令安装图像处理包 Pilliow 的依赖，因为如果使用 django 处理图片时...然后我们将项目依赖文件 Pipfile 和 Pipfile.lock copy 到容器里，运行 pipenv install 安装依赖。...其实是一个 python 包，我们直接通过 pip 安装就可以了： $ pip install docker-compose 为了避免运行一些 docker 命令时可能产生的权限问题，我们把系统当前用户加入到
右键项目工程，点击Java Build Path 点击Add Library，选择Server Runtime 选择Tomcat版本 此时就看到拥有了Tomcat的jar包了
1.虚拟环境 1.1为什么要用虚拟环境 我们之前安装的库基本都是通过pip直接安装到全局环境中的，但是如果我们不同的项目需要用到不同的库，以及不同项目中用到同个库的不同版本，就会导致项目之间的环境不兼容...，以django为例：如果你现在用Django 1.10.x写了个网站，然后你的领导跟你说，之前有一个旧项目是用Django 0.9开发的，让你来维护，但是Django 1.10不再兼容Django 0.9...这时候就会碰到一个问题，我如何在我的电脑中同时拥有Django 1.10和Django 0.9两套环境呢？这时候我们就可以通过虚拟环境来解决这个问题。...-p C:\Python36\python.exe [virutalenv name] 3.进入虚拟环境 虚拟环境创建好了以后，那么可以进入到这个虚拟环境中，然后安装一些第三方包，进入虚拟环境在不同的操作系统中有不同的方式...在我的电脑->右键->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量中添加一个参数WORKON_HOME，将这个参数的值设置为你需要的路径。
前言 我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了...，如 requirements.txt 文件中对 Django 的依赖只写了一个 django，可能在 2016 年的时候运行安装会安装 Django 的 1.x 版本，到了 2017 年就会安装 Django...Pipfile.lock 详细标识了该项目的安装的包的精确版本信息、最新可用版本信息和当前库文件的 hash 值，顾明思义，它起了版本锁的作用，可以注意到当前 Pipfile.lock 文件中的 Django...有时候一些 Python 包是仅仅开发环境需要的，如 pytest，这时候我们通过添加 --dev 参数即可，命令如下： pipenv install pytest --dev 这时候，pytest 的依赖便会记录在...卸载 Python 包 卸载 Python 包也非常简单，如卸载 requests 包，命令如下： pipenv uninstall requests 卸载完成之后，Pipfile 和 Pipfile.lock
文件 open 在编辑器中查看一个库 run 在虚拟环境中运行命令 shell 进入虚拟环境 uninstall 卸载一个库 update 卸载当前所有的包，并安装它们的最新版本 基本使用 我们可以创建一个项目...Pipfile.lock 详细标识了该项目的安装的包的精确版本信息、最新可用版本信息和当前库文件的 hash 值，顾明思义，它起了版本锁的作用，可以注意到当前 Pipfile.lock 文件中的 Django...install urllib3==1.22 安装开发环境下的包： 通常有一些Python包只在你的开发环境中需要，而不是在生产环境中，例如单元测试包。...如果你要在你的生产环境中安装你的项目： pipenv install 这不会安装django包。...但是，如果有一个开发人员将你的项目克隆到自己的开发环境中，他们可以使用–dev标志，将django也安装： pipenv install –dev 也就是说一个–dev参数，帮你在同一个虚拟环境中又区分出了开发和非开发环境
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了...，如 requirements.txt 文件中对 Django 的依赖只写了一个 django，可能在 2016 年的时候运行安装会安装 Django 的 1.x 版本，到了 2017 年就会安装 Django...Pipfile.lock 详细标识了该项目的安装的包的精确版本信息、最新可用版本信息和当前库文件的 hash 值，顾明思义，它起了版本锁的作用，可以注意到当前 Pipfile.lock 文件中的 Django...有时候一些 Python 包是仅仅开发环境需要的，如 pytest，这时候我们通过添加 --dev 参数即可，命令如下： pipenv install pytest --dev 这时候，pytest 的依赖便会记录在...卸载 Python 包 卸载 Python 包也非常简单，如卸载 requests 包，命令如下： pipenv uninstall requests 卸载完成之后，Pipfile 和 Pipfile.lock
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头. 一些新手复制了Github上的项目准备运行, 很多时候会在包依赖这一步上卡个半天....Python标准库包) 笔者在自己终端上试了一下, 输出的文件如下: (这里暴露了我没有按项目建虚拟环境的烂习惯(逃) # 省略N个库 .......通过pipreqs库输出依赖 如这个库的名称所示, 就是为了方便管理依赖而生....上面的输出意思是: 找到了requirements.txt, 但不是Pipfile, 正在转换... Pipefile现在将包含固定版本信息, 如果你的requirements.txt中已包含...." 可以清楚的看到整个文件结构 第一个是[source]是安装库所在源, 第二个是依赖库的信息, 第三个是当你开发环境所需要的包, 最后一个是Python版本.
未完成大量编程工作的测试人员往往比其他语言（如Java或C＃）学习Python的速度更快。Python非常适合启动测试！ 什么是pytest？ 任何功能测试自动化项目的核心都是“核心”测试框架。...这是可以添加额外的程序包和代码（例如Selenium WebDriver）的基础。 pytest是Python最好的测试框架之一。它简单，可扩展且具有Python风格。...测试用例是作为函数而不是类编写的。测试断言失败将与实际值一起报告。插件可以添加代码覆盖率，漂亮的报告和并行执行。pytest也可以与Django和Flask等其他框架集成。...这样，同一台计算机上的项目就不会有相互冲突的软件包版本。我使用pipenv 是因为它简化了工作流程。...Pipfile指定了项目的要求，而 Pipfile.lock “锁定”了项目将使用的显式版本。该命令中的“ –dev”选项表示pytest软件包将仅用于开发，而不用于部署。
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头. 一些新手复制了Github上的项目准备运行, 很多时候会在包依赖这一步上卡个半天....Python标准库包) 笔者在自己终端上试了一下, 输出的文件如下: (这里暴露了我没有按项目建虚拟环境的烂习惯(逃) # 省略N个库 .......通过pipreqs库输出依赖 如这个库的名称所示, 就是为了方便管理依赖而生....Pipefile现在将包含固定版本信息, 如果你的requirements.txt中已包含. 我们推荐升级你的Pipefile到指定版本......切换到项目根目录 终端键入Pipenv install如果你尚未建立requirements.txt那么将会得到一个空白的Pipfile文本文件, 此时我们在命令行中使用pipenv install 包名
未完成大量编程工作的测试人员往往比其他语言（如Java或C＃）学习Python的速度更快。Python非常适合启动测试！ ? 什么是pytest？ 任何功能测试自动化项目的核心都是“核心”测试框架。...这是可以添加额外的程序包和代码（例如Selenium WebDriver）的基础。 pytest是Python最好的测试框架之一。它简单，可扩展且具有Python风格。...测试用例是作为函数而不是类编写的。测试断言失败将与实际值一起报告。插件可以添加代码覆盖率，漂亮的报告和并行执行。pytest也可以与Django和Flask等其他框架集成。...这样，同一台计算机上的项目就不会有相互冲突的软件包版本。我使用pipenv 是因为它简化了工作流程。...Pipfile指定了项目的要求，而 Pipfile.lock “锁定”了项目将使用的显式版本。该命令中的“ –dev”选项表示pytest软件包将仅用于开发，而不用于部署。
查看虚拟环境中有多少依赖包： 先输入workon qinghan再输入pip list 在qinghan这个虚拟环境中安装一个django包： pip install django ?...Pipfile文件用来记录项目依赖包列表，Pipfile.lock文件记录了固定版本的详细依赖包列表，查看依赖关系是十分方便。 支持python2和python3。...pipenv管理模块和包 在虚拟环境中安装模块或者包 pipenv install 包名（注意在当前项目路径下执行以上命令） 通过–-dev指明只安装在开发环境中（开发环境是你当前开发的环境，生产环境是上线部署的实际环境...之前在test_01文件夹下的Pipfile文件里手动添加的flask = "*"。 在把这2个文件复制到python_ck01文件夹下，恢复的时候会自动化安装[packages]下面的包。 ?...5.需要在虚拟环境中起项目 如果没进入虚拟环境，就没有相关的依赖包，启动项目就启动不了。
下一步是为我们的库站点创建一个专用目录，通过Pipenv安装Django，然后使用shell命令进入虚拟环境。 您应该始终为每个新的Python项目使用专用的虚拟环境。...image-20200916015409343 第一个app 典型的下一步是开始添加代表功能不同区域的应用程序。 一个Django项目可以支持多个应用程序。...让我们构建文件，以便我们的图书馆项目列出首页上的所有书籍。 将您选择的文本编辑器打开到settings.py文件。 第一步是将新应用添加到我们的INSTALLED_APPS配置中。...我们可以只键入python manage.py makemigrations，但是如果有多个应用程序进行了数据库更改，那么这两个应用程序都将被添加到迁移文件中，这使得将来的调试更加困难。...image-20200916022359047 如果我们在管理员中添加其他图书，则它们也都将出现在此处。 这是对传统Django网站的快速浏览。 现在，向其中添加一个API！
安装 Python Windows 下安装 Python 非常简单，去 Python 官方网站找到 Python 3 的下载地址，根据你的系统选择 32 位或者 64 位的安装包，下载好后双击安装即可。...可搜索如何把 Python 添加到环境变量的相关教程，将安装的Python 添加到环境变量即可。 使用虚拟环境 强烈推荐在虚拟环境下进行 django 的开发。...举个例子，假设你已经在系统中安装了 Python，并且在阅读此教程前你已经进行过一些 django 的学习，但那时候安装的 django 还是 1.x 的老版本。...更改执行策略可能会产生安全风险，如 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies 帮助主题所述。...具体来说，Pipenv会根据项目文件夹的名称创建一个虚拟环境，并且会在项目根目录下生成 Pipfile 和 Pipfile.lock 用于管理项目依赖（以后使用 Pipenv 安装的依赖会自动写入 Pipfile
总览 在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...使用Python和OpenCV构建了此计算机视觉系统-并在本文中分享了方法。 在本文中，将使用图像处理概念和OpenCV。...目录 了解问题陈述 获取该项目的数据 为计算机视觉项目设定蓝图 在Python中实现该技术-添加logo！ 了解问题陈述 这将是计算机视觉中非常罕见的用例。将在视频中嵌入logo。...因此，必须弄清楚如何将logo添加到背景中的某个位置，以使其不会阻碍视频中正在进行的主要操作。...类似地，矩形的像素值为1将被图6的像素替换。最终的输出结果如下所示： ? 这是将用于在视频中跳舞的家伙后面嵌入OpenCVlogo的技术。开始做吧！ 在Python中实现该技术-添加logo！
一、虚拟环境介绍 1.虚拟环境与全局环境 有时候安装了一个Python库，可能在IDE如PyCharm中不能使用，这是因为： 通过pip安装的库默认一般在全局环境中，而PyCharm一般会默认创建虚拟环境...，所以两者的环境不一致，导致安装的包不能正常导入使用，解决办法有2种： 在PyCharm虚拟环境中安装库，使库位于虚拟环境中 将PyCharm的环境设置为全局环境，即我们通常使用的Python，设置为Python...但是有时可能会面临这样的问题：如果现在用Django 1.10.x写了个网站，但是同时有一个Django 0.9开发的项目需要维护，并且有可能Django 1.10不再兼容Django 0.9的一些语法了...packages 生产环境 django = “*” *表示最新版本 requires Python版本 pipfile.lock详细记录环境依赖，并且使用了Hash算法以保证完整的对应关系。...在虚拟环境中用run参数运行项目示例如下： pipenv run python manage.py runserver pipenv有一个缺点： lock不稳定而且时间非常长，所以安装包的时候记得加上
，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。...以前我们需要将虚拟环境依赖包的导出为 requirements.txt ， 一旦依赖包变动，就要重新导出，而pipenv会自动帮我们生成 Pipfile 和 Pipfile.lock ,Pipfile会随着项目...， Pipfile Pipfile文件，source部分用来设置仓库地址，packages部分用来指定项目依赖的包，dev-packages部分用来指定开发环境需要的包，这样分开便于管理。...安装项目已有的所有依赖，加–dev表示包括 Pipfile 的 dev-packages 中的依赖(通常有一些Python包只在你的开发环境中需要，而不是在你的生产环境中，例如单元测试包。...run 在 virtualenv 中执行命令. shell 切换到 virtualenv 中. uninstall 删除提供的包，并清理 Pipfile 的依赖清单中.
但是，使用 npm 若不指定 -g 参数全局安装，则默认都安装在当前项目的 node_modules 下，这种依赖包管理按项目隔离区分的方式其实是非常方便的。...其他依赖包也是通过 install 命令安装，所有包信息都将会记录在 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件中，类似于 package.json 和 package-lock.json 。...在虚拟环境中进行操作必须先进入到此虚拟环境中： pipenv shell 有时候先执行 pipenv shell ，再执行后续操作（如 python3 test.py ），这样分了两步并不方便，所以你可以直接一条命令...比较出名的有 flask、django、tornado，但我更推荐你使用的是 sanic 。...sanic 的特性也是异步无阻赛，只支持 python 3.5 及其以上版本，因为其依赖的 async/await 特性只在 python 3.5 版本才添加，熟悉 ES6 的读者应该很熟悉 async
pip已经集成到Python 3.4及更高版本中，因此在大多数情况下，你不需要额外安装它。安装包使用pip安装包非常简单。...与Git集成由于Pipfile和Pipfile.lock文件包含了项目的所有依赖信息，因此你可以将它们包含在你的版本控制系统中（如Git）。...指定Python版本在Pipfile中，你可以指定项目所需的Python版本。这样，当你的项目被部署到新环境时，pipenv会确保使用正确的Python版本。...[requires]python_version = "3.8"设置源有时你可能需要从自定义的软件源或私有源中获取包。你可以在Pipfile中设置源，以确保pipenv从正确的地方获取依赖项。...与构建工具集成如果你的项目需要使用构建工具（如Webpack、Gulp等），你可以将pipenv集成到构建过程中。
每个项目都需要建一个在项目目录下的虚拟环境 用来部署方便高效 操作步骤 进入项目根目录 安装当前python环境 pipenv install 指定环境 pipenv --python 3.6...激活虚拟环境 pipenv shell 安装包 pipenv install django==1.11 补充信息：由于pipenv默认下载源在国外服务器，因为种种原因导致是不是下载慢 超时等等...，最好设置国内镜像 打开虚拟环境的python路径 ，进入 vim .project/Pipfile 修改url后的网址即可 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn...Pipfile文件
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