问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
作为一个爱折腾写Python比较多的人，我一直在想一个事情：能否将熟悉的Python技术栈的能力带到移动平台中，不用写哪些繁琐的Native开发代码，就能在移动端跑起来一个AI Demo呢？...基于 Beeware 工具箱写的 Python 程序可以在 PC，Web，Android 和 iOS 上运行，因此正是我想要的。 一切听起来很美好，但实际使用时也遇到很多问题。...关于 LeptonAI 的使用和 SDXL 的部署，可以参考我这篇文章。...，点击生成图片的按钮后，代码读取用户输入，构造网络请求，然后将 text-to-image 生成的图像返回给客户端，客户端进行解析后再展示。...最后也将 88 行代码列出来，完整代码仓库在这里，感兴趣的小伙伴可以自己玩玩。 """ An Application based on Python and LeptonAI!
加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...该函数将接受一个未排序的列表作为输入，并返回排序后的列表作为输出。 下面的代码首先构造一个包含100,000个随机整数的列表。...在我的i7–8700K电脑上，对所有这些数字进行排序平均需要3.0104秒！ ? 众所周知，Python循环很慢。更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。...在我的电脑上，整理所有这些数字平均需要0.1424秒——这是21倍的速度! ? 加速Numpy操作 Numba的另一个亮点是加快了对Numpy的操作。...上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.001196秒——大约是2倍的加速。添加一行代码也不错! 它总是这么快吗？
10、在Python 3中，将一个列表转换成一个集合哪个更快的方法[10] 这篇文章介绍两种列表转换成一个集合方法，对比哪一种性能更好。...官网:https://sanicframework.org 2、mypy[12] 一个可以在编译期间检查变量类型。...6、beijing_bus[16] 北京实时公交，可以显示查询的公交到达某站还需多久 。 7、mincss[17] Python 写的用来找到 CSS 中没有用到的代码片段，并删除。...8、langid[18] 用于识别输入文本数据所属的语种，目前支持 97 种语言识别。...7、爱书者和藏书狂一样，他们的兴趣从书籍的内容转移到书籍本身，把它作为研究、收藏和膜拜的对象。
作者：Doug Turnbull 译者：林寿怡 机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题，在本文中，我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因，如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题...这就像预测亚马逊的股价是150美元而不是125美元：下面的结果接近吗？...虽然有一些可用的指标 ( 例如 ERR，MAP等 )，在本文中我只把 “NDCG”作为真正相关性指标的缩写。 用机器学习生成ranking函数 经典的回归问题构建了一个用一组特征直接预测的函数 f。...相反，它用于排序-我们提供一组理想的顺序作为训练数据，ranking函数需要两个输入，即query查询和document文档，并为每一个查询正确排序的文档分配一个分数。...我们将这个差异作为一个SVM训练样本：（1,4000）。这里1是我们预测的“更好”的标签，而4000是我们在SVM中用作特征的“销量”增量。
神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？ 我看到的另一个常见问题是：神经网络需要大量的算力，所以它真的值得使用吗？虽然这个问题带有细微差别，但这里有一个简短的答案——是的！...image.png 人们很自然地会怀疑——机器学习算法难道不能做到同样的效果吗？好吧，以下是研究人员和专家倾向于深度学习而非机器学习的两个关键原因： 决策边界 特征工程 好奇吗？很好-让我解释一下。...人工神经网络有能力学习将任何输入映射到输出的权重。 万能近似（universal approximation）的主要原因之一是激活函数。激活函数将非线性特性引入网络。...我们可以使用递归神经网络来解决以下相关问题： 时间序列数据 文本数据 音频数据 循环神经网络(RNN)的优势 RNN捕获输入数据中的序列信息，即在进行预测时文本中单词之间的依赖关系： 53.gif 如您所见...核函数用于通过卷积运算从输入中提取相关特征。让我们试着理解使用图像作为输入数据的过滤器的重要性。
前文回顾222页PDF：《Python3网络爬虫数据采集》 社区的小伙伴们大家好，我是你们的新朋友山月。...它可以将图绘制到屏幕上，然后轻松地导出为各种格式，包括SVG和PDF。使用Gaphas可以构建带有树、网络、流程图或其他图表的应用程序。...21 Toga 官网： https://toga.readthedocs.io/en/latest/ 概述： Toga是一个Python原生的、os原生的、跨平台GUI工具包。...Toga可以在Mac OS、Windows、Linux（GTK）以及Android和iOS等移动平台上使用。...24 PyDraw 官网： https://pypi.org/project/pydraw/ 概述： PyDraw是一个简单的图形库，旨在使图形和输入简单和同步。
我想说的是，一些简单的词序混乱就可以使整个句子不通顺。那么，我们能期待传统神经网络使语句变得通顺吗？不能！如果人类的大脑都感到困惑，我认为传统神经网络很难解决这类问题。...因此，循环神经网络（RNN）粉墨登场。 在这篇文章中，我假设读者了解神经网络的基本原理。...现在的目标是确定连续输入之间的关系。我们能直接把输入给隐藏层吗？当然可以！ ? 这些隐藏层的权重和偏差是不同的。因此，每一层都是独立的，不能结合在一起。...为了将这些隐藏层结合在一起，我们使这些隐藏层具有相同的权重和偏差。 ? 我们现在可以将这些隐藏层结合在一起，所有隐藏层的权重和偏差相同。所有这些隐藏层合并为一个循环层。 ? 这就像将输入给隐藏层一样。...一旦最终状态被计算出来我们就可以得到输出了。 现在，一旦得到了当前状态，我们可以计算输出了。 ? Ok，我们来总结一下循环神经元的计算步骤： 将输入时间步提供给网络，也就是提供给网络 ? 。
Toga[10]：一个使用Python开发原生APP的GUI工具包。Toga由一个具有共享接口的基础组件库组成，以简化与平台无关的GUI开发。...Toga适用于Mac OS、Windows、Linux（GTK）以及Android和iOS等移动平台。...enaml将声明性语言与基于约束的布局系统结合在一起，使用户可以轻松地定义灵活布局的UI。enaml应用程序可以在任何支持Python和Qt的平台上运行。...QMainWindow()：类似一个容器（窗口）用来包含按钮、文本、输入框等widgets。arg标识可以获取命令行执行时的参数。...fbs的安装方法： pip install fbs 使用方法，在命令行中输入： fbs startproject 执行完成后需要输入一些APP的名称等。
同时，收购公司的用户群也将纳入微软的旗下。 横批 保护费已交完，还不快去买正版！...收购将进一步增强思科的安全产品组合，依托思科的“安全无处不在”战略，为企业提供从云到网络再到终端的全面保护。...拥有可以帮助谷歌监测其视频和展示广告中的无效用户行为的技术，谷歌将可以监测到更为准确的广告效果数据。...2016.12 1.5亿美元收购Toga Networks Toga Networks是华为7年前在以色列注册的一家安全相关技术的公司，主要负责的业务有：网络设备、信息安全、存储，以及加密技术。...Toga还可以帮助电信供应商检查通过其路由器传输的数据。 作为全球领先通信解决方案供应商，华为需加在强数据安全这块的投入，才有把握继续稳坐霸主地位。
好吧，说什么事吧 萝卜 财务小妹 我最近要整理好多pdf文件，然后只需要其中的几页，how to do it 额，拆分pdf吗，easy啊 萝卜 财务小妹 好呀好呀，easy的话就快开始吧 那这次完成的奖励是啥...Python GUI，我们有太多种选择了，下面我们先来横向的简单对比下 从高层次上看，大的GUI工具有： Qt WxWindows Tkinter Customer libraries(Kivy，Toga...等) Web相关（HTML，Flask等） 不过今天，我选择的工具是 appJar，这是一个由一位从事教育工作的大神发明的，所以它可以提供一个更加简单的GUI创建过程，而且是完全基于 Tkinter...首先为了实现 PDF 操作，我这里选择了 pypdf2 库 我们先硬编码一个输入输出的示例 from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader infile...，当然也可以切换各种各样的主题模式 下面是添加标签和数据输入组件 app.addLabel("Choose Source PDF File") app.addFileEntry("Input_File
我还经常看到另一个问题:——神经网络需要强大的计算能力。所以当问题中只有一些细微的差别时，使用神经网络真的值得吗？这个问题的答案很简单——值得！ ...人们自然想到——机器学习算法做不到吗？以下是研究人员和专家倾向于选择深度学习而不是机器学习的两个主要原因: 判别边界 特色工程 让我解释一下。 ...MLP可以学习将任何输入映射到输出的权重。 普适近似背后的主要原因之一是激活函数。激活函数将非线性特征引入网络，有助于网络学习输入和输出之间的复杂关系。 ...(2)MLP将失去图像的空间特征。空间特征指的是图像中像素的排列。我将在下面的章节中详细讨论这个问题。 在所有这些神经网络中，有一个共同的问题:梯度消失和爆炸。这个问题与反向传播算法有关。...核的作用是通过卷积运算从输入中提取相关特征。我们可以试着理解使用图像作为输入数据过滤器的重要性。
如果我们让计算机把所有这些烦人的开发工作都做了，不是很赞吗？...该方法的背后有两个关键思路——循环神经网络和编码。我们可以结合这两种方法建立一种自学习翻译系统。 循环神经网络 我们已经讨论过循环神经网络，现在快速回顾一下。...一个常规的（非循环）神经网络是一种通用的机器学习算法——输入一个数字列表，并计算出结果（基于之前的训练）。神经网络能作为一个黑箱来解决大量问题。...然后，他们训练一个序列到序列模型，把员工的问题作为输入句，技术支持团队的回答作为输入句的「译文」。 ?...下面是来自他们论文（https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf）的一个对话样本： 人：连接拒绝或者类似的事情 机器：我可以知道你连接的网络连接的版本吗？
输入这个代码，确保它能够完美运行，然后我们将看看你的练习是否有所收获。...这对于你做下一个练习很重要，其中你将编写所有可以使用的if 语句的部分。 将这个输入并使其工作。...这里的关键点是，现在你正在将if-statements放在if-statements内部作为可以运行的代码。这是非常强大的，可以用来创建“嵌套”决策，其中一个分支导致另一个分支。...input 的参数是一个字符串，它应该在获取用户输入之前打印作为提示。 练习 36：设计和调试 现在你已经了解了if语句，我将给你一些关于for循环和while循环的规则，这将帮助你避免麻烦。...它们正确吗？ 任何可能不会结束的while循环。 任何你因为任何原因无法理解的代码部分。 第三，一旦你标记了所有这些，尝试通过写注释来向自己解释。
我还常常会见到另一个问题——神经网络需要强大的计算能力，那么当问题中只是存在一些细微差别时，使用神经网络真的值得吗？问题的答案很简单——值得！...人们自然会联想到——机器学习算法难道不能做到吗？以下是研究人员和专家们倾向于选用深度学习而非机器学习的两个关键原因： 决策边界 特征工程 那让我来解释一下吧！...MLP能够学习将任何输入映射到输出的权重。 通用逼近背后的主要原因之一是激活函数（activation function）。激活函数将非线性特征引入网络中，有助于网络学习输入和输出之间的复杂关系。...如上图所示，RNN在隐藏状态上有一个循环连接，此循环约束能够确保在输入数据中捕捉到顺序信息。...内核的作用是利用卷积运算从输入中提取相关特征。我们可以试着了解一下使用图像作为输入数据的过滤器的重要性。将图像与过滤器进行卷积会生成一个特征图（feature map）： ?
你可以将本文作为开发者快速了解 Kubernetes 的指南。从基础知识到更高级的主题，如 Helm Chart，以及所有这些如何影响你作为开发者。...好消息是：作为开发人员，你不必关心这些书中大多数内容，这些书教你如何设置、维护和管理你的集群，尽管了解所有这些的复杂性是有帮助的。 我需要做什么才能看到所有这些在运行中的情况？...方法是将 yaml 文件（耶）带有集群期望状态的文件输入到 kubectl 中，它将愉快地将你的集群设置为期望的状态。...更技术性地说，Kubernetes 有一个协调循环的概念，一个调度器能够说的花哨点的术语： "这是我的当前 Kubernetes 集群状态，这是用户的 yaml 文件，让我协调这两者。...如果您已经在使用 Kubernetes，请在下面的评论部分告诉我您是如何处理本地开发的。 我真的需要所有这些吗？
作为 Steampipe 的社区负责人，我一直想要一种更好的方式来可视化项目活动。...所有这些更新都出现在社区 Slack 频道和社交媒体上，但我一直想要每月或每季度自动总结这些变更。...为了这个练习，我从一个详细的提示开始，其中包含样本数据，指定要在数据中识别的模式，并提供可以在测试中使用的样本输出，这些测试将证明脚本的工作符合预期。...我不确定我们为什么甚至期望 LLM 将详细的规范作为输入，并在一次操作中生成整个程序作为输出。人类程序员不会这样工作。即使 LLM 可以，我们会想要它们这样做吗？...对于每个模式(添加新表、增强功能、错误修复、贡献者)，我想要一个可以匹配该模式并通过针对样本数据的测试的函数。长期以来，我的做法是将复杂的正则表达式分解为更简单的步骤，这样我可以单独理解和测试它们。
可以说，像Uber这样的服务提供商将拥有许多这样的司机。每个司机都具有所有这些属性，这些属性将通过其唯一值来区分。这意味着，我们可以使用这些属性作为类的成员来创建“司机”类。...但是作为开发人员，我们需要知道在什么情况下我们的代码可能会给出错误的结果。一种这样的情况是用户未输入正确的值。...这些通常是使用JavaScript在客户端完成的，但可以禁用JavaScript。作为开发人员，我们也需要在我们这边进行验证。...作为程序员，您不必担心垃圾收集器线程如何工作。它只是安静地工作。但是，如果您有兴趣，可以阅读一本好书，也可以在一些Java核心访谈中询问有关内容。...结论 在此博客中，我为您提供了许多资源以及指向精通Java所需了解的各种子主题的链接。
我们可以通过将输入变量设置为特定值并通过图形计算节点来评估表达式。例如，我们设置a = 2和b = 1： TIM图片20180129145002.png 表达式评估为6。...这样做有什么优势吗？ 我们再次看看最初的例子： 12.png 我们可以使用b的正向模式由b向上求导，这样就得到了每个点关于b的导数。...在反向模式给出一个输出的分化对于所有输入的情况下，正向模式给出了所有输出对于一个输入，如果一个函数具有很多输出，则正向模式分化可以更快，更快）。 这不平凡吗？...一旦你意识到你可以快速计算导数，这些只是一个循环依赖。 更糟糕的是，将任何一个循环依赖关系作为部分事物来处理是非常容易的。用求导工具训练神经网络吗？当然，你只是陷在了本地极小值。...还有其他的获得的经验吗？我觉得有。 反向传播也是理解导数如何流经模型的有用透镜。这对于推理某些模型难以优化的原因非常有帮助。
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