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dotnet 是否应该 HttpResponseMessage 调用 Dispose 进行释放

对于 HttpClient 的请求响应值 HttpResponseMessage 来说,既然继承了 IDisposable 接口,自然就是想让大家可以通过 using 或者手动调用 Dispose 进行释放的...本文将来聊聊 HttpResponseMessage 调用 Dispose 进行释放的意义有多大,有没有必要性的问题 先说结论,建议通过 using 或者手动调用 Dispose 释放 HttpResponseMessage...当然,同时 Content 里所获取的 Stream 和 HttpResponseMessage 都调用释放也没有什么问题,如以下代码是没有问题的,框架内部处理了 using...using var stream = response.Content.ReadAsStream(); 只对 HttpResponseMessage 或者是 Content 里所获取的 Stream 进行释放...实际上是在 HTTP 2 调用 Dispose 会更好的还给连接池 至于 Content 里所获取的 Stream 调用 await using 进行异步释放,这是没有必要的,因为这里的释放逻辑没有什么需要异步的

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原生js上传文件 发送JSON,XML,请求的表单进行URL编码详解

多用途internet邮件扩展类型,大小写不敏感,传统写法小写 一个栗子 用于HTTP请求的编码对象 /* * 编码对象的属性 * 如果它们是来自HTML表单的名/值,使用application...data) return ''; // 如果传入为空,直接返回字符串 var pairs = []; // 保存名/值 for(var name in data) { // 进行遍历 if (...} return pairs.join('&'); // 进行连接 } 上方代码将传入的键值,转换为url的方式提交 function postData(url, data, callback)...编码 需要在将其更改为 application/json 即可以进行表单提交 function postJSON(url, data, callback) { var request = new XMLHttpRequest...formdata.append(name, value); // 添加键值作为子节点 } // 由于使用FormData将会自动设置头部信息 // 将键值作为主体进行发送 request.send

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利用 JSON-Schema Json 数据进行校验( Python 示例)

一个简单的JSON数据往往需要写一大段代码来校验数据格式是否符合预期,导致代码膨胀,可读性不好。...层次很深,校验代码就退化到了直接编码校验 1.4 当前较为流行的RPC框架的解决方案——Data Model 回想thrift作为目前较为流行的一个跨语言开发框架,使用起来就不需要这么繁杂的参数校验,究其原因是因为...可见,为了提供可靠的数据,得先有关于数据格式的描述(数据模式),如果json数据校验的时候,先整理出数据模式,是否也能写个通用的检验算法,运用模式对数据进行校验呢? 2....容器中容纳的元素是基本数据类型或容器,因此我们只需校验基本数据类型和容器的结构进行校验,容器中的元素可以采用递归的方式进行校验。...由于基本的json数据以key-value的形式存在,可以针对各个字段指定应该满足的规则,形式如 "key": { "rule1_name": rule1_value, "rule2_name

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不要再类别变量进行独热编码

这导致了一个异常稀疏的现象,这使得它很难进行最优化。这对于神经网络来说尤其如此,它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是,每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测,从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成,而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码,将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示,这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是,这种编码方法y变量非常敏感,这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代,模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如,将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...这将消除异常值的影响,并创建更多样化的编码值。 ? 由于模型每个编码类不仅给予相同的值,而且给予一个范围,因此它学会了更好地泛化。

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使用TBtools叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

第一步:根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...fw.write(">%s\n%s\n"%(a,b)) 使用方法 python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步:使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与...diamond blastx --db uniprot_sprot -q output.fasta -o cp_Protein_coding.xml --outfmt 5 第三步:使用TBtools进行...这样GO注释就做好了,TBtools也会对应有可视化工具,这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序,比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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利用卷积自编码图片进行降噪

最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来图片进行降噪。...这里的输入层和我们上一部分的输入层已经不同,因为这里我们要使用卷积操作,因此,输入层应该是一个 height x width x depth 的一个图像,一般的图像 depth 是 RGB 格式三层,这里我们的...我们知道卷积操作是通过一个滤波器图片中的每个 patch 进行扫描,进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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特征锦囊:如何类别变量进行独热编码

今日锦囊 特征锦囊:如何类别变量进行独热编码?...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码,然后才可以作为入参给模型使用,独热的方式有很多种,这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧,这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个(N为枚举值数量)新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集,同时使用我们上次锦囊分享的知识,对数据进行预处理操作,见下: # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段: # 我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段 dummies_title...对了,这里有些同学可能会问,还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么?

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