使用OpenCV加载模型 OpenCV在3.0的版本时引入了一个dnn模块，实现了一些基本的神经网络模型layer。在最新的4.5版本中，dnn模块使用函数 readNet 实现模型加载。...幸运的是，网络冻结的原理仍然有效，而且OpenCV作者提供了一小段示例样本展示了冻结网络的方法如下： import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.convert_to_constants...代码issue与之类似，当问题出现时，在issue中要尽可能的描述出具体的现象。一个糟糕的描述可能是： A: 我的代码奔溃了，是什么原因呀？...作为厂家的售后人员，当你要求客户提供微波炉的型号代码后，你有可能会发现用户买的其实根本就不是微波炉，而是洗碗机！ 这一问题在软件行业更加突出。一是因为同一个软件可能存在多版本并存的现象。...有诚意的、有效率的沟通与交流是每个人都应该掌握的能力。工作中它有助于项目推进，生意中可以避免误解与争端，生活中可以让你交到真心朋友。
来源 | PyCharm官网 整理 | 猪哥 校正 | 豌豆花下猫 Python的IDE（Integrated Development Environment 集成开发环境）非常多，如：VS Code、...在某些情况下，例如在字典索引或深层嵌套的表达式中，IDE无法使用静态分析来找出其类型，而此次更新将会使代码补全变得更为智能。 ?...2.冻结次数减少，并改进了冻结报告 不幸的是，有时候PyCharm的UI会冻结一段时间，然后才让你重新开始处理代码。我们意识到这是非常令人不快的事情，因此我们正在努力消除这些问题。...我们已经修复了许多可能导致UI冻结的问题，现在，你可以直接从IDE中上报UI冻结，这使我们有可能调查其冻结的原因，并确保它不再发生。提前感谢你帮助我们摆脱PyCharm中的UI冻结问题！ ?...1.CDN中的CSS类 你是否要使用CDN中的样式表？现在，我们可以下载该样式表的一个版本，专门用于代码补全。 ?
1.线程 Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。 1.函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。...除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法: run():用以表示线程活动的方法。 start():启动线程活动。...3.线程优先级队列（ Queue） Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue...Queue模块中的常用方法: Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之...说明： ·python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。
4, 查询慢，但不知道什么原因导致的。 比如：elasticsearch有8亿数据查询慢是怎么回事，有什么办法优化。 等等等等….....所以，请亮出你的dsl,不论什么语言的检索，转换到es查询都是sql查询，在es中对应dsl语法，es再拆解比如：分词match_phrase拆解成各term组合，最终传给lucene处理。...2.1 维度1：集群的管理。 集群的管理，一般我们会使用Kibana或者第三方工具Head插件、cerebro工具、elastic-hq工具。...3、实践干货 讲了那么多，实践中遇到问题咋办？ 这里把开头提到的几个问题逐一解答一下。 3.1,业务代码实现结果和kibana验证不一致。...实际Mysql业务中，我们一般是先验证sql没有问题，再写业务代码。 实际ES业务中，也一样，先DSL确认没有问题，再写业务代码。 写完java或者python后，打印DSL，核对是否完全一致。
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。...传统的例子 简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子： import os import PIL from multiprocessing import...我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。...dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制...它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。 Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes.
1.2.3 如何实现Queue python中自带Queue模块，可以满足我们目前的队列需求，由于python2.7和python3.0中 对queue模块的命名进行的变更，编程的时候需要注意。...six模块是一个专门用于解决 从python2.x到python3.x的兼容性问题的模块，它对python版本变更导致到部分模块不能应用的问题 进行了内部处理，需要处理类似兼容问题的时候，可以考虑或者参考该模块的实现方式...1.2.6 如何使用正则表达式 为了精确匹配url信息，我们需要使用正则表达式对xml数据的中字段值进行进一步处理，使用 内置的re模块（https://docs.python.org/2/library...DownloadWorker接收从CrawlerScheduler 传递过来的Queue，它会从queue中请求任务来执行。同时如果用户配置了代理，在执行http请求的时候会使用代理。...CrawlerScheduler类，根据配置中需要处理的用户名，创建任务队列，初始化任务线程，启动线程执行任务。
撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。...传统的例子 简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子： import os import PIL from multiprocessing import...我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。...dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制...它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。 Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes.
在本文[1]中，我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类（进程类）。我将通过示例为您提供快速概述。 什么是多处理模块？ 还有什么比从官方文档中提取模块更好的方式来描述模块呢？...一般来说，多处理模块提供了各种其他类、函数和实用程序，可用于处理程序执行期间执行的多个进程。如果程序需要在其工作流程中应用并行性，该模块专门设计为交互的主要点。...我们不会讨论多处理模块中的所有类和实用程序，而是将重点关注一个非常具体的类，即进程类。 什么是进程类？ 在本节中，我们将尝试更好地介绍进程是什么，以及如何在 Python 中识别、使用和管理进程。...好吧，要做到这一点，我们需要多处理模块中的 Process 类的帮助，它看起来像这样： #!...总结 当工作和实现依赖于并行方式执行的解决方案时，多处理模块非常强大，特别是与 Process 类一起使用时。这增加了在其自己的隔离进程中执行任何函数的惊人可能性。
python中的线程，threading模块 1.建立线程 import threading def func(msg): print(msg) print("这是一个线程") t=...如果是串行的那么会使用7秒完成 我们可以使用time模块计算时间 import threading import time class Mythread(threading.Thread): def...中并发并不能很好的节约时间，和串行差不多（在python以前版本中时间还会比串行多） 可是又有一个问题，我们的电脑不是有多核cpu吗，为什么不能同时两个cpu每个运行一个线程，那样时间就只有串行的一半啊...7.Lock锁 多线程中对同一资源进行处理，有可能会导致数据不安全 import time import threading def addNum(): global num #lock.acquire...''' 12.队列queue 说道多线程就不得不提到队列，python中的队列用到了Queue模块,该模块提供了同步的,安全的对序列,包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue
一般情况下，需要处理的任务比线程数目要多，线程执行完当前任务后，会从队列中取下一个任务，知道所有的任务完成。 ? ...看下面例子 import Queue,threading class Worker(threading.Thread): """ 定义一个能够处理任务的线程类，属于自定义线程类，自定义线程类就需要定义...定义一个线程池的类 """ def __init__(self,num=10):#默认这个池子里有10个线程 self.workqueue = Queue.Queue()...__init__()定义了一些存放相关数据的属性，这在Python的一些内部模块的类的定义中很常见，所有有时候多看看源码其实挺好的，学习大神的编程习惯和编程思想。...有了上面自定义线程池模式的基础，这个模块不难理解，有兴趣的可以去看看该模块的源码。
它在threading模块中还提供了一个高级界面给系统本地（Linux和Mac OS X中的POSIX）线程，本章的例子会使用threading。...要注意在单CPU系统中，使用多线程并不是真正的并发，在给定时间只有一个线程在运行。只有在多CPU计算机上，线程才是并发的。本章假设使用的计算机是多处理器的。...多进程有一些缺点，它必须启动Python的多个实例，启动时间长，耗费内存多。 同时，使用多进程并行运行任务，有一些极好的优点。 多进程有它们各自的内存空间，使用的是无共享架构，数据访问十分清晰。...multiprocessing.Queue 类是按照queue.Queue类建模的，不同之处是多进程队列中的items要求是可选取的。...随着技术的发展，Python中开发并行应用不仅只有这三个模块。其它的包封装了并行策略，可以解放开发者。可能，最有名的就是NumPy，Python处理array和matrix标准包。
c、为什么要进行冻结训练与解冻训练，不进行行吗？ d、我的LOSS好大啊，有问题吗？（我的LOSS好小啊，有问题吗？） e、为什么我训练出来的模型没有预测结果？ f、为什么我计算出来的map是0？...c、为什么要进行冻结训练与解冻训练，不进行行吗？ d、我的LOSS好大啊，有问题吗？（我的LOSS好小啊，有问题吗？） e、为什么我训练出来的模型没有预测结果？ f、为什么我计算出来的miou是0？...有些论文还会使用多batch进行预测，我并没有去实现这个部分。 w、预测图片不显示问题 问：为什么你的代码在预测完成后不显示图片？只是在命令行告诉我有什么目标。...aa、UP，有Focal LOSS的代码吗？怎么改啊？ 问：up，YOLO系列使用Focal LOSS的代码你有吗，有提升吗？...有些论文还会使用多batch进行预测，我并没有去实现这个部分。 w、预测图片不显示问题 问：为什么你的代码在预测完成后不显示图片？只是在命令行告诉我有什么目标。
1.1.3 Python 中新式类和经典类的区别是什么? 1.1.4 Python 之禅是什么，Python 中如何获取 Python 之禅?...1.3.5 Python 中的字符串格式化的方法有哪些?f-string 格式化知道吗? 1.3.6 含有多种符号的字符串分割方法?...2.1.5 类中的 property 属性有什么作用? 2.1.6 描述一下抽象类和接口类的区别和联系? 2.1.7 类中的私有化属性如何访问? 2.1.8 类如何才能支持比较操作?...2.4 模块 2.4.1 如何查看模块所在的位置? 2.4.2 import 导入模块时候，搜索文件的路径顺序? 2.4.3 多模块导入共享变量的问题?...3.1.16 Python 3 中 multiprocessing.Queue() 和 queue.Queue() 的区别? 3.1.17 如何使用多协程并发请求网⻚?
有些时候，Python 的内置数据类型根本不够用。好消息是，Python 的集合模块提供了一些容器，用于高级数据整理。...但是，当你需要一些更复杂的东西时，你会使用 collections 模块，它添加了以下容器： Counter — 字典容器的子类；用于统计可迭代元素的出现次数。...既然你已经了解了 collections 模块提供的功能，让我们看看每个容器如何工作。 Counter counter 容器可以统计容器中的对象。假设你需要统计特定单词中字母的实例。...在处理对象详细信息时，这非常方便。例如，假设你正在创建一个应用程序来添加学生详细信息，并且不想创建一个完整的类。为此，你可以使用 NamedTuple。...得益于 collections 模块，我们有了四种非常酷的方式来操作集合。尽管早期您可能不需要这些操作，但最终你会发现它们对于在集合中操作数据非常宝贵。
异常 Python 有66个内置的异常类（到目前为止），每个类都用于程序中作为解释和捕获代码中的错误和异常的方法。...这些以 _frozen 命名的对象是这些加载器源代码的冻结版本。为了创建冻结模块，Python 代码被编译为代码对象，编组到文件中，然后添加到 Python 可执行文件中。...这是所有语言中最短的 hello world 代码吗? 亦或向前辈致敬？ 这个 __hello__ 模块最初被添加到 Python 中，是作为对冻结模块的测试，以查看它们是否正常工作。...在内部，这差不多就是 Python 对导入语句的处理（但在C语言中更直接）。 __debug__ 在 Python 中，这是一个全局常量，几乎总是被设置为 True 。...3.1 中添加的，有了它以后，就可以在定义类的时候，除了继承，还可以使用用任意位置参数和关键字参数。
python中对线程的支持的确不够，不过据说python有足够完备的异步网络框架模块，希望日后能学习到，这里就简单的对python中的线程做个总结 threading库可用来在单独的线程中执行任意的python...尽管此模块对线程相关操作的支持不够，但是我们还是能够用简单的线程来处理I/O操作，以减低程序响应时间. from threading import Thread import time def countdown...在这里要注意，不要再多线程中使用除了put(),get()方法之外的queue类的方法，因为在多线程环境中这是不可靠的！对于简单的小型的线程中数据的通信，可以使用队列来处理。...如果是大型的数据需要交互通信，python提供了相关的模块你可以使用，具体的u need baidu. 所谓协程，其实就是在单线程的环境下的yield程序。...的心得，python的确不错，但性能也是为人诟病，一开始学习python，我也是去做一些比较炫的程序，最起码听起来逼格高，比如使用python的自然语言处理来做情感分析以及最热的爬虫程序，还有做炫的数据分析图表
假设你现在要训练一个分类器来解决猫狗二分类问题，其实并不需要几百万张猫猫狗狗的图片。你可以只对预训练模型顶部的几层卷积层进行微调。...因此，如果你冻结了底层并微调顶层，顶层均值和方差会偏向新数据集，而推导时，底层会使用旧数据集的统计值进行归一化，导致顶层接收到不同程度的归一化的数据。 ?...用了这个补丁之后，BN冻结后，在训练时它不会使用mini batch均值方差统计值进行归一化，而会使用在训练中学习到的统计值，避免归一化的突变导致准确率的下降**。...预处理在generator之外进行，因为keras2.1.5中有一个相关的bug，在2.1.6中修复了。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频，从入门到实战项目
枚举类的使用(编号默认从1开始) 为了避免枚举类中相同枚举值的出现，可以使用@unique装饰枚举类 #枚举的注意事项 from enum import Enum class COLOR(Enum)...(时间,函数,参数) 在同一代码块中call_soon优先执行，然后多个later根据时间的升序进行执行 如果非要运行有阻塞的代码 使用loop.run_in_executor(executor,函数...__中的，只会存在于类的__dict__中 globals/locals(可以变相操作代码) globals中保存了当前模块中所有的变量属性与值 locals中保存了当前环境中的所有变量属性与值 python...Python在使用传入参数的过程中不会默认判断参数类型，只要参数具备执行条件就可以执行 深拷贝和浅拷贝 深拷贝拷贝内容，浅拷贝拷贝地址(增加引用计数) copy模块实现神拷贝 单元测试 一般测试类继承模块...or 的原因 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引 应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 对于多列索引，不是使用的第一部分
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