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解决Django中checkbox复选框问题

我们通过request.POST.get() 函数来获取来自 html 页面的,但是该函数只能 get 选中最后一个。...补充知识:解决checkbox复选框选中传,不选中不传方案 解决checkbox复选框选中传,不选中不传方案 问题描述: 一个form表单中结构是这样: ? 则页面显示结果是: ?...,因为被选中传是on,也就是说checkbox复选框选中传,不选中不传。...那么怎么解决不选中也传问题呢? 解决方案: 我们可以设置隐藏域来代替checkbox复选框传递数据,具体页面修改如下: ? checkbox复选框对应点击事件: ?...以上这篇解决Django中checkbox复选框问题就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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【知识星球】模型量化从1bit8bit,二

Binarized Neural Networks是一个二量化模型,权重和激活取值只有1和-1。...作者/编辑 言有三 Binarized Neural Networks是一个典型量化模型,权重和激活取值只有+1或者-1。 将权重和每层激活全部二方法有两种方法。...针对符号函数导数并不连续,无法进行梯度传播问题,该网络方法将sign(x)进行松弛,在-11之间采用了线性函数f(x) = max(-1,min(1,x))。...常见量化网络方式是,先使用浮点数进行训练,训练完之后再把权重等进行量化,有的再加上微调。作者们认为这种方式在大模型上效果是很好,但是对于小模型有较大精度损失。...与全精度模型以及二,三模型比较,精度介于全精度和二,三模型之间。 ? 上图展示了在同样计算时间下,MobileNets量化模型能够取得比浮点型模型更好结果。

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评分模型缺失

公式模型必须处理缺失 构建评分模型过程中,建模属于流程性过程,耗时不多,耗费大量精力点在于缺失填充。缺失填充合理性直接决定了评分模型成败。...模型按照形式可划分为公式模型与算法模型,不同形式模型对缺失宽容程度不同。...公式模型必须处理缺失,如果不进行处理,则缺失对应该条观测会被排除在建模样本之外,如回归模型、神经网络等都需要进行缺失处理。...算法模型对缺失比较稳健,这类模型会将缺失单独划分为一类,但算法模型对缺失宽容也带来了模型稳定性弱弊端,如决策树。 ?...通常缺失填充方法为插补法,插补法种类很多,分类如下图: ?

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JS对象原始转换

JS对象原始转换复杂性 主要由于某些对象类型存在不止一种原始表示 对象原始转换三种基本算法 在解释三种算法前需要了解toString valueOf这两个方法 toString...toString方法返回一个人类友好(且JS可解析)日期和时间字符串 RegExp类定义toString方法将RegExp对象转换为一个看起来像RegExp字面量字符串 valueOf 把对象转换为代表对象原始...(如果存在这样一个原始) 对象是复合,且多数对象不能真正通过一个原始标识,valueOf方法默认情况只返回对象本身 String Number Boolean包装类定义valueOf返回被包装原始...Array Function RegExp 继承默认方法,返回对象本身 Date对象返回日期内部表示形式: 自1970年1月1日至今毫秒数 偏字符串 (该算法返回原始,只要可能就返回字符串) 首先尝试...则使用偏数值算法将对象转换为原始 与对象数值转换不同 这个偏数值算法返回原始不会再被转换为数值

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git checkout分支之后原来提交代码找回

git checkout时遇到问题 当我们使用git进行代码版本管理时,如果本地有多个并行开发需求的话,我们会时不时地切换不同分支。...当我们基于当前分支做了一些改动,但是并没有执行git commit命令的话,这时如果我们想直接git checkout另外分支,那么idea就会弹窗提醒我们,选force checkout或者smart...两者有何不同 git checkout如果提交本地代码。则会提示你选force checkout或者smart checkout。...smart checkout会把本地修改代码先保存到statsh中,再checkout分支。...点击local history->show history 2.接着找到checkout前时间  3.右键选项后点击revert或者点击具体类进行比较分析,把丢失代码移动过来 首发链接:https

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MxNet预训练模型Pytorch模型转换

预训练模型在不同深度学习框架中转换是一种常见任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出,其转换步骤如下: (1)创建pytorch网络结构模型...,设为model (2)利用mxnet来读取其存储预训练模型,得到mxnet_weights; (3)遍历加载后模型mxnet_weightsstate_dict().keys (4)对一些指定key...,需要进行相应处理和转换 (5)对修改键名之后key利用numpy之间转换来实现加载。...为了实现上述转换,首先pip安装mxnet,现在新版mxnet安装还是非常方便。 ? 第二步,运行转换程序,实现预训练模型转换。 ? 可以看到在相当文件夹下已经出现了转换后模型

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ER模型关系模型转换规则

E-R模型向关系模型转换规则: 一、两元联系转换规则 (1)实体类型转换  将每个实体类型转换成一个关系模式,实体属性即为关系属性,实体标识符即为关系键。...(2)联系类型转换 a实体间联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中任意一个关系模式属性中加入另一个关系模式键和联系类型属性。...b实体间联系是1:N则在N端实体类型转换成关系模式中加入1端实体类型转换成关系模式键和联系类型属性。...c如实体间联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式,其属性为两端实体类型键加上联系类型属性,而键为两端实体键组合。  ...二、三元联系转换规则 (1)1:1:1可以在三个实体类型转换成三个关系模式中任意一个关系模式属性中加入另两个关系模式键(作为外键)和联系类型属性 (2)1:1:N在N端实体类型转换成关系模式中加入两个

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