随着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
在当今数字化的世界中,构建可伸缩且高性能的分布式系统是应对不断增长的数据和用户需求的关键。现代架构设计要求我们考虑众多因素,包括系统的性能、可用性、安全性、扩展性以及成本效益。本文将深入探讨现代架构设计的关键原则和最佳实践,并结合代码示例来解释如何构建可伸缩和高性能的分布式系统。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
在此快速教程中,使用Flask(增长最快的Python框架之一)从服务器获取数据。
Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具,你用过没?》中,我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息,比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
今天我们分享一篇通过Python编写测试用Web应用程序,然后使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据的文章,让你学爬虫更方便。
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据,并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的,获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据,利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据,这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
前言 如果应用有一个长时间运行的任务,如处理上传数据或者发送电子邮件,而你不想在 请求中等待任务结束,那么可以使用任务队列发送必须的数据给另一个进程。 这样就 可以在后台运行任务,立即返回请求。 Celery 环境 Celery 是一个独立的 Python 包。flask 结合 celery 使用不需要安装额外的包,使用 pip 安装: > pip install celery Celery是一个简单,灵活,可靠的分布式系统,用于处理大量消息,同时为操作提供维护此类系统所需的工具。它是一个任务队列,专注于实
互联网上有极其丰富的数据资源可以使用。使用Excel可以自动读取部分网页中的表格数据,使用Python编写爬虫程序可以读取网页的内容。
Anything's possible if you've got enough nerve.
目录[-] 在公司做分布式深网爬虫,搭建了一套稳定的代理池服务,为上千个爬虫提供有效的代理,保证各个爬虫拿到的都是对应网站有效的代理IP,从而保证爬虫快速稳定的运行,当然在公司做的东西不能开源出来。不过呢,闲暇时间手痒,所以就想利用一些免费的资源搞一个简单的代理池服务。 1、问题 代理IP从何而来? 刚自学爬虫的时候没有代理IP就去西刺、快代理之类有免费代理的网站去爬,还是有个别代理能用。当然,如果你有更好的代理接口也可以自己接入。 免费代理的采集也很简单,无非就是:访问页面页面 —> 正则/
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么? 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求,发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢? 通用: urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。
英文全称 Application Programming Interface。在这个时代,大多数应用程序都需要使用 API(应用程序编程接口)来与其他应用程序或服务进行通信。
链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
作者:j_hao104 来源:见文末 爬虫代理IP池 在公司做分布式深网爬虫,搭建了一套稳定的代理池服务,为上千个爬虫提供有效的代理,保证各个爬虫拿到的都是对应网站有效的代理IP,从而保证爬虫快速稳定的运行,当然在公司做的东西不能开源出来。不过呢,闲暇时间手痒,所以就想利用一些免费的资源搞一个简单的代理池服务。 1、问题 代理IP从何而来? 刚自学爬虫的时候没有代理IP就去西刺、快代理之类有免费代理的网站去爬,还是有个别代理能用。当然,如果你有更好的代理接口也可以自己接入。 免费代理的采集也很简单,无非就
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
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为了不多次的访问网络接口,我从这三个接口中获取到数据后,都保存到了本地的 redis 中,这样只需要每隔一段时间访问上面的三个接口即可,其余 web 页面的请求都从 redis 中获取。
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署,在整个过程中,进一步折射出以前知识面之窄,在不断的入坑、解坑中实现一版。
如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口,比如百度的细粒度图像识别接口,应该了解这个过程,省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是,我们把图像上传到百度的网站上,然后服务器把这些图像转换成功矢量数据,最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口,比如是PaddlePaddle的预测接口,获取到预测结果,返回给客户端。这个只是简单的流程,真实的复杂性远远不止这些,但是我们只需要了解这些,然后去搭建属于我们的图像识别接口。
这就导致在首次打开小程序,进入年度总结页面时,肉眼可见的要等一会儿才能加载出数据,体验不太好
我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构,其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器,并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。
本文将从上层介绍Linux上的TCP/IP栈是如何工作的,特别是socket系统调用和内核数据结构的交互、内核和实际网络的交互。写这篇文章的部分原因是解释监听队列溢出(listen queue overflow)是如何工作的,因为它与我工作中一直在研究的一个问题相关。
申明:感谢原作者的整理与分享,本篇文章分享自:https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富,涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 p
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
上一篇文章,介绍了前后端分离开发环境的搭建。环境准备好之后,我们可以从后端入手开发业务接口。也可以从前端入手,开发相关页面与业务功能。开发顺序没有先后之分,完全取决于你的喜好。我喜欢从后端开始。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
在Github上有个awesome-python这么个项目,能获得110k stars只能说知道的人太少了
代理服务器接受客户端发出的请求, 再讲请求转发给请求服务器 获取数据, 再返回给客户端,实现了真实服务器ip的隐藏
我们上一次实现的接口,任何人都可以请求到数据。这样一来重要的数据,就可以被获取到。为此,我们需要对接口增加一些用户身份认证功能。提高接口数据的安全性。我们需要添加用户身份验证,以确保只有登录的用户可以访问获取数据,所以现在我们将添加用户登录和注册功能。开发功能之前,需要安装该功能需要的包。
这不仅仅是在构建产品,在这种情况下,部署是必要的 - 如果您要为管理生成报告,它也适用。十年前,高管不会质疑假设并将自己的数字插入Excel表格以查看发生了哪些变化,这是不可想象的。今天,一张难以理解的matplotlib数据的PDF可能会给初级副总裁留下深刻印象,但在经验丰富的高级副总裁眼中,这可能会给ML带来怀疑。
專 欄 ❈译者:詹聪聪 投稿 邮箱: zhancongc@gmail.com❈—— 序言: 本人工作中需要用到flask-socketio,在学习英文文档时发现,flask-socketio目前并没有相关的中文文档。斗胆利用业余时间将这个库的英文文档翻译出来,希望能够帮助那些没有时间或精力研习英文文档的朋友。鉴于水平有限,翻译错误在所难免,还望各位不吝赐教。任何问题都可以发送邮件给我。(email: zhancongc@gmail.com) 注意:译者所用的flask-socketio版本号是:2.7.
(1)与java相比:在很多方面,Python比Java要简单,比如java中所有变量必须声明才能使用,而Python不需要声明,用少量的代码构建出很多功能;(高效的高级数据结构)
文章介绍并整理了一直在维护的一个小项目:京东价格监控,并详细整理了该项目前前后后几次重构的技术选型,作为一篇总结。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表,分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
日前,香侬科技开源 service-streamer 线上模型部署中间件,用于将服务请求排队batch化,大幅度提高GPU利用率。AI 开发者经授权转载,如需转载请联系香侬科技。
193.scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库?
爬虫与反爬虫的较量总是围绕着Web网站展开,爬虫的主要目的是获取Web网站中的内容。开发者想要限制爬虫获取数据,就需要了解HTML从文档变成内容丰富的页面所要经历的每个阶段。例如网络请求、资源匹配、数据传输和页面渲染。因此在学习爬虫之前,我们需要先了解web网站的构成和页面渲染过程的相关知识。
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