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Linux - 设置帮助文件中文

前言 当我们执行某个命令的 --h 或者 --help 时,默认输出的都是英文,接下来我们来说下如何将所有帮助文件显示成中文哦!...设置系统默认语言中文 对应每个shell而言,重启后会变成英文,所以每次都需要执行 echo $LANG 输出:en_US.UTF-8 (此时英文) LANG=zh_CN.UTF-8 echo $LANG...输出:zh_CN.UTF-8 (此时中文) 安装中文支持 yum groupinstall "Chinese Support" 增加epel的repo 备份epel源 mv /etc/yum.repos.d.../epel.repo /etc/yum.repos.d/epel.repo.backup 安装epel配置文件(具体根据系统版本和实际源修改) wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo...http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-6.repo 清除本地依赖关系 因为每个网站的依赖关系不同所以在使用前需要清除本地依赖文件

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tomcat部署应用时设置context path的上下文路径问题

配置docBase值:docBase="app"或者docBase="app.war"; 2. path,表示apptomcat默认应用; 同时,将app.war部署在CATALINA_HOME...CATALINA_HOME/webapps/路径下的ROOT目录(即删除tomcat默认应用), 那么在tomcat启动时,会首先在CATALINA_HOME/webapps/路径下创建名称为ROOT的目录,然后将文件...此时在tomcat启动时,会先部署ROOT默认应用(注意:已经存在ROOT应用,不再会拷贝app.war文件内容到ROOT下)。然后解压app.war,部署app应用。显然,app应用只被部署一次!...因此,在这种情况下,即便配置了元素的path,但是访问app应用时还是必须携带应用上下文路径,即:http://host:port/app/xxx。

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Django model.py表单设置默认值允许的操作

blank=True 默认值blank=Flase,表示默认不允许, blank=True admin级别可以为 null=True 默认值null=Flase,表示默认不允许...2.blank 如果blank=True,则允许字段。默认为False。 需要注意的是,这不同于null,null纯粹是与数据库相关的。...而blank是与表单验证相关,如果一个字段有blank=True,表单验证将允许输入一个值,反之blank=False,该字段将必须是有值的。...3.当一个CharField字段都有unique=True并blank=True设置。 在这种情况下,null=True需要避免在使用值保存多个对象时出现唯一的约束违规。...以上这篇Django model.py表单设置默认值允许的操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Python快速设置Word文件中指定段落目录标题

如果有三级标题,先设置好一个一级标题以后去刷所有一级标题,然后设置好一个二级标题去刷所有二级标题,最后设置一个三级标题再去刷所有三级标题,不过是多花点时间而已。...把得到的Word文档保存为“快速设置章节标题.docx”,接下来要做的事情是,把所有以数字开头然后空格后面是文本的段落设置对应级别的标题,如果开头只有一个数字就设置一级标题,以一个圆点分隔的两个数字开头的段落设置二级标题...,以两个圆点分隔的三个数字开头的段落设置三级标题。...首先,打开文件“快速设置章节标题.docx”,手工设置一个一级标题、一个二级标题和一个三级标题,保存文件。这一步很重要,结果如图, ?...运行程序,得到的新文件形式如下, ? 在需要插入目录的位置单击鼠标确定光标位置,然后按上图中箭头所指依次展开,在弹出的窗口中选择生成三级目录, ? 生成的目录如图, ?

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Tensorflow将模型导出一个文件及接口设置

有没有办法导出一个pb文件,然后直接使用呢?答案是肯定的。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到,meta文件保存图结构,weights等参数保存在data文件中。...1 模型导出一个文件 1.1 有代码并且从头开始训练 Tensorflow提供了工具函数tf.graph_util.convert_variables_to_constants()用于将变量转为常量。...那么,将这4个文件导出一个pb文件方法如下: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: #初始化变量 sess.run(tf.global_variables_initializer...我们注意到,前面只是简单的获取一个输出接口,但是很明显,我们使用的时候,不可能只有一个输出,还需要有输入,接下来我们看看,如何设置输入和输出。...input_map={'bias:0':4.}, return_elements=['out:0']) print(sess.run(output)) 打印信息如下: [200.0] 也就是说,在设置输入时

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