文件夹中除init.py 之外其他文件都删掉，再次执行以下步骤 python manage.py makemigrations 确认成功，执行 python manage.py migrate 提示No...再次修改，指定表名，再次尝试，发现问题依旧，表示二脸懵逼 排查过程 python manage.py dbshell 进到数据库里面，查看是否表已存在 结果：表不存在 检查migrations文件...结果：文件没问题 百度 google 各种搜，乱投医，各种尝试 解决方案 python manage.py dbshell 进到数据库中，执行 delete from django_migrations...，当前model是修改过的，原来的migrations已经被我删除，但是，重新生成的migrations使用递增整数记名，所以，在django_migrations表中0001，0002等前面几个数字的文件都已被记录...避免方案 有强迫症删除migrations文件的同学(比如我)，请同时到数据库中删除相应记录 没有强迫症的同学，可以继续生成新的migrations，旧的就不必理会了 题外话 执行 python manage.py
在某些场景下还是比较有用的。只是在使用的时候会有些下坑，大家要注意下。 官网提供的信息比较简介。我们在引入到项目中使用的时候可以能会出现下面的错误提示。...这时我们需要收到的引入这个组件。 访问可以看到日历数据。...但是样式有丢失 这时我们还需要在main.js 中引入样式文件 import 'element-ui/lib/theme-chalk/index.css' 然后访问就可以了
本文分三部分讲述 python 中常用的语法糖，为什么分三部分，因为考虑到大家可能对 python 中的一些特有的数据结构不太熟悉，所以首先介绍；文章的最后将会介绍一些经典的函数语法糖。...语法糖（Syntactic sugar）： 计算机语言中特殊的某种语法 这种语法对语言的功能并没有影响 对于程序员有更好的易用性 能够增加程序的可读性 简而言之，语法糖就是程序语言中提供[]的一种手段和方式而已...通过这类方式编写出来的代码，即好看又好用,好似糖一般的语法。固美其名曰：语法糖 一、数据结构 这里主要介绍常用语语法糖的数据结构，熟悉的小伙伴可以跳过。...集合中常用的方法与函数： ? 字典类型 字典类型相当于 java 中的 Map ，即映射关系类型的数据结构： 使用{}和dict()创建，使用冒号:表示键值关系。 ?...类似于数学中映射的概念。 // 求y=2x+1 s=map(lambda x:2*x+1,range(6)) reduce 函数对每个元素作累计操作，它接受的第一个参数必须是有两个参数的函数。
参考链接： Python中的关键字1 初始python Python（计算机程序设计语言）的发展历程： Python （英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言...需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。 7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位 。 ...程序的执行原理 计算机的三大件 计算机中包含有较多的硬件,但是一个程序要运行,有三个核心的硬件,分别是: 1.cpu(cpu 就是干活的,离开了 cpu 电脑就不能干活) 中央处理器,是一块超大规模的集成电路...不对,内存条通常只有 4G/8G/16G/32G 5.计算机关机之后,内存中的数据都会消失麼?...解释器根据语法规则,从上而下让 CPU 翻译 python 程序中的代码 3.CPU 负责执行翻译完成的的代码 程序的作用:程序就是用来处理数据的 python的语法规则： 其优雅的规则规定其严格缩进
在本教程结束时，您将能够: 识别Python中的无效语法 理解SyntaxError回溯 解析无效语法或完全阻止它 Python中的无效语法 当您运行Python代码时，解释器将首先解析它，将其转换成...Python将尝试帮助您确定无效语法在代码中的位置，但是它提供的回溯可能会让您感到有些困惑。有时，它所指向的代码是完全正确的。 您不能像处理其他异常一样处理Python中的无效语法。...常见的语法问题 当您第一次遇到SyntaxError时，了解为什么会出现问题以及如何修复Python代码中的无效语法是很有帮助的。...在Python代码中解决这种类型的无效语法可能会稍微困难一些，因为代码从外部看起来没什么问题。...您可能会遇到的另一个问题是，当您阅读或学习在较新版本的Python中有效的语法，但在您正在编写的版本中无效的语法时。
今天，我们来盘点一下Python中的那些语法糖。 什么是语法糖？...语法糖（Syntactic Sugar），也被译为糖衣语法，是由英国计算机科学家彼得·约翰·兰大（Peter J.Landin）发明的一个术语，指计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响...通常来说，使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。 语法糖不是糖，而是编程语言中某些特殊的写法。 作为最体贴程序员的编程语言——Python，就有很多语法糖。...当我们在代码中定义一个很大的数值时，不容易直接看出具体是多少，数起来实在是令人眼瞎。...print('-' * 100) print('/' * 100) print('&' * 100) 打包与解包 # 解包 # 有一个元组，需打印元组中的每个值 # 传统写法 a = (1, 2,
(2)深度学习模型的参数是存在内存中还是存在硬盘中？训练结束后将训练好的模型存入硬盘，需要使用这个模型时从硬盘读入内存，机器学习算法的时间复杂度一般指测试时间。(3)特征金字塔中特征层级的区分？...(5)训练中的epoch是什么？当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch。然而，当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。...我知道这刚开始听起来会很奇怪，在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。...随着 epoch 数量增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，曲线从欠拟合变得过拟合。那么，几个 epoch 才是合适的呢？不幸的是，这个问题并没有正确的答案。对于不同的数据集，答案是不一样的。...但是数据的多样性会影响合适的 epoch 的数量。比如，只有黑色的猫的数据集，以及有各种颜色的猫的数据集。(6)L2归一化是什么？L2范数归一化就是向量中每个元素除以向量的L2范数。
搬砖的时候，需要在popupwindow里嵌套一个ListView用来展示动态菜单。重写了ListView的高度为所有的Item高度之和。 item： 的时候，却发现在手机上显示的高度明显大于45dp。 image 根据图片我们可以看到，下面三个按钮显示的高度跟第一个显示的高度，差了差不多两倍多的高度。...原来原因在这里： 我们在是使用 inflater.inflate(R.layout.item_popumenu, root, attachToRoot); 来添加到父布局中，但是对于这几个参数却没有去研究...如果root不为null，attachToRoot设为true，则会给加载的布局文件的指定一个父布局，即root。 3....在不设置attachToRoot参数的情况下，如果root不为null，attachToRoot参数默认为true。 其实也看得我云里雾里，但是大概知道解决的方法了。
在语义分割中，在编码阶段使用卷积层来抽取特征，然后在解码阶段，恢复原始的图像尺寸，对原始图像的每一个像素进行分类。...这种卷积运算的一个重要特点是输入值和输出值之间存在位置连通性。例如，输入矩阵的左上角值影响输出矩阵的左上角值。更具体地说，3x3卷积核用于连接输入矩阵中的9个值和输出矩阵中的1个值。...我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。这就像是卷积运算的反运算，它是转置卷积的核心思想。例如，我们上采样一个2x2矩阵到一个4x4矩阵。...转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。 将输出reshape成4x4。 我们刚刚将一个较小的矩阵(2x2)上采样到一个较大的矩阵(4x4)。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。
随着训练的进行，可能会出现神经元死亡，权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。...训练神经网络的时候，一旦学习率没有设置好，第一次更新权重的时候，输入是负值，那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡，再也不会被激活。因为：ReLU的导数在x>0的时候是1，在x的时候是0。...如果x的输出是0，那么反向传播中梯度也是0，权重就不会被更新，导致神经元不再学习。也就是说，这个ReLU激活函数在训练中将不可逆转的死亡，导致了训练数据多样化的丢失。...在实际训练中，如果学习率设置的太高，可能会发现网络中40%的神经元都会死掉，且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以，设置一个合适的较小的学习率，会降低这种情况的发生。...(2)、立体匹配和语义分割出现的两个metricpixel error：预测错误的像素点的个数除以总像素个数。对于二进制的labels，欧式距离和汉明距离结果相同。
(2)MSE、MAE的含义：MSE(Mean Square Error)均方误差，MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...(3)图像金字塔与特征金字塔：在目标检测或语义分割中图像金字塔指的是直接对图像进行上采样而形成的层级结构，由于计算量大的原因这种方法现在已经被抛弃了。...特征金字塔主要是通过CNN的层来形成的特征，广泛的使用在目标检测中。(4)RGBA的含义：R：红色值。正整数 | 百分数G：绿色值。正整数 | 百分数B：蓝色值。...(颜色的透明度)(5)目标检测中样本的难度是如何区分的：数量大的样本一般是简单样本，数量小的样本一般是难样本。(6)什么是机器学习模型的容量：通俗地讲，模型的容量是指它拟合各种函数的能力。...(8)目标检测中样本的难度是如何区分的：根据IoU来区分，一般小于0.3为负样本，0.3到0.5为难样本，大于0.5为正样本。
anchor_scales=[8]anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0]anchor_strides=[4, 8, 16, 32, 64]anchor_strides一般使用在FPN中，...上使用的anchor。...当H(x)最优映射接近identity时，很容易捕捉到小的扰动。右边这种结构称为残差网络的残差块，用此模型堆叠能保证模型深度更深，同时收敛快，梯度消失能更好的解决?...因此这么操作后F(x)只拟合出残差函数，这样即使F(x)的导数很小时，强制让网络去拟合小的梯度扰动，网络很轻松的就能拟合，具体的残差块如下图?...左边为原始残差网络，256个通道，优化加了两个1x1的卷积，把输入从256先降到64，再将维数升到256输出，用此方法降低计算量和参数量。最终提升网络的深度，下表为不同残差网络的配置：?
例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。...假设我们第一次接触硬币正反的问题，什么都不知道。因为一无所知，只能预测正面和反面的概率都是0.5。假设我们第一次接触硬币正反的问题，什么都不知道。因为一无所知，只能预测正面和反面的概率都是0.5。?...这就像一个学生已经记住了教科书中的问题，但在面对现实世界面临的问题时无助。偏差是方差的另一面，因为它代表了我们对数据做出的假设的强度。...这是通过我们将训练数据分成不同的子集，或者如果我们有大量数据，我们可以使用多个验证集。这个概念性示例仍然涵盖了问题的所有方面。...现在，当你听说过拟合与欠拟合以及偏见与差异时，你有一个概念框架来理解问题以及如何解决它！
如果大家在 Python 中遇到了一个名为 "def atender" 的函数定义中的语法错误，那么请提供具体的代码片段，这样我才能帮助你找出并解决问题。...通常情况下，在 Python 中定义函数的语法是有很多种，下列案例是比较容易出错的地方。1、问题背景在使用 Python Tkinter 库时，用户在编写代码时遇到了语法错误。...具体来说，在函数“atender1”和“atender2”的定义时，遇到了“def atender (x)”的语法错误。用户检查了整个代码，但无法找到问题所在。...2、解决方案导致该语法错误的原因是，函数“atender1”和“atender2”的定义中缺少一个闭合括号。具体来说，在函数定义的最后一行，应该添加一个闭合括号，以正确结束函数定义。...，请将你的 "def atender" 函数代码提供给我，这样我就能够看到出错的具体位置，并给出修复建议。
(1)、目标检测中NMS的原理对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S，采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M，将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。...通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除。重复这个过程,直到B为空。重叠率(重叠区域面积比例IOU)阈值常用的阈值是0.3~0.5....其中用到排序，可以按照右下角的坐标排序或者面积排序，也可以是通过SVM等分类器得到的得分或概率，R-CNN中就是按得分进行的排序。?...从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值；假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的；从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的...E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框；就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。?...F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。(3)、神经网络中异或问题的含义？...因为一个神经网络模型的最终目标是对未知数据提供判断，所以为了评估模型在未知数据上的效果，需要保证测试数据在训练过程中是不可见的。...程序中每一个变量的取值。...因为在meta_info_def属性中已经包含了所有运算的具体信息，所以graph_def属性值关注运算的连接结构。
本文就根据我在学习过程中遇到的问题简单谈一下Python中的编码。首先简单介绍一下几种常见的编码。 一、几种常见的字符编码 ASCII码 ASCII码是基于拉丁字码的一套电脑编码系统。...至于亚洲国家的文字，使用的符号就更多了，汉字就多达10万左右。 Unicode Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。...三、python中常遇到的编码问题 以下问题只有在Python2.x版本中出现，因为3.X版本中python环境就只有unicode类型的字符串了，即所有程序中处理的都会自动转换成unicode字符串。...所以关键问题是得知道文件内容是使用什么方式编码成二进制码存入到磁盘中的。 Linux中Vim下可使用命令set fileencoding来查看文件编码。...因此，Python中的编码问题解决方式总结起来就是：保证字符串的编码及解码方式一致，了解了文中提到相关知识相信能解决Python中大部分的编码问题了。
问题 在平时工作中，遇到了这样的错误： UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 想必大家也都碰到过，很常见 。...于是决定对python的编码做一个整理和学习。...基础知识 在python2.x中，有两种数据类型，unicode和str，这两个都是basestring的子类 >>> a = '中' >>> type(a) >>> isinstance...将python看成是一根管子，管子里头处理的中间过程都是使用unicode的。入口处，全部转成unicode；出口处，再转成目标编码(当然，有例外，处理逻辑中要用到具体编码的情况)。...在linux环境中设置环境变量方法如下，具体设置什么只要与终端编码方式一直即可 export PYTHONIOENCODING=UTF-8 总结 重新回到最初的那个问题，造成问题的原因是没有搞清楚unicode
就是说字符编码在UTF-8中有特殊含义，或者是没用正确转换过来。 解决方案： 第一，可以直接在XML文件中更改UTF-8为GBK或GB2312 第二，可以在Eclipse中更改，在 eclipse 的功能表 [Project]→[Properties]，點選 [Resources]，在右邊的「Text file encoding」，把原來是系統預設的編碼...还有一种醉人的解决办法： 把xml的encoding属性值UTF-8改为UTF8，这就厉害了
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...python问题解决,[WinError 10049] 在其上下文中，该请求的地址无效 出现问题：python 网络编程中，出现该错误： import socket skt = socket.socket...(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_DGRAM) skt.bind(('***', 5555)) 分析问题： Traceback (most recent...last): File “***/test.py”, line 5, in skt.bind((’***’, 5555)) OSError: [WinError 10049] 在其上下文中，该请求的地址无效...原因是因为bind中的IP不能随意写 问题解决 * 可以不写 skt.bind((’’, 5555)) 写本机IP skt.bind((‘本机IP地址’, 5555)) 端口号是随意写的，别和其他服务端口冲突就行
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