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什么是JSON?

JSON代表Ĵ AVA 小号 CRIPT ö bject Ñ浮选。JSON的语法:JSON被编写为键和值对。{ Key: Value, Key: Value,} JSON与 Python字典非常相似。 要在Python中执行与JSON相关的操作(如编码和解码),您首先需要导入 JSON库,然后将其导入.py文中,import jsonJSON模块中提供以下方法方法 描述dumps() 编码为JSON 对象dump() 编码的字符串写在文上loads() 解码JSON字符串load() 读取JSON文时解码Python到JSON(编码)Python的JSON库默认执行以下将Python对象转换为JSON 打印(sorted_string)输出:{“ person”:{“ name”:“ Kenn”,“ sex”:“ male”,“ age”:28}})让我们使用相同的函数dump()创建字典的JSON文# write json data into filejson.dump(person_data, file_write)输出:什么也没显示……在您的系统中创建json_file.json时,您可以检查该文

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CISCO思科路由器配置命令详解及实例

- 可以设置多个用户预制文用于相同的物理端口对应于不同的连接。 相关命令如下: 任务 命令 设置路由器与modem的接口指令 chat-s cript s cript-name EXPECT SEND EXPECT SEND (etc.) s cript {dialer|reset} s cript-name Router1:hostname Router1! 在7个更新周期即630秒后,Cisco IOS 软从路由表中清除路由。1. 例一:   设备选用Catalyst5500交换机1台,安装WS-X5530-E3管理引擎,多块WS-X5225R及WS-X5302路由交换模块,WS- X5302被直接入交换机,通过二个通道与系统背板上的

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    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

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    Notepad2替代系统自带的记事本

    不到一会就找到一款用于替代系统notepad的增强版,还可以方便的切换回来,这个软就是“Notepad2”。? 最重要的是他具有一般文书编辑软所没有的「行列功能」,可以进行区块模式选取的编辑。?Notepad2是一个外观类似系统记事本的文本编辑工具,但比记事本有了很大的增强。 Notepad2是一个相当优秀的轻量级文本编辑器,开源软,具有很多特色功能,如代码高亮、编码转换、行号显示、多步Ctrl+Z等,是不可多得的记事本替代方案。 特点如下:1、自定义语法高亮,支持HTML, XML, CSS, Javas cript, VBs cript, ASP, PHP, CSS, PerlCGI,CC++, C#, Java, VB, Pascal , 汇a编, SQL, Python, NSIS,INI, REG, INF, BAT,DIFF等众多脚本文

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    面向未来的测试框架 -- AVA

    整个2016年前端圈还是一如既往的长江后浪推前浪,其中测试框架也不例外,mocha跟jasmine已经不是当前前端最火的测试框架了,而是一个面向未来的测试框架:AVA看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话 从AVA github 的 README 第一句看出,AVA自己定义跟其他测试框架的最大区别多线程,包括同步跑测试不同文多线程同时跑每个测试在单独的线程单独跑要求每个测试必须是单独的,不依赖外部变量的另外 ,介绍文档中还给出了AVA的其他优势,其中有几点我觉得比较好:快,AVA多线程的优势让AVA比其他测试框架快很多,官方文档说一个Pageres从Mocha迁到AVA,测试耗时从31s 减少到 11s配置简单

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    面向未来的测试框架 -- AVA

    原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 整个2016年前端圈还是一如既往的长江后浪推前浪,其中测试框架也不例外,mocha跟jasmine已经不是当前前端最火的测试框架了,而是一个面向未来的测试框架:AVAAVA github 的 README 第一句看出,AVA自己定义跟其他测试框架的最大区别多线程,包括同步跑测试不同文多线程同时跑每个测试在单独的线程单独跑要求每个测试必须是单独的,不依赖外部变量的另外 ,介绍文档中还给出了AVA的其他优势,其中有几点我觉得比较好:快,AVA多线程的优势让AVA比其他测试框架快很多,官方文档说一个Pageres从Mocha迁到AVA,测试耗时从31s 减少到 11s配置简单

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    VSCO不止有滤镜,还要教机器理解照片背后的艺术韵味

    最近,VSCO开发了机器学习软Ava,来识别照片的风格和它所传递的感觉。? △ Ava为这张图片自动打上了“沙子、沙漠、尘土、干燥、干旱、空旷、沙滩”Ava可以查看该平台上的每一张照片,识别关键参数,然后使用这些信息帮助用户与风格类似的创作者建立联系。 例如,Sens已经可以让该公司在iOS上支持高品质RAW文,同时在该应用中引入短视频功能。“最令我们振奋的在于,我们今后可以用它来做什么。” Ava的这项技术是基于他们多年以来通过人工处理流程积累的数据。“我们试图迫使Ava从不同角度看待摄影作品。” 我们已经掌握了这些数据,然后对Ava展开了针对性训练。”人类分拣员不会失业。相反,他们可以帮助Ava掌握更多知识。“我们的团队会说‘这不够准确’,然后让Ava用更新后的数据继续训练Ava。”

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    资源 | 谷歌发布人类动作识别数据集AVA,精确标注多人动作

    我们对执行动作的所有人进行了全部标注,因此 AVA 的标签频率遵循长尾分布,如下图所示。?AVA 的原子动作标签分布。x 轴所示标签只是词汇表的一部分。 下图显示 AVA 中共现频率最高的动作对及其共现得分。我们确定的期望模式有:人们边唱歌边弹奏乐器、拥吻等。?AVA 中共现频率最高的动作对。 这表明,未来 AVA 可以作为开发和评估新的动作识别架构和算法的测试平台。我们希望 AVA 的发布能够帮助人类动作识别系统的开发,为基于个人动作精确时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供了机会。 我们将持续扩展和改进 AVA,并且很乐意获取社区反馈以帮助我们校正未来方向。加入 AVA 用户邮列表(https:groups.google.comforum#! forumava-dataset-users)即可获取 AVA 数据集更新。?

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    动态 | 谷歌发布AVA数据库:5万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    AVA网站截图与其他动作标签数据集相比,AVA具有以下主要特点:基于人的标签:每个动作标签都与人相关联,而不是与整段视频或剪辑关联。 AVA的原子动作标签频次分布图(x 轴所示标签只是词汇表的一部分)由于AVA的独特设计,我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息,而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。 AVA中统计得出共现频率分值最高的动作对为了评估AVA数据集在人类行为识别系统中的有效性,谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型,该模型在较小的JHMDB数据集上获得了很好的绩效。 谷歌将继续扩充和改进AVA,并渴望听取来自社区的反馈,帮助校正AVA数据集未来的发展方向。请加入AVA Mail List(https:groups.google.comforum#! forumava-dataset-users),即可获得数据集更新,并向谷歌发送电子邮反馈建议。

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    谷歌发布 AVA 数据库:5 万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    AVA 网站截图与其他动作标签数据集相比,AVA 具有以下主要特点:基于人的标签:每个动作标签都与人相关联,而不是与整段视频或剪辑关联。 AVA 的原子动作标签频次分布图(x 轴所示标签只是词汇表的一部分)由于 AVA 的独特设计,我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息,而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。 AVA 中统计得出共现频率分值最高的动作对为了评估 AVA 数据集在人类行为识别系统中的有效性,谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型,该模型在较小的 JHMDB 数据集上获得了很好的绩效。 谷歌将继续扩充和改进 AVA,并渴望听取来自社区的反馈,帮助校正 AVA 数据集未来的发展方向。 请加入 AVA Mail List(http:t.cnRWlhXt5),即可获得数据集更新,并向谷歌发送电子邮反馈建议。

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    基于 Babel 的 npm 包的最小化设置

    目录 cjs 有 ESM 文的已转换版本,它们是 CommonJS 格式并支持在当前版本的 Node.js 环境下运行。 package.json 中的 main 属性指向 cjsindex.js此结构支持两种用例:Node.js 应用使用 cjs 中的文。Web应用(通过 webpack 等)使用 esm 中的文。 它们通过 `babel-preset-env` 将这些文转换为其目标平台支持的功能集。 test 通过 AVA 运行测试。 1babel: { 2 presets: 11 ]12},配置 AVA对于 AVA,我们需要 babel-register,它通过 Babel 转换所有测试和导入。

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    配置一个简单而实用的 JavaScript 开发环境

    Ava 负责测试,Standard 负责代码规范检查,Chokidar-cli 负责文监控,最后 Precommit-hook 负责自动运行 npm 脚本。为什么选择这几个工具? $ npm i --save-dev ava standard chokidar-cli precommit-hook记得创建 .gitignore 文并添加 node_modules 目录到文中! 配置工具打开 package.json 并添加这些脚本到你的文:scripts: { test: ava, lint: standard, dev: chokidar ***.js -c standard 两值得注意的事:你无须安装 standard 或 ava 到你的系统全局域下,因为它们可以从 node 上下文里执行。 让我们创建第一个测试文: testmeaningOfLife.test.jsconst test = require(ava)const meaningOfLife = require(..libmeaningOfLife

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    豆瓣7.6,这部被低估的科幻片告诉你,通过图灵测试的AI有多可怕!

    也就是说,Nathan直接告知Caleb,Ava是人工智能,并让Caleb跟Ava直接接触,相当于拿着放大镜“找茬”,看看能否发现Ava的破绽。 但是我们看到,Ava并没有给人类带来什么好处,反而很危险。《机械姬》的差评中有人提到了Ava不符合“机器人三定律”。 假设机器人正目睹一场人类之间的犯罪事,按照定律1,它只能拼死保护受害者,却不能对施暴者进行正当防卫。这样它自己终将受到伤害,从而失去保护受害者的能力。 比如,《大话机器人》最后一章中提到了几起工厂中的机器人伤人、杀人事。我想,这些机器人的设计者肯定是没有想让自己设计的产品去伤人的,但程序会出错,机器人“以为”它正在切割的是钢板,其实是活人。 最后,用霍金的警告结束本文:成功创造人工智能将是人类历史上最重大的事。但这也可能是人类历史上最后的事,除非我们学会如何规避风险。

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    【程序源代码】java 开发框架

    关键字:Java Java ava EE(J2EE)快速开发框架,基于主流技术(Springboot、Spring MVC、MyBatis、Bootstrap、ACE),是XJJ框架的springboot MyBatis ORM框架 Maven 项目构建管理 freemarker 页面模板引擎 前端技术:jQuery 函式库 Bootstrap 前端框架 Font-awesome 字体图标zTree 树

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    一道 CTF 题 get 到的新姿势

    CHM 支持 Javas cript、VBs cript、ActiveX、Java Applet、Flash、常见图形文 ( GIF、JPEG、PNG )、音频视频文 ( MID、WAV、AVI ) 将以上利用代码写入 html ,置于工程目录进行编译,生成 CHM 文,运行此文,弹出计算器。 5、通过 easychm 选择 html 所在的文夹制作 chm 文,然后把 chm 文上传到( virscan.org )网站查毒,大部分杀毒软识别不出来,结果截图如下:? 7、在 JS 交互 shell 中每执行一条命令,客户端都会有黑框一闪而过,解决方法是使用 JSRat 中的 RUN 来执行命令写入文,再通过 read 来读取文的输出,相对来说比较麻烦,所以可以通过获取客户端 防御方法:提高个人安全意识,对于这类文,多注意一下,尽量别乱点,如果非要点,可以放到虚拟机里面。使用 process explorer 可以看到存在后门的 chm 文会开启新的进程:?

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    谷歌发布电影动作数据集AVA,57600精准标注视频教AI识别人类行为

    【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA,旨在教机器理解人的活动。 但每段视频都与一个文捆绑在一起,这个文勾勒了机器学习算法应该观察的人,描述他们的姿势,以及他们是否正在与另一个人或物进行互动。就像指着一只狗狗给一个小孩看,并教他说“狗!” AVA 中共同出现频率最高的动作对这项技术可以帮助谷歌分析 YouTube 上的视频。它可以应用来更好地投放定向广告,或用于内容过滤。 AVA 数据集的动作标签分布(x轴只包括了词汇表中的一部分标签)AVA 数据集包含 57600 个标记好的视频,详细记录了80类动作。 研究者希望AVA的发布将有助于人类行为识别系统的研究,为基于个人行为层面的精细时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供机会。

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    快慢结合效果好:FAIR何恺明等人提出视频识别SlowFast网络

    Feichtenhofer、Haoqi Fan、Jitendra Malik、Kaiming He机器之心编辑部在本文中,FAIR 何恺明等人介绍了用于视频识别的 SlowFast 网络,提出要分开处理空间结构和时间事。 例如,如果我们看到一个孤立的移动边缘,我们认为它垂直于自身移动,尽管原则上它也可能有一个与自身相切的任意移动组(光流中的孔径问题)。如果前者倾向于慢动作,这种感知就是合理的。 相反,我们需要「分解」该架构,分开处理空间结构和时间事。将这一想法放到识别的语境中。视觉内容的类别空间语义变化通常非常缓慢。 实验:AVA 动作检测 ?图 3:在 AVA 数据集上的 Per-category AP:Slow-only 基线模型 (19.0 mAP) vs. 表 5:AVA 动作检测基线:Slow-only vs. SlowFast。?表 6:SlowFast 模型在 AVA 数据集上的更多实例。?

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    给库加上酷炫的小徽章 & ava、codecov、travis 示例

    (https:img.shields.ionpmvio-memcachedlatest)直接粘贴在 .md 文中就可以使用了,最后展现的就是这个图标。 AVA谈到测试覆盖率必须先有单元测试,本文使用 ava 作为示例, ava 是一个 js 测试库,强烈推荐你使用它。 1、安装npm init ava2、使用示例编写 test.js 文:import test from avaimport Memcached from ..libmemcached; test.before npm install --save-dev nyc修改 package.json 文:{ scripts: { test: nyc ava }}获取测试覆盖率时会生成相关的文,我们在 .gitignore 中忽略它们即可:.nyc_outputcoverage*当我们再执行 npm test 时,其就会执行单元测试,并且获取测试覆盖率,结果类似于:$ npm test > nyc ava 4 tests

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    Linux上配置Unix ODBC连接Oracle数据库

    *********************************# isql --versiounixODBC 2.2.10# which isqlusrbinisql 2.etcodbc.ini文配置 Oracleserver = 172.16.1.21 ServerType = OraclePort = 1521User = username Password = passwordDatabase = ava Description=ODBC for ORACLEDriver = usrlocaleasysoftoraclelibesoracle.soTrace=1Debug=1Pooling=No 4.sqlnet.ora文配置 NAMES.DIRECTORY_PATH= (TNSNAMES, ONAMES, HOSTNAME)5.tnsnames.ora文配置ava = (DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 172.16.18.21)(PORT = 1521)) ) (CONNECT_DATA = (SID = ava) ) ) 6

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    AVA 动作检测数据集上,同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。 相反,我们需要分解这种结构,并分开处理空间结构和时间事。 图中该样本来自 AVA 数据集。 AVA 数据集的动作检测对于视频动作检测,作者采用 AVA 数据集,其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据,共涵盖 60 种动作类别。 图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中,++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    AVA 动作检测数据集上,同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。 相反,我们需要分解这种结构,并分开处理空间结构和时间事。 图中该样本来自 AVA 数据集。 ▌AVA 数据集的动作检测对于视频动作检测,作者采用 AVA 数据集,其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据,共涵盖 60 种动作类别。 图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中,++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。

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