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FastAPI(28)- JSON Compatible Encoder 利器之 jsonable_encoder

jsonable_encoder 在实际应用场景中,可能需要将数据类型(如:Pydantic 模型)转换为与 JSON 兼容的类型(如:字典、列表) 比如:需要将数据存储在数据库中 为此,FastAPI 提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的,但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容 author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/9/23 1:13 下午 # file: 24_json_encoder.py 将 Pydantic Model 转成 Dict json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item) # 3、模拟将数据落库操作 '> encoder_data is {'title': 'string', 'timestamp': '2021-09-23T05:16:36.425000+00:00', 'age': 24} encoder_data

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java base64encoder包_Base64Encoder.java

/** * Base64编码解码 * 可以对二进制数据生成URL安全的字符串 * * */ public class Base64Encoder implements Encoder { /** *

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    聊聊zerolog的encoder

    序 本文主要研究一下zerolog的encoder Log4j2AppenderThroughputComparison-linux.png encoder github.com/rs/zerolog @v1.20.0/encoder.go type encoder interface { AppendArrayDelim(dst []byte) []byte AppendArrayEnd AppendUints64(dst []byte, vals []uint64) []byte AppendUints8(dst []byte, vals []uint8) []byte } encoder return append(dst, '{') } // AppendEndMarker inserts a map end into the dst byte array. func (Encoder 接口定义了一系列的Append方法;Context提供了各种类型的方法,其里头执行的是encoder的对应类型的Append方法;With方法创建一个新的Context,包装了当前的logger;logger

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    聊聊zerolog的encoder

    序 本文主要研究一下zerolog的encoder encoder github.com/rs/zerolog@v1.20.0/encoder.go type encoder interface { AppendUints64(dst []byte, vals []uint64) []byte AppendUints8(dst []byte, vals []uint8) []byte } encoder return append(dst, '{') } // AppendEndMarker inserts a map end into the dst byte array. func (Encoder github.com/rs/zerolog@v1.20.0/internal/json/types.go // AppendLineBreak appends a line break. func (Encoder 接口定义了一系列的Append方法;Context提供了各种类型的方法,其里头执行的是encoder的对应类型的Append方法;With方法创建一个新的Context,包装了当前的logger;logger

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    文献阅读:Universal Sentence Encoder

    文献阅读:Universal Sentence Encoder 1. 文献内容简介 2. 主要方法考察 3. 实验结果梳理 4. 结论 & 思考 文献链接:Universal Sentence Encoder 1.

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    Adobe Media Encoder 使用教程

    Media Encoder是啥? 也可以将 Adobe Media Encoder 用作独立的编码器。 Adobe Media Encoder 会自动检测添加到“监视文件夹”中的媒体文件并开始编码。 通过安装其他编解码器,可以增加 Adobe Media Encoder 导入其他文件类型的能力。 Adobe Media Encoder 只能导入 MXF 文件中包含的某些类型的数据。

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    自动编码器(Auto Encoder

    1.初识Auto Encoder 1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念,并将其用于高维复杂数据处理,促进了神经网络的发展。 2.Deep Auto Encoder(DAE) 2006 年,Hinton 对原型自动编码器结构进行改进,进而产生了DAE,先用无监督逐层贪心训练算法完成对隐含层的预训练,然后用BP 算法对整个神经网络进行系统性参数优化调整 简单来说,DAE相对于原始的Auto Encoder加大了深度,提高学习能力,更利于预训练。如图2所示,一个5层的DAE,隐层节点数从高到低,再从低到高,最终只需要取得L(3)的向量即可。

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    Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder

    Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder 最近在看概率模型,看到这三种模型的时候老是分不开谁是谁,在此做个总结加强记忆 1. variational inference 2. … Probabilistic encoder 最后一个. probabilistic encoder 又叫 inference network,也叫 recognition model。 Probabilistic decoder是概率模型,而 probabilistic encoder 是一个变分推断模型,使用神经网络的输出作为 [图片] 分布的参数,W 是神经网络的参数。

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    ffmpeg Unknown encoder ‘libx264‘

    libx264编码类型 安装好了ffmpeg后,如果使用ffmpeg命令去把某个视频文件转成h264视频编码、mp3音频编码或者其他ffmpeg自身不带的xxx编码类型,就会看到报错信息,unknown encoder Metadata: major_brand : isom minor_version : 512 compatible_brands: isomiso2avc1mp41 encoder for help x265 [info]: HEVC encoder version 3.5+34-7a5709048 x265 [info]: build info [Windows][GCC 11.2.0 Metadata: major_brand : isom minor_version : 512 compatible_brands: isomiso2avc1mp41 encoder default) Metadata: handler_name : VideoHandler vendor_id : [0][0][0][0] encoder

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    Media Encoder 2022 for Mac新增功能

    Media Encoder 2022拥有更稳定的渲染,支持Rec2100 PQ彩色工作空间,改进了H.264 / HEVC文件的播放,以及更快的音频播放。帮你批量处理多个视频和音频剪辑。 Media Encoder 2022 for Mac新增功能 ARRI ProRes的色彩管理 Adobe Media Encoder尊重在Premiere Pro中应用于ARRI素材的LUT。 支持Rec2100 PQ彩色工作空间 在Premiere Pro中创建的Rec2100 PQ时间轴可以发送到Adobe Media Encoder 对ProRes RAW的导入支持 Windows Adobe Media Encoder 以 Premiere Pro 的方式对 ARRI 素材应用 LUT。 支持 Rec2100 PQ 颜色工作空间 在 Premiere Pro 中创建的 Rec2100 PQ 时间轴可以发送到 Adobe Media Encoder

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    聊聊golang的zap的encoder

    序 本文主要研究一下golang的zap的encoder OIP - 2020-12-18T013420.291.jpeg encoder zap@v1.16.0/zapcore/encoder.go type Encoder interface { ObjectEncoder // Clone copies the encoder, ensuring that adding fields Clone() Encoder // EncodeEntry encodes an entry and fields, along with any accumulated // context EncodeEntry(Entry, []Field) (*buffer.Buffer, error) } Encoder接口内嵌了ObjectEncoder,定义了Clone、EncodeEntry ,然后在拷贝出来的encoder上进行各种addKey及AppendString操作,最后拼接完通过putJSONEncoder将该encoder归还到_jsonPool 实例 func encoderDemo

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    利用Theano理解深度学习——Auto Encoder

    Theano理解深度学习”系列分为44个部分,这是第二部分,在第一部分中的算法主要是监督学习算法,在这部分中主要是无监督学习算法和半监督学习算法,主要包括: 利用Theano理解深度学习——Auto Encoder 利用Theano理解深度学习——Denoising Autoencoder 利用Theano理解深度学习——Stacked Denoising Auto Encoder 利用Theano理解深度学习— 如果隐含层是非线性的,则auto-encoder与PCA不同,具有捕获输入分布中的多模态的能力。 在Auto Encoder算法中有如下的结论: 当测试样本与输入样本具有同样的分布时,auto-encoder具有较小的重构误差,但是对于从输入空间中随机选取的样本,通常具有较大的重构误差。 的类,类的定义如下所示: class auto_encoder(object): def __init__( self, numpy_rng, theano_rng=None,

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    BERT-Bidirectional Encoder Representations from Transformers

    BERT, or Bidirectional Encoder Representations from Transformers BERT是google最新提出的NLP预训练方法,在大型文本语料库

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    Theano理解深度学习”系列分为44个部分,这是第二部分,在第一部分中的算法主要是监督学习算法,在这部分中主要是无监督学习算法和半监督学习算法,主要包括: 利用Theano理解深度学习——Auto Encoder 利用Theano理解深度学习——Denoising Autoencoder 利用Theano理解深度学习——Stacked Denoising Auto Encoder 利用Theano理解深度学习— \right ]^d,自编码器首先将其映射到一个隐含层,利用隐含层对其进行表示为y∈[0,1]d′\mathbf{y}\in \left [ 0,1 \right ]^{{d}'},这个过程称为编码(Encoder 如果隐含层是非线性的,则auto-encoder与PCA不同,具有捕获输入分布中的多模态的能力。 在Auto Encoder算法中有如下的结论: 当测试样本与输入样本具有同样的分布时,auto-encoder具有较小的重构误差,但是对于从输入空间中随机选取的样本,通常具有较大的重构误差。

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    文本匹配——【ICLR 2022】Trans-Encoder

    自蒸馏:bi-encoder 到 cross-encoder。从第一步获得相当好的 bi-encoder 后,我们用它来创建 cross-encoder 的训练数据。 自蒸馏:cross-encoder 到 bi-encoder。 下一步自然是将 cross-encoder 获得的额外知识提炼回 bi-encoder 形式,这对下游任务更有用。 损失函数的选择 令人惊讶的是,学生 bi-encoder 有时在“cross-encoder 到 bi-encoder”阶段优于其教师 cross-encoder。 由于 cross-encoder 是强大的函数逼近器,它们很容易过度拟合 bi-encoder 给出的伪分数并失去泛化能力,最终得到比 bi-encoder 更低的分数。 在设计模型时,我们对损失函数配置进行了全面的实验,发现在选择 cross-encoder 向 bi-encoder 和 bi-encoder 向 cross-encoder 蒸馏的学习目标时需要谨慎。

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    AV1 Encoder代码流程图

    首先,Encoder流程图(到av1_frame_internal为止,内部编码部分将在其他描述细节的博客上叙述) ? Encoder的 main 函数位于aomenc.c文件中,在main函数调用encode_frame()函数之前,程序会读取参数,判断参数的合理性,然后生成最顶层的结构体。 第三步,进入aom_codec_encode后,在这个函数里,根据参数判断 Decoder capabilities,符合要求之后进入encoder_encode()函数。 第四步,进入encoder_encode()函数后,判断一些参数,确保encoder可以返回AOM_CODEC_OK后,进入av1_get_compressed_data()函数(这个函数有点看不明白,

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    Java开发中BASE64Encoder的使用

    BASE64Encoder 其实是在jkd中的,但是默认不开放,在API中也是找不到的 所以先看看怎么将其导入: 右击项目–build path–>>configure build path–>> 再次测试 BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder(); encoder.encode(data); 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

    Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder 又称作编码器。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法 Encoder-Decoder 有哪些应用? Encoder-Decoder 的缺陷 上文提到:Encoder(编码器)和 Decoder(解码器)之间只有一个「向量 c」来传递信息,且 c 的长度固定。

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    Tensorflow2.0实战之Auto-Encoder

    autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等 Auto-Encoder架构 [在这里插入图片描述] 需要完成的工作 需要完成Encoder和Decoder的训练 例如,Mnist 的一张图片大小为784维,将图片放到Encoder中进行压缩,编码code使得维度小于784维度,之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。 [在这里插入图片描述] 现在来看真正意义上的Deep Auto-encoder的结构。 通常encoder每层对应的W和decoder每层对应的W不需要对称(转置) [在这里插入图片描述] 从上面可以看出,Auto-encoder产生的图片,比PCA还原的图片更加接近真实图片。 首先编写Encoder,这里Encoder将编辑为高维度、抽象的向量 self.encoder=Sequential([ layers.Dense(256,activation

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