本篇文章主要介绍了PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一、PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代码：import torch import torch.nn.functional as F # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络 class Net(torch.nn....
人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。本文主要介绍了神经网络理论基础及Python实现详解，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下，希望能帮助到大家。一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输...
下面小编就为大家带来一篇TensorFlow安装及jupyter notebook配置方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧tensorflow利用anaconda在ubuntu下安装方法及jupyter notebook运行目录及远程访问配置Ubuntu下安装Anacondabash ~/file_path/file_name.sh出现许可后可按Ctrl+C跳过，yes同意。安装完成后询问是否加入path路径，亦可自行修改文件内容关闭命令台重开python -V可查看是否安装成功修...
这篇文章主要介绍了关于详解用TensorFlow实现逻辑回归算法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下本文将实现逻辑回归算法，预测低出生体重的概率。# Logistic Regression # 逻辑回归 #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y = sigmoid(Ax + b) # # We will use the low birth weight data, specifically: # y = 0 or 1...
这篇文章主要介绍了Python爬虫DNS解析缓存方法,结合具体实例形式分析了Python使用socket模块解析DNS缓存的相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python爬虫DNS解析缓存方法。分享给大家供大家参考，具体如下：前言：这是Python爬虫中DNS解析缓存模块中的核心代码，是去年的代码了，现在放出来 有兴趣的可以看一下。一般一个域名的DNS解析时间在10~60毫秒之间，这看起来是微不足道，但是对于大型一点的爬虫而言...
Vary 头部定义了缓存机制在构建其缓存键值时应当将哪个请求头标考虑在内。 例如，如果网页的内容取决于用户的语言偏好，该页面被称为根据语言而不同。 缺省情况下，Django 的缓存系统使用所请求的路径（比如："/stories/2005/jun/23/bank_robbed/" ）来创建其缓存键。这意味着每次请求都会使用同样的缓存版本，不考虑才客户端cookie和语言配置的不同。 除非你使用Vary头部通知缓存机制页面输出要依据请求头里的cookie，语言等的设置...
更加颗粒级的缓存框架使用方法是对单个视图的输出进行缓存。 django.views.decorators.cache定义了一个自动缓存视图响应的cache_page装饰器。 他是很容易使用的:from django.views.decorators.cache import cache_pagedef my_view(request):# ...my_view = cache_page(my_view, 60 * 15)也可以使用Python2.4的装饰器语法：@cache_page(60 * 15) def my_view(request):# ...cache_page 只接受一个参数： 以秒计的缓存超时时间。 在前...
1、Redis API1.安装redis模块$ pip3.8install redis2.使用redis模块import redis # 连接redis的ip地址/主机名，port，password=Noner = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456")3.redis连接池redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Re...
1、Redis API1.安装redis模块$ pip3.8install redis2.使用redis模块import redis # 连接redis的ip地址/主机名，port，password=Noner = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456")3.redis连接池redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Re...
一、简介：RabbitMq 是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理中间件。消息队列是一种应用程序对应用程序的通行方式，应用程序通过写消息，将消息传递于队列，由另一应用程序读取 完成通信。而作为中间件的 RabbitMq 无疑是目前最流行的消息队列之一。 RabbitMq 应用场景广泛：系统的高可用：日常生活当中各种商城秒杀，高流量，高并发的场景。当服务器接收到如此大量请求处理业务时，有宕机的风险。某些业务可能极其...
知识准备RabbitMQRabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。MQMQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。 消息队列使用发布订-阅模式工作。消息发送者是消息源，在对消息进行处理后将消息发送至分布式消息队列，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后继续进行处理。可以看到，消息发送者和消息接受者之间没有直接耦合，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理...
前言 相信每位程序员应该都知道，在使用 Python 来写后台任务时，时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态，并在发生错误时将错误的详细信息保存下来，以别调试和分析。Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手。 logging 模块可以指定日志的级别，DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL，例如可以在开发和调试时，把 DEBUG 以上级别的日志都输出，而在生产环境下，只输出 INFO 级别。（如果不特别指定，默认级别是 warni...
大家一般都用logging日志打印，但logging是线程安全的，多进程也有很多介绍，引入一些文件锁，对logging做好配置，能过支持。但通过测试，发现多进程时还是容易出现重复写入文件或者打印正常漏写入文件的问题。我的日志需求比较简单，能够区分文件，正确的写入日志文件。引入文件锁；日志写入函数封装到一个操作_Logger类中； 日志名称和写入级别封装到一个业务类Logger中。本范例基于python3实现。本范例20个进程并发，分别写入3个...
日志在程序开发中是少不了的，通过日志我们可以分析到错误在什么地方，有什么异常。在生产环境下有很大的用处。在java 开发中通常用 log4j,logback 等三方组件。下面这篇文章主要介绍了Django日志模块logging的相关资料，需要的朋友可以参考下。前言Django对于日志输出的信息是很完善的，request的信息，setting配置，trackback的信息，一应俱全，足够我们调试了。但是在线上环境，如果让用户看到这些信息，是很不安全的（暴露代码...
前言最近工作工作中遇到一个需求，是要根据CDN日志过滤一些数据，例如流量、状态码统计，TOP IP、URL、UA、Referer等。以前都是用 bash shell 实现的，但是当日志量较大，日志文件数G、行数达数千万亿级时，通过 shell 处理有些力不从心，处理时间过长。于是研究了下Python pandas这个数据处理库的使用。一千万行日志，处理完成在40s左右。代码#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # sudo pip install pandas __author__ = ...