Python 定时任务之 APScheduler
2021-07-10 12:21:25 Cyberbolt
APScheduler 可以为 Python 开发定时任务 或 周期循环任务，有利于系统脚本开发。 首选安装方法是使用pip： pip install apscheduler 同步任务示例 例 1 .函数 1 秒执行一次 import datetime from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler #待执行函数 d...
阅读更多MacBook Pro M1 搭建 TensorFlow 2.5 深度学习环境（支持 Mac GPU 加速）
2021-06-30 17:40:48 Cyberbolt
注意：本方法可能安装失败，建议使用 Apple Silicon 安装 TensorFlow 的最新方法 本文根据苹果官网提供的最新方法记录，用于 Apple Silicon 安装 TensorFlow 2.5，支持在 Mac GPU 上使用 Metal 加速训练。大致思路为，通过 Miniforge3 创建 Python 3.9 的 Conda 虚拟环境，在 Conda 虚拟环境中安装支持 ...
阅读更多宝塔面板 + Nginx + Docker + Gunicorn 部署 Flask 网站
2021-06-20 01:40:19 Cyberbolt
作为一个 Pythoneer，Flask是我极其喜欢的 Web 框架。Flask 简单、轻量化，使其无论在 Web API、APP 后端开发、在线聊天室 中均游刃有余，Flask 应用还能很好地成为科学计算的展示平台（作为前端与 Numpy、Matplotlib、TensorFlow 等科学计算环境对接）。过往的一年中，使用 Flask，帮助我实现了想要的几乎任何 Web 功能，这里点赞！本...
阅读更多Docker 常用命令
2021-05-11 11:18:53 Cyberbolt
#查看所有镜像 docker images #查看所有容器 docker ps -a #构建 Dockerfile docker build --tag 想创建的镜像名称 . #创建并启动一个容器实例（实例化一个镜像） docker run -itd --name 自定义名称 镜像id /bin/bash 例如 docker run -itd --name ubuntu-test ubunt...
阅读更多Cemotion 基于NLP的 中文情感倾向分析库
2021-02-20 21:19:50 Cyberbolt
Cemotion是Python下的中文NLP库，可以进行 中文情感倾向分析。 Cemotion的模型经 循环神经网络 训练得到，会为 中文文本 返回 0～1之间的 情感倾向置信度。您可以批量分析中文文本的情感，并部署至Linux、Mac OS、Windows等生产环境中，无需关注内部原理。 该模块依赖于TensorFlow环境（会自动安装），较老的机器可能无法运行。 安装方法 1.进入命令窗...
阅读更多使用MacBook pro M1搭建基于ML Compute加速的TensorFlow深度学习环境
2021-01-12 17:02:50 Cyberbolt
注意：本方法在 macOS 12 已失效，Apple Silicon 安装 TensorFlow 的最新方法 ML Compute可直接在Mac上为TensorFlow模型提供训练，可以利用CPU和GPU加速M1和Intel驱动的Mac。苹果M1加速后的性能大致与GTX 1080或1080 Ti相当。 折腾一天后，终于成功在苹果M1中搭建ML Compute加速的TensorFlow 2.4...
阅读更多ECS6语法，在JavaScript中通过面向对象编程，优雅地使用Ajax
2020-12-26 22:13:17 Cyberbolt
本文记录面向对象编程中，如何在js中优雅地使用Ajax（Ajax成功响应后，可直接调用类属性） 环境:已经引入jQuery库 先上源码 class Test{ constructor(){ this.data = '测试数据为:'; } //GET方法 get_url(){ $.ajax({ url: "/api/test", type: "GET", dataType: "json", s...
阅读更多测试代码 使用Pandas构建 机器学习决策树模型
2020-11-09 17:07:48 Cyberbolt
#初始化程序 import pandas as pd import numpy as np import time import datetime from pyecharts.charts import Pie, Page, Line from pyecharts import options as opts #防止无关报错 import warnings warnings.filterw...
阅读更多机器学习 决策树 学习笔记
2020-11-09 16:31:02 Cyberbolt
决策树(Decision Tree） 是广泛用于 分类(classification) 和 回归(regression) 任务的模型。本质上,它从一层层的 if/else 问题中进行学习,并得出结论。 在这张图中,树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点(也叫叶结点)。树的 边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。 用机器学习的语言来说就是,了区分四类动物(鹰、企鹅、海豚和熊),我们...
阅读更多