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#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#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...
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