一句话就能解释清楚. MIME标注HTTP响应类型. 而后缀名标注文件类型. ---------分割线-------- http响应实质上只有数据,没有文件名. 举个例子吧. HTTP/1.1 200 OK Server: Apache Date: Thu, 16 Jan 2014 00:41:21 GMT Content-Type: video/x-flv Content-Length: 400925332 Last-Modified: Tue, 08 Jan 2013 20:40:34 GM…

在其中写版本好的时候, { "name": "chatroom", "version": "0.0.1", "description": "Minimalist multiroom chat server", "dependencies": { "socket.io": "~0.9.6", "mime": &…

原文发表于我的技术博客 本文是「Ionic 入门与实战」系列连载的第二章第一节,主要对 Ionic 的开发环境配置做了简要的介绍,本文介绍的开发环境为 Mac 系统,Windows 系统基本类似,少许差别请查阅相关文档即可. 原文发表于我的技术博客 1. Ionic 环境的安装 1.1 Node.js 与 npm 介绍 Node.js 与 npm 是 Ionic 环境的基础,这里我们做一下简要介绍. Node.js 是基于 Chrome's V8 JavaScript engine 构建的一个J…

(第一章小结) 第一步:生成项目骨架 $ rails _4.1.6_ new toy_app 第二步:修改Gemfile 第三步:安装gem $ bundle install --without production 第四步:将应用加入git版本控制系统 $ git init $ git add -A $ git commit -m "Initialize repository" 第五步:把代码推送到远程仓库中 #在GitHub网站创建新的repository $ git remote…

1､安装 打开官网 https://www.python.org/downloads/ 下载python3.6.4 如果你是windows＼mac电脑,直接双击安装包,一路next即可,如果你是linux请参阅https://www.cnblogs.com/rookie404/p/6142151.html 如图,安装时,请勾选上"Add Python 3.6 to PATH",这样就会自动添加上环境变量.(1) 安装好python后就需要安装IDE了,我推荐使用PyCharm,官网ht…

本章概述:在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法,从本章开始,介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法,并会在最后,用基础的神经网络,实现经典的Mnist手写数字识别. 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法: tf.dataAPI:轻松构建复杂的输入管道.(优选方法,在新版本当中) QueueRunner:基于队列的输入管道从TensorFlow图形开头的文件中读取数据(这里主要介绍这种) Feeding:运行每一步时,Python代码提供数据.(在第一章简单介绍了,配合占位符p…

Spring bean的初始化和销毁有三种方式 通过实现 InitializingBean/DisposableBean 接口来定制初始化之后/销毁之前的操作方法: 优先级第二通过 <bean> 元素的 init-method/destroy-method属性指定初始化之后 /销毁之前调用的操作方法:   优先级最低在指定方法上加上@PostConstruct 或@PreDestroy注解来制定该方法是在初始化之后还是销毁之前调用.   优先级最高  需要在xml配置文件中设置bean所在的位…

题目:定义一个表示时间的类Timea)Time(hours,minutes,seconds)创建一个时间对象:b)t.hours(),t.minutes(),t.seconds()分别返回时间对象t的小时,分钟和秒值c)为Time对象定义加法和减法操作(用运算符+和-)d)定义时间对象的等于和小于关系对象(用运算符==和<) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 定义一个表示时间的类Time a)Time(ho…

2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,2,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b),a,b) # 返回张量中比较大的元素 print(c) tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32) # 返回[0,1)之间的随机数 import n…

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html (第二章第三部分)TensorFlow框架之读取二进制数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050546.html 本文概述…