本项目是一个系列项目,最终的目的是开发出一个类似京东商城的网站.本文主要介绍后台管理中的区域管理,以及前端基于easyui插件的使用.本次增删改查因数据量少,因此采用模态对话框方式进行,关于数据量大采用跳转方式修改,详见博主后续博文. 后台界面展示: 地区管理包含省市县的管理.详见下文. 一.数据库设计 class Province(Base): """ 省 """ __tablename__ = 'province' nid = Column(…

本博文将一步步揭秘京东等大型网站的领域驱动模型,致力于让读者完全掌握这种网络架构中的“高富帅”. 一.预备知识: 1.接口: python中并没有类似java等其它语言中的接口类型,但是python中有抽象类和抽象方法.如果一个抽象类有抽象方法,那么继承它的子类必须实现抽象类的所有方法,因此,我们基于python的抽象类和抽象方法实现接口功能. 示例代码: from abc import ABCMeta from abc import abstractmethod #导入抽象方法 class F…

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

2005 年诺贝尔经济学奖得主托马斯·谢林(Thomas Schelling)在上世纪 70 年代就纽约的人种居住分布得出了著名的 Schelling segregation model,这是一个 ABM(agent-based model),当年谢林只能通过铅笔在纸上进行模拟,而这次则利用 Python 进行仿真实现这个模型. 在计算机科学中,基于 Agent 的模型(agent-based models)被用来评估独立(autonomous)agent(诸如个体.群组或物体)在整个系统中的影…

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

用户行为数据的二分图表示 用户的购买行为很容易可以用二分图(二部图)来表示.并且利用图的算法进行推荐.基于邻域的模型也可以成为基于图的模型,因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况.我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为,这样的话数据集可以用一个二分图来表示.我这里尝试画一个二分图(有点丑,不要介意哈): graph LR A(A) -->a[a] A(A) -->b[b] A(A) -->d[d] B(B) -->b[b] B(B)…

1. 需求 使用skip-gram模式实现word2vect,然后在jaychou_lyrics.txt数据集上应用 jaychou_lyrics.txt数据集收录了周杰伦从第一张专辑到第十张专辑中的歌词,比如: 想要有直升机 想要和你飞到宇宙去 想要和你融化在一起 融化在宇宙里 我每天每天每天在想想想想著你 这样的甜蜜 让我开始乡相信命运 感谢地心引力 让我碰到你 漂亮的让我面红的可爱女人 温柔的让我心疼的可爱女人 透明的让我感动的可爱女人 坏坏的让我疯狂的可爱女人 2. 词向量介绍 2.1…

1.  GIS服务区分析 区位因素是商业分析中一个至关重要的因素,因此在商店选址时,例行的服务区分析十分重要.服务区是指顾客分布的主要区域,在其范围内该店的商品销售量或服务营业额超过其竞争对手.对于现有商店,通过服务区分析可以考察市场潜力,评价经营业绩:对于新店,通过分析服务区可以在竞争对手背后发掘商机,从而有利于确定最佳选址.此外,服务区分析还有助于企业确定广告覆盖的重点地区,揭示顾客较少的薄弱地段,提出企业扩张计划等等. 常见的划分服务区的方法有类比法.邻域法.重力法等几种.类比法是一种非地…

1. 导入各种包 from mxnet import gluon from mxnet.gluon import nn import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import autograd as autograd from mxnet import nd import mxnet as mx from collections import namedtuple import random 2. 准备数据 使用和mnist很像的FashionMNIS…

1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类,  DBSCAN聚类 , GMM聚类  对应代码: # kme…

1. 数据集 dataset_train = gluon.data.ArrayDataset(X_train, y_train) data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset_train, batch_size, shuffle=True) for data, label in data_iter: ... 2. 模型 gluon.nn:神经网络 gluon.nn.Sequential(),可添加: gluon.nn.Flatten() ⇒ Flattens…

ResNet模型 前言在上一次的测试中,我们从头开始训练了一个三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测的模型,这次我们自己训练一个ResNet模型,并在以下三个环境中进行性能的对比 AIStudio CPU: 2 Cores 8GB Memory AIStudio GPU: V100 16GB VMem Edgeboard 训练模型 模型使用AIStudio 进行训练,训练和预测代码如下 RESNET:https://aistudio.baidu.com/aistudio/proje…

Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法:  稀疏算法(剪枝+正则化)+低精度算法(量化) Distiller特点: (1)    该框架融合了剪枝,正则化及量化算法 (2)    一系列分析及评估压缩性能的工具 (3)    较流行压缩算法的应用 稀疏神经网络可…

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153…

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat…

前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做.而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬.于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统.以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观. 系统环境: WIN10 开发环境:VS2022 + VS CODE 开发语言环境: Python3.8 + .NET 6 以下正文: 1.由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先. 2.安装好以…

主要是基于达索软件Composer Player.的基础上做些二次开发. public class ComposerToolBarSetting { public bool AntiAliasingOnIdle { get; set; }//抗锯齿化 public bool AssySelectionMode { get; set; }//使能选择装配树 public bool AssySelectionModeViewportIndicator { get; set; }//装配树选择模式 p…

#include "stdafx.h" #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv2\legacy\legacy.hpp> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvEM em_model; //CvEM em_model2; CvEMParams params; ; //设置模型参数 params.covs = NUL…

1:环境 Cognos10.2.0,Oracle 2:实现过程 在设置Framework数据级别权限的时候,通常用到的就是在FM的设置数据安全的地方添加安全过滤器,如下图 step1:选中部门维度表→操作→指定数据安全 step2:进入设置界面,添加自己用户空间中的用户组或者角色. 下面主要解释一下图中1-6的标注代表的意思 --------------------------------------------------------------------------------------…

博客转载自:https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/51321988 前言 抛开算法层面不谈,要利用PCL库中PCLVisualizer可视化类,显示出不同模型并对模型做出不同渲染,制作出丰富的可视化效果以增强自己应用的功能.下面将对如何添加立方体模型和圆球模型到视窗并渲染进行一个大概描述. 立方体模型 //向视窗添加一个立方体模型并渲染,只显示线框.若不要显示线框将下面一行代码注释即可. viewer->addCub…

前言 在上一次的测试中,我们按照官方给的流程,使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统,那么今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署. 整个训练过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准备 我们使用CIFAR10数据集.CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类…

AJSprider 概述 AJSprider是笔者基于Reactor线程模式+Jsoup+HttpClient封装的一款轻量级java多线程网络爬虫框架,简单上手,小白也能玩爬虫, 使用本框架,只需要关注如何解析(提供了无脑的匹配取值方法),而不闭关心线程的调度,源码的下载; 本项目仅供学习使用,禁止任何人用它非法盈利 坐标 <repositories> <repository> <id>jitpack.io</id> <url>https://…

在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形. 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法. 图片预处理方法,看这里:https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.…

一.预备知识: 1.接口: - URL形式 - 数据类型 (Python中不存在) a.类中的方法可以写任意个,想要对类中的方法进行约束就可以使用接口: b.定义一个接口,接口中定义一个方法f1: c.只要继承(实现)了接口,那么类就会受约束,该类必须要有f1方法! d.接口只用来做约束,不需要写具体功能. 由于python中无接口类型,但是可以人为构造,抛出异常! raise Exception('子类中必须实现该方法') class IOrderRepository: def fetch_o…

一.实验方法 实验共选取了12张图像,利用画笔工具在每幅图像上选取5个点,并分别记录RGB值.取点方式如下图所示:        总共70个点,R,G,B的值分别如下表所示: RGB色彩模型和YCbCr色彩模型的互化变换公式: 将上述70个点分别带入公式,分别求出Y,Cb,Cr的最大值和最小值如下表所示: 测试的5张实验效果图分别如下: 在算法对场景照明的敏感度方面,同一图片在不同场景照明下的对比图分别如下所示: 当在场景照明发生变化,变暗的情况下肤色与背景差异变小,难以监测到所有的皮肤,所以所…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…