首先从中这里下载下代码: https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 然后安装所以必须的组件,我用的Python3.5 进入example里面跑他的demo,主要就是掉了dlib的接口比如: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_f

def init(self,cr): tools.sql.drop_view_if_exists(cr, 'custrom_product_infomation_report') cr.execute(""" create or replace view custrom_product_infomation_report as ( select t0.id,t0.hpartner_id as hpartner_id, t0.khwl_code as khwl_code,t1.

通过项目需求, 服务器返回了一个 order_canceled_time 订单自动取消时间   如果我要跟当前时间做一个对比,然后生成出一个倒计时的时间  那么首先我们要知道 order_canceled_time这个字段返回的时间格式 "order_canceled_time" = "2015-08-20 13:50:40"; 以这个时间为例,格式是 "年-月-日 时-分-秒" 把这个格式的时间用 NSDateFormatter 转换成NSDa

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s

select … into outfile 'path' 备份 此种方式恢复速度非常快,比insert的插入速度要快的多,他跟有备份功能丰富的mysqldump不同的是,他只能备份表中的数据,并不能包含表的结构.如果备份完成之后,表被drop,是无法实现恢复操作的(除非有表结构). mysql> select * from t1 into outfile '/mydata/mysql/mysql3307/data/t1.sql'; ERROR 1290 (HY000): The MySQL se

jsp页面拿到系统时间 <jsp:useBean id="now" class="java.util.Date" /> <fmt:formatDate value="<%=new Date() %>" pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/> <fmt:formatDate value="${activityDetail.activityEndTime}

同样的两个datetime 格式的时间     2013年12月2日 17点29分57秒  

第一:是把生成的Json格式的时间转换,注意要看清楚时间的格式 function (cellval) { var date = new Date(parseInt(cellval.replace("/Date(", "").replace(")/", ""), 10)); var month = date.getMonth() + 1 < 10 ? "0" + (date.getMonth() + 1

方法一:使用DateTime.Compare 方法 public static int Compare( DateTime t1, DateTime t2 ) t1 早于 t2:小于零t1 与 t2 相同:零t1 晚于 t2:大于零示例: DateTime ctime = Convert.ToDateTime("2013-07-14 04:00:00.000"); DateTime today = DateTime.Now; DateTime.Compare(today,ctime)&

public bool IfTime(string StartTime, string EndTime) { DateTime dt1 = Convert.ToDateTime(StartTime); DateTime dt2 = Convert.ToDateTime(EndTime); ) { //开始时间 < 结束时间 (执行以下语句),,说明开始时间晚 return true; } return false; } starttime= DateTime.Now.ToShortTimeStr

import datetimed1 = datetime.datetime.strptime('2015-03-05  17:41:20', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')d2 = datetime.datetime.strptime('2015-03-02 17:41:20', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') if d1>d2: print 'd1比较大' else: print 'd2比较大' 来源: https://www.cnblogs.com/cssdongl/p/

在对类执行100w次循环后, 常量最快,变量其次,静态变量消耗时间最高 其中: 常量消耗:101.1739毫秒 变量消耗:2039.7689毫秒 静态变量消耗:4084.8911毫秒 测试代码: class Timer_profiler { public static $begin_timer; public static $finish_timer; public static $timer_html; /** * 计算时间差 * @return type */ public static f

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.IO; namespace fileIO { class Program { static void Main(string[] args) { string filename =AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory+ "companyUpdateLog.txt&

<?php function microtime_float() { list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); return ((float)$usec + (float)$sec); } for($i = 1;$i <= 10000;$i++) { $data_1[$i] = 1; } for($i = 1001;$i <= 600000;$i++) { $data_2[$i] = 1; } $time_start

https://www.cnblogs.com/xiangsj/p/7977325.html http://www.jb51.net/article/45560.htm isOverdue (time) { time = time.replace(/\-/g, "/") time = (new Date(time)).getTime(); var curTime = new Date(new Date().toLocaleDateString()).getTime(); if (cur

function getDateDiff(dateTimeStamp){ var minute = 1000 * 60; var hour = minute * 60; var day = hour * 24; var halfamonth = day * 15; var month = day * 30; var now = new Date().getTime(); var diffValue = now - dateTimeStamp; if(diffValue < 0){return;}

有个情况,我在显示时间的时候是需要显示为  2013年8月15日 14时28分15秒 但是假如我用js去获取到这个时间,并且想进行时间对比的时候,这个时间2013年8月15日 14时28分15秒根本就不能比较,那么我怎么能转换成2013-8-15 14:28:15这样的标准时间呢? my97给我们提供了一个这样的功能,vel 能帮你在另外一个input上显示 系统可识别的日期格式 <input value="<%=DateTime.Now.AddHours(1).ToString(&

/** * 时间对比 开始=结束返回0;开始>结束返回-1;开始<结束返回1 */ function dateComparison(date1,date2){ var start =new Date(date1.replace(/-/g,"/").replace(/-/g,"/")); var end = new Date(date2.replace(/-/g,"/").replace(/-/g,"/")); if

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

0x00 前言 由于要使用到基于时间的盲注,但是我觉得基于时间的盲注其实就是基于布尔的盲注的升级版,所以我想顺便把基于布尔的盲注分析总结了: 首先我觉得基于时间的盲注和基于布尔的盲注的最直观的差别就是“参照物”不同,也就是说基于布尔的盲注,其实是可以通过页面的一些变化来进行判断结果!但是有的时候,执行一些sql语句的测试,页面不会有像布尔盲注的时候比较直观的变化,所以这个时候所谓的基于时间的盲注,也就是在基于布尔的盲注上结合if判断和sleep()函数来得到一个时间上的变换延迟的参照,也就可以让

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计