python

在一些微服务或web服务中我们难免需要日志功能,用来记录一些用户的登录记录,操作记录,以及一些程序的崩溃定位,执行访问定位等等;
Python内置 非常强大的日志模块 ==

使用PyQt5开发图形界面，里面使用日期框，这里把这个QDateEdit组件命名为：beginDate

from PyQt5.QtCore import QDate

1.初始化赋值，不设置则默认为2000/1/1,这里默认为

1：导入element


<!-- 引入样式 -->
<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css" rel="external nofollow" >
<!-

定义临时变量：


{% with i=1 %}
{{i}}
{% endwith %}

定义对临时变量操作的tag
在templatetags中创建set_val.py
内容是


from django import template
import log

1. 绘制简单图形
使用 matplotlib 的pyplot模块绘制图形。看一个 绘制sin函数曲线的例子。


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x

机器学习过程中经常需要可视化，有助于加强对模型和参数的理解。
下面对梯度下降过程进行动图演示，可以修改不同的学习率，观看效果。


import numpy as np
import matpl

首先看官网的DataFrame.plot( )函数


DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None,

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行

1、打开AnacondaPrompt

2、搭建TensorFlow的环境：


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set

系统：ubuntu18.04 x64
GitHub：https://github.com/xingjidemimi/DjangoAPI.git
安装


pip install django==2.1.5
pip install djangorestframework # rest api
pip i

大家在用Django Rest Framework的时候会发现默认继承后，增删改查的返回信息都是一段data,这是因为我实际是状态码和信息你在调用api的时候是看不到的，仅仅如此么？并不是

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
import xlrd
import xlwt

def handler_excel(filename=r'/

1、生成 servie.yaml


1.1、yaml转json


service模板yaml


apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: ${jarName}
labels:
name: ${jarName}
version:

通常我们会用到过滤两个时间段内的一些数据， 当我们用django rest framework的时候， 他可以根据字段filter_fields进行过滤， 但是对于日期来说并不起作用， 这个时候就需

首先看官网的DataFrame.plot( )函数


DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None,

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行

1、打开AnacondaPrompt

2、搭建TensorFlow的环境：


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set

首先看官网的DataFrame.plot( )函数


DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None,

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行

1、打开AnacondaPrompt

2、搭建TensorFlow的环境：


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set

首先看官网的DataFrame.plot( )函数


DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None,

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行

1、打开AnacondaPrompt

2、搭建TensorFlow的环境：


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set

首先看官网的DataFrame.plot( )函数


DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False,
sharex=None, sharey=False, layout=None,

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行