本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。
若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？并且需在给定内存空间（比如：500M）内快速判断出。...它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...比如：某个URL（X）的哈希是2，那么落到这个byte数组在第二位上就是1，这个byte数组将是：000….00000010，重复的，将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...但是如果这个byte数组上的第二位是0，那么这个URL（X）就一定不存在集合中。...数组维护在类：BitArray中。
一些url的编码问题，在浏览器提交请求api时，如果url中包含汉子或者空格这类符号，就会被自动编码掉。呈现的结果是 ==> %xx%xx%xx。...下面为大家演示编码和解码的代码。...编码 text为要进行编码的字符串 from urllib.parse import quote text = quote(text, 'utf-8') 解码 from urllib.parse import...By default, the quote function is intended for quoting the path section of a URL....本文链接地址: Python3 中文在URL中的编码解码
在 Vue3 中使用 Vuex 时，由于 Composition API 的引入，映射 state 和 getters 的方式与 Vue2 的 Options API 有所不同。...基础方式：手动映射（推荐）在 Vue3 的 中，通过 useStore 获取 store 实例，再结合 computed 手动映射 state...for (const key in getters) { res[key] = computed(() => store.getters[getters[key]]) } return res}在组件中使用...在 Options API 中使用（兼容方式）如果在 Vue3 中仍使用 Options API，可直接沿用 Vue2 的映射方式：import { mapState, mapGetters...命名空间模块： 若使用带命名空间的模块，需在映射时指定模块名：// 手动映射命名空间模块const moduleCount = computed(() => store.state.moduleName.count
有时候我们做爬虫经常会遇到这种编码格式，大概的样式为 %xx%xx%xx，对于这部分编码，python提供了一个quote的方法来编码，对应的解码为unquote方法。...导入 quote方法是urllib库的一个方法，它的导入方式为 from urllib.parse import quote,unquote 不需要安装，urllib库是python自带的一个库，直接导入就可以使用...需要注意的就是它们的格式必须一致，否则会出现乱码的！ ?...关于爬虫 今天给大家分享的就是这些，有的网站的参数或者url里，是需要把中文转换为特殊格式才可以的，那么就会用到今天的这个方法，而且它本身还有其他的很多功能，比如部分转换等等功能。...最近迷上了GUI做程序，在做一个爬虫下载+列表播放的小项目，做完后在分享出来，大家加油！
有时候我们做爬虫经常会遇到这种编码格式，大概的样式为 %xx%xx%xx，对于这部分编码，python提供了一个quote的方法来编码，对应的解码为unquote方法。...导入 quote方法是urllib库的一个方法，它的导入方式为 from urllib.parse import quote,unquote 不需要安装，urllib库是python自带的一个库，直接导入就可以使用...需要注意的就是它们的格式必须一致，否则会出现乱码的！...关于爬虫 今天给大家分享的就是这些，有的网站的参数或者url里，是需要把中文转换为特殊格式才可以的，那么就会用到今天的这个方法，而且它本身还有其他的很多功能，比如部分转换等等功能。...最近迷上了GUI做程序，在做一个爬虫下载+列表播放的小项目，做完后在分享出来，大家加油！
默认的 GitLab 的 Runner 在构建时不会去拉取 Git Submodules 仓库，将会提示 Skipping Git submodules setup 跳过初始化 Git Submodule...仓库 如官方文档 的描述，只需要加上以下代码在 .gitlab-ci.yml 文件即可 variables: GIT_SUBMODULE_STRATEGY: recursive # 拉取 Submodule...内容 加入的逻辑和 stages 是同级，如下面例子 stages: - build - test - publish # 上面代码定义了打包步骤，定义编译需要两个 job 分别是编译测试和发布...，注意不同的 job 是在完全空白的项目，不会用到上一个job编译的文件 variables: GIT_SUBMODULE_STRATEGY: recursive # 拉取 Submodule 内容...设置之后可以在 GitLab 的 Runner 构建时看到如下输出 Updating/initializing submodules recursively 也就是说将会自动拉取 submodules
在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。...在本教程结束时，您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。关于Python的语法详见腾讯云开发者手册Python中文开发文档。...准备 要完成本教程，您需要： Python 3 本地编程环境 在virtualenv中安装Jupyter Notebook。Jupyter Notebooks在运行机器学习实验时非常有用。...第三步 - 将数据组织到集合中 要评估分类器的性能，您应该始终在看不见的数据上测试模型。因此，在构建模型之前，将数据拆分为两部分：训练集和测试集。 您可以使用训练集在开发阶段训练和评估模型。...您可以尝试不同的功能子集，甚至尝试完全不同的算法。 结论 在本教程中，您学习了如何在Python中构建机器学习分类器。
我们知道，写Python代码的时候，如果一个包（package）里面的一个模块要导入另一个模块，那么我们可以使用相对导入： 假设当前代码结构如下图所示： ?...img 其中test_1是一个包，在util.py里面想导入同一个包里面的read.py中的read函数，那么代码可以写为： from .read import read def util():...img 先获取read.py文件的绝对路径，再拼接出数据文件的绝对路径： import os def read(): basepath = os.path.abspath(__file__)...img pkgutil是Python自带的用于包管理相关操作的库，pkgutil能根据包名找到包里面的数据文件，然后读取为bytes型的数据。...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容，那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可，运行效果如下图所示： ?
Ant Design 的 Input 输入框组件在获取焦点时会有蓝色的边框，尝试用 outline:none 去掉这个边框，但是发现不管用。...最终通过 F12 调试发现 Ant Design 的 Input 组件在获取焦点时蓝色边框是通过 box-shadow 来实现的。...修改 Textarea 聚焦的默认边框： textarea,textarea.ant-input:hover,textarea:focus{ border: 1px solid #DAE2F3;... -webkit-box-shadow: none; box-shadow: none; } 声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《如何去掉antd中Input、Textarea组件获取焦点时的蓝色边框
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【Vivi 許】问了一个Python基础的问题，提问截图如下： 二、实现过程 其实后来了解到，她就是想要Jupyter当前运行文件的路径，方便确认自己当前的目录在哪儿...平时我们使用vscode和Pycharm的话，路径直接显示在编辑器上方了，但是在Jupyter的话，就没那么明显了。...这里【甯同学】提出，可以打开文件所在的位置，然后在电脑中搜一下文件名即可，这里也可以借助everything软件进行搜索。 后来【隔壁山楂】提供了一个代码，真的太强了！...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Vivi 許】提问，感谢【甯同学】、【黑科技·鼓包】、【隔壁山楂】、【群除我佬】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】等人参与学习交流。
在 Vue 组件中确保 data 函数的正确使用有以下几点建议: 1：始终使用函数返回对象 确保 data 属性是一个函数,并且返回一个对象。这样可以确保每个组件实例都有独立的数据副本。...箭头函数会绑定外部的 this 值,而不是当前组件实例。 3： 访问组件实例属性和方法 在 data 函数内部,你可以访问组件实例的其他属性和方法,比如 this.someMethod()。...5：延迟复杂的初始化逻辑 将复杂的初始化逻辑放在 data 函数中,可以延迟到组件实例化时再执行,提高性能。...8：文档注释 为组件的 data 函数添加文档注释,解释每个数据属性的用途,以及如何初始化这些数据。这有助于其他开发者理解和维护你的组件。...通过遵循这些最佳实践,你可以确保在 Vue 组件中 data 函数的正确使用,提高代码质量和可维护性。
【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。 另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。...由于数据实例的数量较少，所以我们将进行过采样。 但重要的是，过采样应该总是只在训练数据上进行，而不是在测试/验证数据上进行。 现在，我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何获取trace文件的路径?...♣ 答案部分 跟踪文件（Trace File）一般位于“user_dump_dest”参数所指定的目录中，具体路径可以通过以下几种方式查询获得。...T.THREAD#) = V.VALUE)) I, (SELECT VALUE FROM V$PARAMETER WHERE NAME = 'user_dump_dest') D; 创建公共同义词的命令如下所示...： CREATE OR REPLACE PUBLIC SYNONYM SYN_TRACENAME_LHR FOR VW_SQL_TRACE_NAME_LHR; 查询同义词或视图都可以得到当前会话的trace...27 15:05 /oracle/app/oracle/diag/rdbms/lhrdb/lhrdb/trace/lhrdb_ora_19660944.trc & 说明： 有关获取trace文件的更多内容可以参考我的
Docker作为一种轻量级的容器技术，已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在使用Docker时，构建优化的Docker镜像是非常重要的，因为它可以显著影响应用程序的性能和可伸缩性。...删除无用文件和目录：在构建Docker镜像时，开发人员应删除不必要的文件和目录。这包括临时文件、日志和缓存等。这可以减小镜像的大小，并且降低容器的启动时间和资源消耗。...避免在镜像中安装不必要的软件包：在构建Docker镜像时，应避免安装不必要的软件包。这可以减小镜像的大小，并且降低容器的启动时间和资源消耗。...使用多阶段构建：多阶段构建是一种优化Docker镜像大小的有效方式。它允许开发人员在不同的构建阶段中执行不同的操作，从而减小镜像的大小。...例如，在第一阶段中构建应用程序，然后在第二阶段中将应用程序移动到轻量级的基础镜像中。 管理和优化Docker镜像的大小是构建高效、可靠的Docker容器的重要组成部分。
Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现: 一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间； 当大于256bits...，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。...内存释放参考深入理解Python内存管理与垃圾回收，再也不怕问了（二）
我们在做 Python 开发时，有时在我们的服务器上可能安装了多个 Python 版本。 使用 conda info --envs 可以列出所有的 conda 环境。...当在 Linux 服务器上使用 which python 命令时（Windows 系统下应使用 where python），它将显示 Python 解释器的路径。...当用户在 Notebook 中编写代码并运行单元格时，这些代码会被发送到 Kernel 进行执行，然后 Kernel 将执行结果发送回前端进行显示。...在 Jupyter Notebook 中，当用户选择 Python 内核时，他们实际上是在选择一个 Python 解释器来执行代码。...融合到一个文件中的代码示例 下面是一个简单的 Python 代码示例，它可以在 Jupyter Notebook 中运行。这段代码定义了一个函数，并使用该函数计算两个数的和。
在 Hadoop 中，写入路径和读取路径的设计是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的核心部分，它们对系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。...以下是 Hadoop 的写入路径和读取路径的详细设计及其在系统性能中的作用：写入路径客户端请求：客户端通过 hdfs 命令或 HDFS API 发起写入请求，指定要写入的文件路径。...每个 DataNode 在接收到数据块后，会将其写入本地磁盘，并将确认信息返回给客户端。客户端在收到所有 DataNode 的确认信息后，继续发送下一个数据块。...系统性能的作用高可用性和容错性：写入路径：通过多副本机制，确保数据在多个 DataNode 上备份，提高数据的可靠性和容错性。...通过以上设计，Hadoop 的写入路径和读取路径不仅保证了数据的高可用性和容错性，还优化了系统的负载均衡和数据传输效率，从而提升了整个 Hadoop 集群的性能和可靠性。
本文将探讨 issue 80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值 []（空括号）会被视为字符串，并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。
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