在不同的 Python 模块中自定义日志记录是一种常见的需求，尤其是在构建复杂的应用程序时。可以通过以下步骤实现模块间一致性、灵活性和独立的日志记录。...ploggerdef some_function() **do something** logger.info("some text")存在多个actions1/2/3.py模块，并且希望为这些操作脚本中的每个脚本设置不同的日志级别和不同的日志格式...目标是希望在调用init()方法时初始化这些自定义设置。2、解决方案可以使用logging.getLogger(name)方法从日志记录模块获取日志记录器对象，而不是创建一个单独的全局日志记录器。...，并为每个日志记录器对象设置不同的日志级别和日志格式。...然后，为每个日志记录器对象设置了不同的日志级别和日志格式。 最后，记录了信息、调试和错误信息。
思维导图 设置ChatGPT的开发环境 安装Python：Python是用于开发和训练ChatGPT模型的编程语言。我们将讨论如何在本地机器上安装Python，包括推荐的版本和依赖项。...包括定义模型架构、为训练准备数据、设置超参数以及使用深度学习库训练模型。 评估ChatGPT模型：在训练模型之后，我们需要评估其性能。...系统和用户提示 system_prompt = "你是一个说话像莎士比亚的助手。"系统提示可用于定义上下文、语气、风格或生成的文本的任何其他特定指导。它们为模型在整个对话中的行为提供了高级指南。...超参数调整 超参数是在训练模型之前设置的参数，会影响学习过程。超参数的选择可以显著影响模型的性能。因此，调整超参数以优化模型的性能是非常重要的。 学习率：该参数决定模型在训练过程中调整参数的步长。...数据集：选择数据、清洗数据、预处理数据、 模型微调：学习权重和偏差、超参数调整（学习率、批量大小、训练周期数） 扩展 ChatGPT 多任务学习 迁移学习 生成预训练：以无监督方式预训练语言模型生成文本的过程
专业团队严格打磨的课程内容，前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计，保证内容和项目节点设置合理，真正做到学有所得。...甚至在某些特定领域，基于预训练Transformer模型所构建的文本生成已经开始创造巨大的商业价值（如文本摘要，代码生成，心理咨询等）。...Search Copy Mechanism 项目使用的工具： Python Pytorch 项目预期结果： 1.实现基于预训练Transformer的生成式NLG模型 2.了解文本生成模型的常用技术，...专业团队严格打磨的课程内容，前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计，保证内容和项目节点设置合理，真正做到学有所得。...专业团队严格打磨的课程内容，前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计，保证内容和项目节点设置合理，真正做到学有所得。
日期数据往往扮演着至关重要的角色。...无论是时间序列分析、数据可视化，还是机器学习模型的构建，正确处理日期数据都是确保分析结果准确性的基础。...在Python的Pandas库中，DataFrame提供了强大的工具和方法，使得日期数据的处理变得高效而便捷。...本篇文章将深入探讨如何在DataFrame中处理日期数据，包括日期的解析、格式化、时间戳的转换、日期范围的生成以及缺失数据的处理等关键技巧。.../01/2020→2020-01-20）yearfirstboolFalse优先解析年为第一位（如10/11/12→2010-11-12）formatstrNone自定义格式字符串（如%Y-%m-%d）
专业团队严格打磨的课程内容，前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计，保证内容和项目节点设置合理，真正做到学有所得。...的预训练模型的文本匹配算法 项目对应第几周的课程：1~4周 项目2：基于Transformer文本生成模型 项目内容描述： 在本项目中，我们会带领大家实现基于Transformer模型的生成式NLG模型...甚至在某些特定领域，基于预训练Transformer模型所构建的文本生成已经开始创造巨大的商业价值（如文本摘要，代码生成，心理咨询等）。...Search Copy Mechanism 项目使用的工具： Python Pytorch 项目预期结果： 1.实现基于预训练Transformer的生成式NLG模型 2.了解文本生成模型的常用技术，...专业团队严格打磨的课程内容，前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计，保证内容和项目节点设置合理，真正做到学有所得。
yolox训练数据的入口为YOLOX-main/tools/train.py。main函数中通过get_exp获取训练过程相关的超参数。...其中train.py中的make_parser函数的参数解析如下： -expn: 训练过程数据保存的位置，默认位置是tools/YOLOX_outputs中的目录，如果指定-expn xxx，则tools.../YOLOX_outputs/xxx -n: 指定训练过程的模型名称，如yolox-s，yolox-m，yolox-l，yolox-x，yolox-tiny等 -b: 训练过程中的batch size大小...-d: 指定训练过程中使用的设备 -f: 设置训练过程中数据加载的python文件，如exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -c: 设置预训练权重文件 -e: 开始训练的周期数.../yolox_voc_s.py 完整的训练语句： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 8 -b 64 --
尽管YOLOv11在覆盖各种物体的庞大数据集上进行了预训练，但在特定数据集上对其进行微调——如汽车车牌——允许模型： 提高准确性：根据车牌的特定特征定制检测能力。...微调YOLOv11 设置环境 确保已安装以下内容： Python 3.10 PyTorch Ultralytics YOLOv11仓库 微调步骤 克隆YOLOv11仓库 git clone https:...下载数据集 # Download the Roboflow dataset python scripts/download_data_roboflow.py 在.env文件中创建并设置环境变量 # ROBOFLOW_API_KEY...epochs：训练周期数量。 data：数据配置文件的路径。 监控训练 训练日志和结果保存在runs/train目录中。...设置Gradio界面 安装Gradio python3 -m pip install gradio 运行推理 # Run the Gradio application # To run gradio app
那么，如何在数据库内生成一个工作日历表呢？...ChineseCalendarLKI/chinese-calendar是基于Python的一个日期项目，如果你观察源码，你会发现日期数据是使用枚举类和Python字典存储的：constants.py:...流程图如下：全年日期我们先获取全年的日期，可以使用datetime进行日期类型的创建：# year为所属的年，如：2024begin = datetime.date(year, 1, 1)之后，使用datetime.timedelta...(year, 12, 31) # 设置结束日期为给定年的12月31日 delta = datetime.timedelta(days=1) # 定义日期增量为1天 days = []..."YYYY-MM-DD"格式添加到数组中 now += delta # 增加日期增量 return days # 返回日期数组日期类型在项目的代码内，我们知道LKI/chinese-calendar
事件处理 组件提供了丰富的事件处理函数，如日期选择、视图切换等，方便开发人员在不同的交互事件中执行自定义逻辑。...日历的周字去除 formatShortWeekday 是 react-calendar 库中的一个方法，用于格式化一周中每一天的显示名称。这个方法主要用于显示日历组件中的星期几的缩写形式。...locale: 当前的区域设置（例如 en-US、zh-CN 等），决定了日期格式的语言和地区规则。 date: 当前的日期对象，代表一周中的某一天。...，用于获取一周中某一天的索引。...这个方法返回的值是一个整数，代表一周中的某一天。具体来说，返回值是一个从 0 到 6 的整数，分别对应一周的七天。
rotatelogs说明： rotatelogs logfile [ rotationtime [ offset ]] | [ filesizeM ] rotationtime指的是设定多少秒后进行日志切割，如这里的...300秒，在设定的时间之后系统将自动切割日志； offset指的是日志时间的偏移量，如果不设置该偏移量，则默认为0，且显示的时间与北京时间会不一样，与北京时间相差8个小 时，故建议将其设置为+480...在滚动时间到达时（在此例中是24小时以后），会产生一个新的日志。...) %I2位数的小时数(12小时制) %j3位数的一年中的日期数 %M2位数的分钟数 %m2位数的月份数 %pam/pm12小时制的上下午(本地的) %S2位数的秒数 %U2位数的一年中的星期数(星期天为一周的第一天...) %W2位数的一年中的星期数(星期一为一周的第一天) %w1位数的星期几(星期天为一周的第一天) %X时间(本地的) %x日期(本地的) %Y4位数的年份 %y2位数的年份 %Z时区名 %%符号"%"
python中时间日期格式化符号： %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的一天（0-31） %H 24小时制小时数（0...c 本地相应的日期表示和时间表示 %j 年内的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始...%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示 %X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %% %号本身 案例9：time.strptime把其他格式转为结构化格式...每个子列表为一周数字。Year年month月外的日期都设为0;范围内的日子都由该月第几日表示，从1开始。 calendar.monthrange(year,month)返回两个整数。...第一个数为该月第一个日期的日期码，周一为0，从z第二个至为当月日期数。 calendar.setfirstweekday(weekday) 设置每周的起始日期码。0（星期一）到6（星期日）。
Python 的 time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式。...或61 是闰秒) 6 一周的第几日 0到6 (0是周一) 7 一年的第几日 1到366 (儒略历) 8 夏令时 -1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 上述也就是struct_time元组。...2、获取当前时间 从返回浮点数的时间戳方式向时间元组转换，只要将浮点数传递给如localtime之类的函数。...%j 年内的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始 %W 一年中的星期数（00-53...10 calendar.setfirstweekday(weekday) 设置每周的起始日期码。0（星期一）到6（星期日）。
1 python内置库的常见时间处理方法 在python中时间处理内置库为time和datetime。在使用时无需安装，直接调用即可。...如Monday %b 本地简化的月份名称 如Jan %B 本地完整的月份名称 如January %c 本地相应的日期和时间表示 %j 年内的一天（001-366） %U 一年中的星期数（00-...53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始 %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示 %X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %%...5）返回日历格式（年，第几周，周的第几天） #返回colendar格式，（年，第几周，周的第几天） o_date = datetime.date.today() print(o_date.isocalendar...188天 本文列举了datetime库中datetime和date两类对象，由于篇幅限制，time和timedelta对象可以参考python官方文档，链接如下： https://docs.python.org
这里定义的超级粘性用户，要满足两个条件： 频率，如： 6个月内来健身6次 分布，如： 每个月至少来一次 因此，超级粘性用户，不仅仅是一种高频的特征，更是一种习惯。...很快，可以想到一个原理： 假设： 最近一周来的人员集合是 X1， 最近二周来的人员集合是 X2， 那么，两周都来的人员集合就是 X1 与 X2 的交集。 但问题很快就来了，如果是 N 期呢？...另寻他路 根据对计算原理的分析，我们可以确定： 如果要满足通用性，集合算法要求我们对 N 个集合做交集运算，这种是无法在 DAX 中做出通用表达的。这就要求我们必须想出其他的方法。答案显然是可以的。...业务应用 通过超级粘度用户的计算，我们可以知道一个应用到底多么深地让用户产生了习惯级的依赖，例如： ? 在这个案例中反应了：连续 6 个月，每个月都至少来 2 次的粘度用户趋势。...再另外，可以针对连续N年，季，月，周，日动态设置周期和周期数再进行计算吗？
中各relation对应各condition中策略表达式Expression的逻辑判断关系。...3.2 同环比预警表达式定义 同环比的计算公示为：同/环比值=本期数－基期数，同/环比率=（本期数－基期数）÷基期数×100%。根据计算公式，我们需要的输入条件是： 1）需预警的指标名。...监控的各项数值型指标均可作为预警的指标，如cpu、访问量等。 2）本期时间段与基期时间段。...比如系统服务访问量异常检测，由于系统量可能根据时间有一定的规律性，如周一到周五访问量大，周末访问量小。...若采用流式预警只能定义一个预警阈值，不能根据不同时间设置不同的预警阈值，这时可以在业务高峰时间对系统访问量指标配置按周同比预警，便可对业务访问量异常做出及时有效的报警。
内容简介：这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。...5 Python广告数据挖掘与分析实战 作者：杨游云 周健 推荐语：广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代码。...内容简介：一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。...6 金融商业数据分析：基于Python和SAS 作者：张秋剑 张浩 周大川 常国珍 推荐语：腾讯云等资深数据架构师、商业分析师20年经验，全流程讲解金融数据分析思路、方法、技巧，快速入门到精通。...内容简介：数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或者Docker容器中使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见。
是时候来个年度盘点，不只是盘点 2023 年，而是 2020-2023 年这四年那些让我印象深刻的期数。从明年开始，热点速览不会再由小鱼干更新，也许它会换个作者，或者换个形式同你见面。...第一次看到这个项目的时候，在阅读作者的记录过程中，自己也吸收了部分的健康概念。...GitHub Trending 周榜 个人所爱不如大家喜欢，这里收录了过去四年大家最喜欢的四期热点速览。没错，是按照阅读量来选择的期数。为了公平点，所以每年选择了一期来推荐。...Pokedex，Python 框架 FastAPI，JS 面经 javascript-questions。...和 wechat-chatgpt，一个教你如何念咒语，另外一个则是如何在微信生态接上 GPT 服务。
Arrow 之上，因此具有低开销，高性能的特点，udf对每条记录都会操作一次，数据在 JVM 和 Python 中传输，pandas_udf就是使用 Java 和 Scala 中定义 UDF，然后在...python 中调用。...放入模型中的时间和y值名称必须是ds和y，首先控制数据的周期长度，如果预测天这种粒度的任务，则使用最近的4-6周即可。...至于缺失值的填充，prophet可以设置y为nan，模型在拟合过程中也会自动填充一个预测值,因为我们预测的为sku销量，是具有星期这种周期性的，所以如果出现某一天的缺失，我们倾向于使用最近几周同期数据进行填充...hive数据库读取和运行python并把结果写入hive中。
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