当我们在使用 Flask 创建数据时遇到错误，可能有多种原因，包括代码错误、数据库配置问题或依赖项错误。...具体情况我会总结成一篇文章记录下，主要是归类总结一些常见的解决方法和调试步骤，帮助大家解决问题：1、问题背景在按照教程学习Flask框架时，遇到了一些问题。...在进行到创建数据的步骤时，错误地删除了数据库，于是重新创建了数据库并进行了迁移。但是，当尝试添加几行数据时，却遇到了错误。...因此，可以尝试在 Post 模型中查找 tablename 属性，然后在 User 模型中定义与 Post 的关系时，使用 Post.tablename 作为字符串。这种方法应该可以解决问题。...通过这些步骤，相信大家应该能够解决大多数 Flask 数据创建时的常见问题。如果问题仍然存在，请提供更具体的错误信息或代码片段，以便更精确地帮助大家解决问题。
纠结了好几天了，就是不停的报错，网上说什么有ab什么字符在里面，我百般查找，各种报错
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 一、创建数据库时报必须运行Netca以配置监听程序，然后才能继续。...3、用net configuration assistant 添加监听程序； 4、用系统管理员身份运行database configuration assistant 创建数据库
- 1 - 最近，有朋友在使用Power BI进行数据整理的时候，要把合在一列里的内容进行拆分： 原想着使用“从数字到非数字”的拆分方式可以更方便一点儿，谁知道，竟然出错了！...其实也很简单，我们仔细看一下这个拆分步骤生成的公式： 其中，所谓“从数字”，就是生成了一个{"0".."9"}的数字列表，而“非数字”，就是用not List.Contains函数排除了列表中的非数字内容...实际上，我们继续观察这个步骤公式，就知道，可以很简单地在步骤公式里处理掉，即直接把步骤公式里的“尺寸.1”、“尺寸.2”……等内容改掉或删掉多余的内容即可： 出错其实并不可怕，找到原因，然后处理掉就好了
下一步是读取输入图像，并创建Blob从输入图像中提取特征。图像的输入尺寸为416 * 416，（0,0,0）表示图像的色彩空间。 我们将遍历该blob并找出已检测到的对象。...但是在此之前，我们必须将blob馈给yolo算法并从输出层提取其特征。我们可以将其与CNN模型相关联。才外，我们还对置信度预测超过50％的对象感兴趣。 挑战在于分离算法检测到的冗余对象。...最后，我们可以创建一个边界框并显示图像。 希望本文对大家理解我们如何在OpenCV框架中使用YOLO有所帮助。
在.net下，如果你加载了一副8位的灰度图像，然后想向其中绘制一些线条、或者填充一些矩形、椭圆等，都需要通过Grahpics.FromImage创建Grahphics对象，而此时会出现：无法从带有索引像素格式的图像创建...PixelFormat4bppIndexed PixelFormat8bppIndexed PixelFormat16bppGrayScale PixelFormat16bppARGB1555 因此，.net是判断当图像为索引模式时，...有没有办法呢，其实也是有的，熟悉GDI+平板化API的人还知道有GdipCreateFromHDC函数，该函数可以从HDC中创建Graphics。...因此我的想法就是利用GDI的方式创建位图对象吗，然后从GDI的HDC中创建对应的Graphics。经过实践，这种方法是可以行的。 ...，然后从HDC中创建Graphics，从而可以顺利的调用Graphics的任何绘制函数了。
= new XMLHttpRequest(); req.open("GET", url, true); req.responseType = "blob";...= new Blob([content]) const blobUrl = URL.createObjectURL(blob); aTag.href =...blobUrl; aTag.click(); URL.revokeObjectURL(blob); console.timeEnd...= new Blob([allBuffer], {type: 'image/jpeg'}); const blobUrl = URL.createObjectURL(blob)...image-20200920222053726 把我们的测试脚本从控制台输入进行。 // 测试脚本，由于太长了，而且如果仔细看了上面的文章也应该能写出代码。实在写不出可以看以下代码。
= cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob...= cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) # 行为识别与罚款生成...load_model：从Keras中导入模型加载函数。 加载行为检测模型： 通过load_model加载预先训练好的深度学习模型，该模型保存在名为'behavior_model.h5'的文件中。...定义行为标签： 创建了一个包含三种可能违规行为的标签列表：'Crossing Red Light'、'Jaywalking'和'Unauthorized Zone'。...定义生成罚单并通知的函数 generate_penalty_and_notify： 创建罚单信息，包括违规者ID、违规行为类型、罚款金额等。
3.jpg 从三个维度分析： 从卷的生命周期来讲，卷被Pod使用或者卷被回收，会依赖顺序严格的几个阶段 – 卷被Pod使用 provision，卷分配成功 attach，卷挂载在对应workernode...，卷已经从workernode卸载 recycle，卷被回收 卷要成功回收，需要遵循以上顺序 2.从Kubernetes存储系统来讲，卷生命周期管理的职责，又分散于不同的控制器中 –...pv controller，负责创建和回收卷 – attach detach controller，负责挂载和卸载卷 – volume manager，负责mount和umount卷...； 10.jpg – 此时如果实际状态中卷没有关联任何Pod，则说明卷需要可以完全与节点分离，则先执行UnmountDevice将卷的globalpath umount掉，等到下次reconcile时执行...首先，对于statefulset的了解，Pod被删除，statefulset controller应该会很快创建Pod，在我们的场景中，Pod还是调度到先前节点中启动。
https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master/yolov3_video.ipynb 从Ultralytics...函数名称letterbox正在调整图像的大小并为图像添加填充，因此宽度或高度之一变为416，另一个小于等于416，但仍可被32整除 第二部分是将图像转换为RGB格式，并将通道置于第一维(C,H,W)。...将图像数据放入设备（GPU或CPU），并将像素从缩放0-255到0-1。...") save_path = predict_one_video(path_video) # Show video mp4 = open(path_video,'rb').read() data_url...右是使用这些代码处理的 尝试自己的视频 转至谷歌Colab文件GitHub上 https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob
然后非IE的通过URL.createObjectURL()将Blob(Blob是啥？不知道？...没关系，我下面会具体装逼讲解的)构建为一个object URL对象、指定文件名&文件类型、创建a链接模拟点击实现下载，最后通过URL.revokeObjectURL释放创建的对象。...异步按字符读取文件内容，结果用字符串形式表示 事件 事件名 描述 onabort 中断时触发 onerror 出错时触发 onload 文件读取成功完成时触发 onloadend 读取完成触发（无论成功或失败...DataView视图的创建，需要提供ArrayBuffer对象实例作为参数。 DataView视图是一个可以从二进制ArrayBuffer对象中读写多种数值类型的底层接口。...但window.atob转换后的结果仍然是字符串，直接给Blob还是会出错。所以又要用Uint8Array转换一下。
因为 file 可以是 url 也可以是 file 对象，因此在构建函数中需对这两种情况分别判断，并在结束时返回 promise 1...._blob = null; // 创建的blob // 默认设置 this.options = { mimeType: 'image...(blob), 因此我们需调用第 4 步实现的方法 getCompressFile 获取 blob // 获取压缩后的图片节点 getCompressImageNode() { // 如果压缩后的图片已经创建..._compressedImg = new Image()); return this.getCompressFile().then(blob => { if (window.URL..._compressedImg 被赋值且其 src 属性存在时，可以直接创建 a 标签下载；若没有创建压缩后的 img， 则调用上一步创建的 getCompressImageNode() 方法获取压缩后的
Faster RCNN 模型下载 直接从 OpenCV DNN 提供的模型 weights 文件和 config 文件链接下载： Model Version Faster-RCNN Inception...return results def predict(self, img_file): img_cv2 = cv2.imread(img_file) # 创建...4D blob....predicts time: ", time.time() - start) faster_rcnn_model.vis_res(img_file, results) 网络输入为 (300, 300) 时，...网络输入为 (416, 416) 时，目标检测结果为(提高输入图片分辨率有助于提升检测结果)： ? 4.
之后从第一步从头开始执行。...Note: 在训练中如果你看到avg为nan，那证明训练出错。但是如果在其他部分出现nan，这属于正常现象，训练过程是正常的。 6.2 如何使用多GPU训练？...detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 -dont_show -mjpeg_port 8090 -map ，然后在浏览器中打开 URL...9 -width 416 -height 416然后在3个[yolo]层放置这9个anchors。...训练之后： 没有必要重新训练模型，直接使用用416x416分辨率训练出来的.weights模型文件。
face-detection-0206 这两个模型的检测头分别是基于FCOS与ATSS实现的，其中FOCS的检测头输出如下： 两个模型输入图象格式分别是： face-detection-0205 NCHW=1x3x416x416...ie.available_devices: print(device) # Read IR net = ie.read_network(model=face_xml, weights=face_bin) input_blob...= next(iter(net.input_info)) out_blob = next(iter(net.outputs)) # 输入设置 n, c, h, w = net.input_info[...input_blob].input_data.shape # 设备关联推理创建 exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU")...src, (w, h)) image = image.transpose(2, 0, 1) # 推理 prob = exec_net.infer(inputs={input_blob
当a=1,b=0，url地址是https://www.cnpanda.net时 当a=1,b=0，url地址是https://test.cnpanda.net时 当a=1,b=2，url地址是https...当a=1,b=0，url地址是https://test.cnpanda.net时： 这种情况下，b=0使得a/b中的分母为0，导致内层出错，因此会进入catch块并打印出内层出错了字符串，但是由于内层的...当a=1,b=0，url地址是https://www.cnpanda.net时 当a=1,b=0，url地址是https://test.cnpanda.net时 当a=1,b=2，url地址是https...://www.cnpanda.net时 当a=1,b=2，url地址是https://test.cnpanda.net时 当a=1,b=0，url地址是https://www.cnpanda.net时...当a=1,b=0，url地址是https://test.cnpanda.net时 这种情况下，url为https://test.cnpanda.net，因此会在内层向该地址发起http请求，但是由于无法解析导致出错
更近一点时间，还陆续诞生了yolov4, yolov5，笔者没用过，这里不说了。更多详细的对比网上资料很多大家自行搜索即可。...从哪儿里获取模型， 2. 如何加载和使用模型进行推理计算 3. 模型output格式如何，如何使用 4. 如何验证模型是否正常工作。..., 1/255, (416, 416), [0,0,0], 1, crop=False) net.setInput(blob) 简单介绍下，第一行对frame进行处理的函数blobFromImage...*416）即 模型输入尺寸。...= cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (416, 416), [0,0,0], 1, crop=False) nn.setInput(blob) layersN
// 使用 Blob 创建 URL 并显示在页面上const blobUrl = URL.createObjectURL(blob);// 使用 File 创建 URL 并显示在页面上const fileUrl...常见从网页中创建流的方式：浏览器中直接内置了许多有用的视频流。您可以轻松地从 blob 创建 ReadableStream。...)) .then(blobData => { // 创建一个 URL 对象 const blobUrl = URL.createObjectURL(blobData); // 创建一个...(link); URL.revokeObjectURL(blobUrl); }) .catch(error => {console.error('下载出错：', error); });这段代码通过...接着，利用 URL.createObjectURL() 创建了一个 URL，并将其赋给 元素的 href 属性。设置 download 属性可以指定下载文件时的文件名。
在浏览器中，我们使用 URL.createObjectURL 方法来创建 Blob URL，该方法接收一个 Blob 对象，并为其创建一个唯一的 URL，其形式为 blob:/、 中的 Blob，但如果你访问的 Blob URL 不再存在，则会从浏览器中收到 404 错误。 上述的 Blob URL 看似很不错，但实际上它也有副作用。...虽然存储了 URL → Blob 的映射，但 Blob 本身仍驻留在内存中，浏览器无法释放它。映射在文档卸载时自动清除，因此 Blob 对象随后被释放。...但是，如果应用程序寿命很长，那么 Blob 在短时间内将无法被浏览器释放。因此，如果你创建一个 Blob URL，即使不再需要该 Blob，它也会存在内存中。...针对这个问题，你可以调用 URL.revokeObjectURL(url) 方法，从内部映射中删除引用，从而允许删除 Blob（如果没有其他引用），并释放内存。
500.18–URL 授权存储不能打开。这个错误代码为 IIS6.0 所专用。 500.100-内部 ASP 错误。 501-页眉值指定了未实现的配置。...502-Web 服务器用作网关或代理服务器时收到了无效响应。 502.1-CGI 应用程序超时。 502.2-CGI 应用程序出错。application. 503-服务不可用。...ASP 语法出错、ACCESS 数据库连接语句出错、文件引用，与包含路径出错、使用了服务器不支持的组件如 FSO 等 如何识别这个错误是由什么原因引起的呢？...401.7–访问被 Web 服务器上的 URL 授权策略拒绝。这个错误代码为 IIS6.0 所专用。...416–所请求的范围无法满足。 417–执行失败。 423–锁定的错误。 2xx-成功：这类状态代码表明服务器成功地接受了客户端请求。 200-确定。客户端请求已成功。 201-已创建。
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