python在不同层级目录import模块的方法 使用python进行程序编写时，经常会调用不同目录下的模块及函数。本篇博客针对常见的模块调用讲解导入模块的方法。 ---- 1....同级目录下的调用 目录结构如下： – src |– mod1.py |– test1.py 若在程序test1.py中导入模块mod1, 则直接使用 *import mod1*或...调用子目录下的模块 目录结构如下： – src |– mod1.py |– lib | |– mod2.py |– test1.py 这时，如果想在程序...|– test2.py 这里想要实现test2.py调用mod1.py和mod2.py ，做法是我们先跳到src目录下面，直接可以调用mod1，然后在lib上当下建一个空文件__init__.py ，就可以像第二步调用子目录下的模块一样...---- 补充__init__.py 在python模块的每一个包中，都有一个__init__.py文件（这个文件定义了包的属性和方法）然后是一些模块文件和子目录，假如子目录中也有__init__.
Defaults to true. */ boolean primary() default true; } 在源码中可以看到比较有用的四个注解 name , url, fallback..., path name 指定微服务的实例名称，唯一，必填，通过实例名称可以得到实例对应的访问地址 fallback 配置熔断 url 配置一个绝对的地址访问，默认为空字符串，当其不空时，则使用该地址访问...boot项目值的是不需要注册到微服务中，单独的项目 首先引入依赖 org.springframework.boot 的 spring项目，例如 ssm 精力有限只测试了 spring mvc 项目 配置 如果使用非 spring cloud，则应该在 api 的...FeignClient 注解上设置 url,例如例子程序 在项目配置 properties 文件，这里我使用 server.properties 下面是我测试的时候自己起的 网关地址 server.properties
下面我们将讨论人员定位系统的功能及在不同领域的应用。人员定位系统的功能人员定位系统的主要功能是实时人员定位，系统可以通过使用无线定位终端来跟踪室内和室外的员工、病人、客户或其他人员。...人员定位系统还可以对接第三方视频监控系统，在定位的同时，可快速调出监控查看现场情况。人员定位系统可以针对不同行业拓展一些功能，比如门禁一卡通、电子作业票、巡检等功能。...人员定位系统在不同领域的应用工业领域人员定位系统在工业领域有着广泛的应用，特别是危化企业，比如石油化工厂这种，其它高危行业比如电厂、工地、隧道、矿山等也会用到人员定位系统。...军事领域人员定位系统在军事领域中也有广泛的应用。随着技术的不断发展，这种系统可以帮助士兵在任何环境下定位，并准确地锁定目标。...总之，人员定位系统能够实现人员定位、帮助寻人、增强安全性、管理员工工作流程等多种功能，非常实用和有益。在未来，人员定位系统很可能会在更广泛的地区和场合中得到应用。
引言 在人工智能（AI）领域，智能体（Agent）是指具有自主行为和决策能力的计算系统。随着人工智能技术的发展，智能体的应用越来越广泛，并在各行各业中发挥着重要作用。...本文将对这三种类型的智能体进行详细分析，探讨它们在不同领域中的作用，以及各自的优劣势。...应用广泛：由于其通用性，水平智能体可以在多个领域中发挥作用，具有广泛的应用前景。 开发成本较低：相比垂直智能体，水平智能体的开发不需要进行深度定制，因此开发成本相对较低。...结论 在人工智能生成内容（AIGC）中，垂直智能体、水平智能体和混合智能体各有其独特的优势和应用场景。...随着人工智能技术的不断发展，不同类型的智能体将在各自的领域中发挥越来越重要的作用，推动社会的进步和发展。 在实际应用中，选择合适的智能体类型至关重要。
这里要完成这个事情，可以采用对于要迁移的行进行锁定的方法来进行，但锁定的方法可以用 select * from table where 条件 for update; 但问题的重点是， 在不同的MYSQL...MYSQL innodb_lock_wait_timeout =3 和 innodb_deadlock_detect = OFF 的情况 在不同场合下，MySQL 在这两边有不同的设置可能性，在一些早期的...这里需要在不同的情况下来分析，同样的设置给应用程序带来的不同的问题。 这里先从互联网的方案来说，死锁探测为0 innodb_lock_wait_timeout = 3 当然有的地方更短设置成1秒。...具体什么成因这里就不讨论了，同时这里还有一个不同就是隔离级别，我们在每次测试使用不同的隔离级别来看看会有什么影响。...最终基于以上的结果，应用程序是需要针对程序最终在执行语句后的结果进行判断，到底是 update 0 还是 非0，并根据结果做出相关后续的操作。
（二）大模型在多模态融合中的应用大模型通过其强大的语义理解能力，可以为不同模态之间的信息关联和融合提供有效的支持。...通过大模型的多模态融合能力，我们可以更加深入地理解和处理各种类型的信息，为不同领域的应用提供更强大的支持。...五、大模型多领域融合的未来展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型在知识图谱和多模态融合领域的应用前景将更加广阔。...未来，我们可以期待看到更加强大的大模型出现，能够更加高效地处理和理解各种类型的信息，为不同领域的应用提供更加精准、智能的支持。...总之，大模型在不同领域的应用探索为我们带来了无限的机遇和挑战。通过不断地创新和突破，我们有信心充分发挥大模型的潜力，为人类社会的发展带来更多的福祉。
字节跳动面试题：Ctrl + C在不同操作系统下的应用 在不同操作系统中的应用场景与行为 Ctrl+C，作为中断信号的代表，是计算机操作中一个常见且强大的键盘快捷键。...它在不同的操作系统中具有相似的功能，但随着操作系统的不同，Ctrl+C 的行为也会有所差异。本文将通过具体的应用场景，深入探讨在不同操作系统下，Ctrl+C 的工作原理、影响以及使用方式。 1....例如，文本可以以纯文本格式和富文本格式存在，图像可以以不同的图像格式存在。 粘贴操作： 用户随后可以使用 Ctrl+V（粘贴）将剪贴板中的数据粘贴到另一个应用程序或相同应用程序的不同位置。...这个过程通常包括将剪贴板中的数据格式适配到目标应用程序支持的格式。 操作系统的角色： 操作系统在这个过程中充当了协调者的角色，负责管理剪贴板和确保不同应用程序之间的数据传递。...应用程序支持： 对于 Ctrl+C 复制操作的成功实现，应用程序需要支持相应的键盘快捷键和剪贴板协议。不同的应用程序可能在支持的数据格式和复制行为上不同。
这个也很好理解，对于一张标签为“狗”的图片，做一定的模糊、裁剪、变形等处理，并不会改变这张图片的类别。数据增强也不仅局限于图片分类应用，比如有如下图所示的数据，数据满足正态分布： ?...keras中的数据增强方法 keras中提供了ImageDataGenerator类，其构造方法如下： ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center...，上述代码的最后一个迭代是必须的，否在不会在output目录下生成图片，另外output目录必须存在，否则会出现一下错误： Traceback (most recent call last): File...经过数据增强技术处理之后，可以得到如下10张形态稍微不同的狗狗的图片，这相当于在原有数据集上增加了10倍的数据，其实我们还可以扩充得最多： ?...另外，数据增强只需应用于训练数据集，验证集上则不需要，毕竟我们希望在验证集上测试真实数据的准确。 以上实例均有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
在基于maven的项目开发中,肯定会使用一些第三方库，有一些第三方库是有平台限制的，比如google的核心库guva,在22版本以后就区分为标准jre平台和android平台，如下图: 如果你的应用项目使用了...guava库并需要在android平台和标准jre平台上运行，那么就要使用不同的版本的依赖库。...本文就是以guava库为例，说明如何解决在pom.xml通过profile来控制在不同的平台上自动依赖正确guava版本。 以下pom.xml文件片段示例解决办法，参见代码中的注释。...-- 注意这里版本号字段并不是个常量, 而是使用${guava.version.suffix}属性来动态定义版本号后缀， 这就为项目自动根据平台使用不同的依赖库提供了可能...-- 当profile激活时，重新定义了guava.version.suffix,覆盖之前的默认定义jre 这样前面定义的dependency中guava的版本号就自动变成了23.3-android
这既提供了更多的图像来训练，也可以帮助我们的分类器暴露在更广泛的俩个都和色彩情况下，从而使我们的分类器更具有鲁棒性，以下是imgaug库中不同增强的一些示例 ?...我们将使用keras自带的cifar10数据集。但是，我们只会使用数据集中的猫和狗的图像，以便保持足够小的任务在CPU上执行。...从ImageDataGenerator（）创建一个图像生成器 用keras增强 图像数据 非常简单。 Jason Brownlee 对此提供了一个很好的教程。...下面的代码来自于sci-kit图像库的文档，并且已经被修改为在我们的cifar10数据集的第一个图像上执行上述三个增强。...()时（就像我们对其他图像增强一样）random_transform()将会应用所需的图像增强。
问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。...） 与水平翻转相反，我们也可以应用垂直翻转 data_generator = ImageDataGenerator(vertical_flip=True)plot(data_generator)...')plot(data_generator) 3、包裹填充（Wrap） 与反射效果不同，还可以通过将已知点的值复制到未知点来创建“Wrap”效果，保持顺序不变。
将实现并查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。...数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。 1.创建定制的CNN架构 将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先创建用于标记数据的ImageDataGenerator。...2.创建定制的InceptionV3模型 这次将使用不同的数据集[3]，其中包含室外和室内火灾图像。...已经在该数据集中训练了以前的CNN模型，结果是它过拟合，因为它无法处理这个相对较大的数据集，无法从图像中学习复杂的特征。 开始为自定义的InceptionV3创建ImageDataGenerator。...在上面的代码中，应用了2种数据增强技术水平翻转和缩放。 从Keras API导入InceptionV3模型。将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。
具体到图像分类任务中，在保持图像类别不变的前提下，可以对训练集中的每幅图像进行一下变换： 一定程度内的随机旋转、平移、缩放、裁剪、填充、左右翻转等，这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果。...keras图像扩充API 与Keras的其他部分一样，图像增强API简单而强大。...Keras提供了ImageDataGenerator类，提供如下功能： 样本标准化 功能标准化 ZCA增白 随机旋转，移位，剪切和翻转。 尺寸重组 将增强的图像保存到磁盘。...以下代码创建ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator() API不是在内存中对整个图像数据集执行操作，而是训练模型的迭代过程中实时创建增强的图像数据...创建并配置ImageDataGenerator后，必须将其应用到数据集上，这将计算实际执行图像数据转换所需的信息，该操作通过调用数据生成器上的fit()函数并将其传递给训练数据集来完成。
想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征 的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机 视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。...这种 方法速度快，计算代价低，因为对于每个输入图像只需运行一次卷积基， # 而卷积基是目 前流程中计算代价最高的。但出于同样的原因，这种方法不允许你使用数据增强。... # 2、在顶部添加 Dense 层来扩展已有模型（即 conv_base），并在输入数据上端到端地运行 整个模型。 # 这样你可以使用数据增强，因为每个输入图像进入模型时都会经过卷积基。...import os import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator #定义相关路径 base_dir
数据增强是一种用于提高计算机视觉问题神经网络模型的性能和减少泛化误差的技术。 当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。...完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...Keras中TTA Keras深度学习库并没有提供测试时间增强功能，但是可以很容易地实现。 ImageDataGenerator类可用于测试。例如，将下面的数据生成器配置为水平翻转图像数据增强。...总结 在本文章中，您将发现测试时增强可以提高用于图像分类任务的模型的性能。 具体来说,你学会了: 测试时间增广是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，两个定制的CNN模型已经实现，它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。...为了平衡效率和准确性，考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。 创建定制的CNN架构 我们将使用TensorFlow API Keras构建模型。...首先，我们创建用于标记数据的ImageDataGenerator。[1]和[2]数据集在这里用于训练。最后，我们将提供980张图像用于训练和239张图像用于验证。我们也将使用数据增强。...创建定制的InceptionV3模型 这次我们将使用不同的数据集[3]，其中包含室外和室内火灾图像。...在上面的代码中应用了2种数据增强技术-水平翻转和缩放。 让我们从Keras API导入InceptionV3模型。我们将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。
CORS 支持对不同域上的资源的受控访问，为 Web 应用程序提供了一种与其他源上托管的资源进行交互的方法。其主要目的是增强安全性，同时促进依赖跨域通信的现代 Web 应用程序的开发。...通过了解 CORS，我们可以确保他们的 Web 应用程序在不同域中安全高效地运行。...通过为跨域请求定义明确的策略，CORS 可以在遵守同源策略的限制的同时，在不同域之间实现受控且安全的资源共享。...为什么 CORS 对 Web 应用程序至关重要 CORS 对于需要从不同域（例如 API 或内容交付网络 （CDN））获取资源的 Web 应用程序至关重要。...CORS 的工作原理 跨域资源共享 （CORS） 是一种允许 Web 应用程序从不同域上的服务器访问资源的机制。
在实际应用中，如何提高分类模型的指标，使其在不同场景下表现更佳并且具有更好的泛化能力，一直是机器学习工程师们所追求的目标之一。...本文将为大家介绍提高分类模型指标的六大方案，包括数据增强、特征选择、调整模型参数、模型集成、迁移学习和模型解释，以及这些方案在实际应用中的示例代码。...数据增强 数据增强是指在原始数据集的基础上生成新的、具有多样性的数据集，以扩充数据集的规模并增加数据集的多样性。这可以帮助模型更好地学习不同场景下的特征，并提高其泛化能力。...在实现上，可以使用 Keras 或者 TensorFlow 中的数据生成器（如 ImageDataGenerator）来实现数据增强。...以 Keras 为例，示例代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator
不同等级数据中心机房在IT行业中的实际应用案例T1 数据中心适用场景：适用于能够容忍偶尔服务器网络停机的企业，如小型企业、初创公司等，这些企业对数据的实时性和连续性要求不高。...实际案例：小型的本地零售商，其业务系统对停机时间的容忍度较高，可以接受在非工作时间进行系统维护和更新。...实际案例：地方性银行的分支机构，其业务系统需要在工作时间内保持稳定运行，但可以容忍短暂的维护时间。这些银行通常选择T2数据中心，以确保在正常工作时间内提供稳定的服务。...实际案例：航空公司：如新加坡航空，其航班调度系统和票务系统需要7*24小时不间断运行，以确保航班的正常运营和票务的实时处理。T3数据中心可以提供高可用性和冗余，确保系统在维护和故障时仍能正常运行。...T3和T4数据中心：适用于需要7*24小时正常运行时间的企业，如航空公司、电子商务公司、金融公司、国家级数据中心等。希望这些信息能帮助你更好地理解不同等级数据中心机房在IT行业中的实际应用案例。
三、用python+keras/theano进行图像增强（Data Augmentation） 1、图像增强的方式 以下一共有8中图像变换的方式： 旋转 | 反射变换(Rotation/reflection...): 在训练集像素值的RGB颜色空间进行PCA, 得到RGB空间的3个主方向向量,3个特征值 . 2、图像增强的案例 网上有一个极为广泛的套路,参考博客《深度学习中的Data Augmentation...方法和代码实现》、《深度学习中的数据增强实现（Data Augmentation）》、《keras中文文档-图片预处理》： from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator..., array_to_img, img_to_array, load_img # 主要的增强函数 datagen = ImageDataGenerator( rotation_range...如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上(在应用其他变换之前) # zca_whitening=True #对输入数据施加ZCA白化 # channel_shift_range=0.2
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