目前Python的版本已经到了3.8.5,但是在实际的开发中并木有太多的使用者,或者说很的多包和插件都还不支持。(我java猿一枚)目前自己属于一个量化的初学者,对python生态还不是很了解。全程靠着伸手党的本事,在搜索引擎的海洋里打怪升级,今天在这里记录下升级的心酸。
最近在Github发现一个基于google浏览器的爬虫项目,此项目是由美国大神2018年开源的。这个开源项目不需要使用者再去手写核心爬虫,只需要下载安装,然后传入一些配置参数即可。重要的能做到google图片的无限量爬取,只有不想爬的图片,没有爬不到的。下来就介绍一下这个牛逼的开源项目。
依赖冲突是指:在 Maven 项目中,当多个依赖包,引入了同一份类库的不同版本时,可能会导致编译错误或运行时异常。
pip安装对于开发者来说确实是一种解放。可以自动安装依赖包,但执行最简单的pip安装命令时,并不是所有的依赖都会安装。有一些是模块可选择的,比如gunicorn在选择异步框架时。有一些因为调用的层次较多,忽视了,最后pip还是会提醒缺少一些依赖。留心每次安装的结尾。
作者配置为台式3060ti,环境为cuda11.4,cudnn8.2,pytorch1.9,python3.9
从搞研究到做项目,模板都是提高生产力的好工具。因为开发者比较注重效率(因为懒),很多细枝末节而又略微繁琐的工作,都会在 GitHub 上放出模板。比如说 Git 用的 gitignore 文件,模板放到 GitHub 上竟然能有 9.6 万的 Star 量,这些小而好用的模板项目,确实能省不少事。
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文
HttpRunner 是一款面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架,只需编写维护一份 YAML/JSON 脚本,即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。
在Python中,它存在着大量的库,在我们使用的时候,如果需要用到的项目特别大特别多时,就会遇到版本和工程的依赖问题,又或者是在不同的环境下,使用库时的方法也会有差异,引发不同的问题,在这个时候我们就需要采用虚拟环境来保护我们的开发环境,使用的系统环境得到清洁。通常使用的是virtualenv这个工具,它是一个Python面对不同环境下时的一个管理工具,它可以在系统中创建多个不被互相干扰的虚拟环境,而且在使用pip命令进行各种包的安装时,不会遇到权限设置的问题。
监控宝篇之一(快速入门) 1 什么是监控宝 监控宝是云智慧旗下向用户提供 IT 性能监控(IT Performance Monitoring)的 SaaS 产 品,用于构建端到端的一体化监控体系。 目前,监控宝涵盖了网站监控、 服务器性能监控、服务性能监控、 API 监控、安全监控、 Docker 监控等,能够提供统一的报警、分析和故障排除能力。从性能数据采集到运维问题 主动发现及运维趋势分析,为运维体系优化提供数据支撑,保障企业运维的 SLA。 监控宝通过对端到端运营数据的实时分析,帮助客户创造更好的产品
如果是旧版本,Vue-cli1.x 或者 Vue-cli2.x这类,需要先卸载。(如若没有 请忽略该步骤)
最近的这些专题,和大家讨论一下数据安全的话题,帮助大家提高网络安全意识和提高网络安全技术。 Honeypot,蜜罐,先科普一下什么叫蜜罐网络。 蜜罐是一种傀儡系统,吸引黑客来攻击,收集黑客的攻击方式,这样我们就可以掌握黑客的攻击方式和攻击思路,同时我们也能发现我们真正系统所存在的系统漏洞,进而能够及时的修补。 这就很是有趣了,蜜罐系统是系统管理员和黑客之间斗智斗勇的中介物质,到底鹿死谁手,这就看谁更智慧了。 蜜罐有什么作用呢? 首先,它作为一种研究的工具,有一定的商业价值
1、最近原来写的测试代码在Ubuntu18 可以内核版本,在新的安装的Ubuntu20 上无法运行,各种操作后想排除下是否是因为内核版本过高的原因,因此用到降低ubuntu内核版本的操作:
近日服务器安装了CentOS7.6系统,装了KVM,想装Linux虚拟服务器使用。本文图解说明KVM安装CentOS7.6操作系统的过程(介绍图形界面安装方式。命令行安装方式有空再写文介绍)。
在软件开发中经常会遇到使用任务调度的情况,比如需要定时,或者某个时刻执行某项任务。Quartz 是一个在java开中优秀的可选框架。
如果你是从头看文档,并且按照文档操作,那么你已经按照《5.2 安装Ubuntu软件》下载并运行了这个脚本:Configuring_ubuntu.sh。
有很多不同的方法来安装matplotlib,最好的方法取决于你正在使用什么操作系统,你已经安装了什么,以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节(和潜在的并发症),有几个方便的选择。
如果你是从头看文档,并且按照文档操作,那么你已经按照《5.2 安装Ubuntu软件》下载并运行了这个脚本:Configuring_ubuntu.sh。如果你是中途看文档,那么请按照《5.2 安装Ubuntu软件》操作一次。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
@Zack 师傅写的一款红队专用免杀木马生成器,采用 PEM 加密动态嵌入 XOR 的方式生成木马,生成木马可以自定义名称和ICO图标。
Airtest IDE 自带了python3 的运行环境,但不方便扩展,如果我们想安装其他第三方依赖包,可以在本地python3 环境pip安装。 在 IDE 设置运行本地python3 环境。
注:PEP = Python Enhancement Proposal (Python增强建议书,即Python开发规范) 摘要 本PEP详细说明了Python软件包要在选定的构建(Build)系统上运行时,应该如何指定其依赖关系。本规范引入了一个新的配置文件,用于指定软件包的构建依赖关系(假定今后的配置会使用相同的配置文件作为参考)。 基本原理 当Python首次开发用于构建项目、软件分发的工具时,distutils [1]是选定的解决方案。随着时间的推移,setuptools [2]越来越流行,它在
开发的项目一般都少不了日志系统,而我们在书写mysql语句的时候,参数的对应,往往有时候会忽略,mybatis自己控制的参数编译对应,个人感觉有点反人类,我们可以使用这个插件变成自己比较直观的对应~
之前学习docker的时候,是在windows上直接使用可执行文件安装的,最近需要在自己的服务器上安装docker,特此了解了一下如何安装,这里补一下。 小白学Docker之基础篇 小白学Docker之Compose 小白学Docker之Swarm centos安装docker 安装方式可以分为一下三种,官方推荐的是第一种,但是基于国情,还是下载下来手动安装得好。 仓库安装 手动安装 脚本安装 仓库安装 1. 设置仓库 1.1 安装依赖 $ sudo yum install -y yum-utils \
前言 面对多个 Python 开发项目时,需要针对不同的项目创建相应的开发环境。通常情况下,使用 virtualenv 创建一个虚拟的独立 Python 环境,但是 virtualenv 创建的环境相对分散不便于管理。这里推荐使用 virtualenvwrapper 来创建集中的便于管理的 Python 环境,同时可以结合 pyenv 为不同的项目选定不同的 Python 版本。 virtualenvwrapper 安装 通过 pip 安装 virtualenvwrapper(Ps: 记住加上 sudo)
Python环境安装到底要选择Python2.7还是选择python3.6呢?虽然Python2.7在2020年将退出历史舞台,但很多老代码仍旧使用2.7,没办法,这里给大家提供了一种可兼容的工具Anaconda。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么Anaconda是你最好的选择,Anaconda可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。
一、前言 NPM作为Node的模块管理和发布工具,作用与Ruby的gem、Python的pypl或setuptools、PHP的pear和.Net的Nuget一样。在当前前端工程化极速狂奔的年代,即使不做nodejs的开发,也需要学习和使用NPM的,谁叫grunt、bower、yeoman这一堆的工具都通过NPM发布呢?! 本文为针对非nodejs的开发者整理的NPM使用说明。当然最好的教程还是官网的啦! 二、什么是包?
在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前,我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解,这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
明明我在控制台下通过 pip 安装后显示 successful 安装成功,但在代码里 import,就报错说 module not found,模块不存在?
以鄙人在GitHub上的辣鸡代码为例, 其他Scrapy的项目操作类似, 本文同样适用于不使用云服务器的情形(排除掉前期准备部分即可).
Robot Framework是一款python编写的功能自动化测试框架。具备良好的可扩展性,支持关键字驱动,可以同时测试多种类型的客户端或者接口,可以进行分布式测试执行。主要用于轮次很多的验收测试和验收测试驱动开发(ATDD)。使用Apache License 2.0,由Robot Framework Foundation开发和赞助。Robot Framework被广泛地使用在端到端的验收测试中,生态体系非常丰富,更详细的信息可以参看http://robotframework.org。
作为炼丹工程师,GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升,但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行,这样效率就会有一定的折损,而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢?
1. 安装完成TortoiseGit后,在开始菜单中找到Puttygen,用来生成ppk密钥
原文链接:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/5571185.html
本文档概述了如何在生成服务器上使用 .NET SDK 及其工具。 .NET 工具集既能以交互方式运行(当开发人员在命令提示符处键入命令时),也可以自动运行(当持续集成 (CI) 服务器运行生成脚本时)。 命令、选项、输入和输出都相同,可通过提供的唯一内容来获取用于生成应用的工具和系统。 本文档重点介绍了 CI 工具获取方案,并提供了有关如何设计和构建生成脚本的建议。
本文为译文,主要介绍安装问题。Fastai github原文地址:https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
输入命令:./configure --prefix=/usr/python进行配置
我们在做网站后端程序开发时,会碰到这样的需求:用户需要在我们的网站填写注册信息,我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱,如果由于各种原因,这封邮件发送所需时间较长,那么客户端将会等待很久,造成不好的用户体验.
前段时间正式发布了CentOS8!迫不及待地准备下载了CentOS8镜像,准备体验下,工作繁忙无暇理会。
一、概述 Frida,官网介绍:Dynamic instrumentation toolkit for developers, reverse-engineers, and security researchers,是个轻量级so级别的hook框架,Hook的原理简单地说就是用一个新的函数替代掉原来的函数。
安装nvidia驱动 #输入下列命令添加驱动源 sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa sudo apt-get update #安装340版驱动 sudo apt-get install nvidia-340 安装亮度调节工具(可选) sudo add-apt-repository ppa:indicator-brightness/ppa sudo apt-get update && sudo apt-get install indicator
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
git clone https://github.com/lengjibo/FourEye.git
解决的问题 在WIN10环境下,安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境,减少库依赖冲突 不需要安装VC啦! 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+,同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新,现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性,可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖,是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑,暂未有更好的应对策略 考虑重
有许多安装 matplotlib 的不同方法,最好的方法取决于你使用的操作系统,已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节(和潜在的复杂性),有几个方便的选项。
Visual Python是一个Python 代码生成器,只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。
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