装好PyCharm默认的界面是白色的,编辑区域和Console区域的字体也比较小。我个人比较喜欢界面是黑底的,主要关注区域上的字体,大一些,看着清楚一些。调整办法是这样滴~!
有没有想到小夕今天会发文章呢?( ̄∇ ̄)有木有超级想小夕呢( ̄∇ ̄) 小夕在前面写了一堆纯理论和半理论的文章,不要怕,这次来一篇纯工程的tricks集合! 如果有人问小夕:"小夕,要是人工智能的就业岗位一夜之间消失了,你会去转行做什么呢?" 答曰:"当然是去做Linux运维啊23333" 小夕有一台自己负责的GPU服务器,她可让小夕操碎了心呐。最近好不容易把这娇气的小公举拉扯大了,下面就向各位服务器宝宝的爸爸妈妈们传授一下育女经验,让她早日成长为一个省心的深度学习服务器。 下面小夕将依次介绍: 操作系统建议
上篇文章以一个简单的案例-抖音“喜欢”视频列表的抓包过程为例,简单介绍了使用mitmproxy结合python代码实现抓包的过程。更近一步,另一个简单案例-但是当“喜欢”列表很长,想要抓到所有视频的信息,则需要不断的上滑屏幕。因此本文结合这个案例常见,使用appium实现模拟滑动,结合上文的mitmproxy抓包,抓取某用户“喜欢”的全量视频信息。下文均以安卓端为例展开,介绍下appium实现自动化测试的过程。
使用Clion打开目录 hello_service ,在 scripts 目录下新建Python文件 server_node
前言:昨天看到一条爆炸性新闻—"PyTorch Hub发布!一行代码调用最潮模型",在我们调参圈简直震惊了!要是所有模型都能一行命令解决,我也不用一天到晚当调参这么苦兮兮T_T。不过我突然想起,上个月我还用过PaddleHub做Fine-tune,很好用,咋没人推荐呢?好用的东西当然要跟大家分享,所以我做了一个非官方测评,三分钟带大家了解PaddleHub!
1.前言 我们在实际工作中,遇到了一个这样的用例,在每天例行扫描活动中,发现有些应用系统不定期的被扫挂,因为我们不是服务的制造者,没有办法在不同的系统里打印日志,所以我们就想用一个工具来获取特定服务的输入数据流。我们如果不在IDS上看应用的服务,可以直接针对服务所在服务位置,针对应用端口进行,有针对性的监听分析。 Tshark和tcpdump、windump这些监听工具提供了比较丰富的命令行参数来监听流量数据。wireshark、burpsuite这些工具也提供相应的lua、python脚本的机制用于去处理
在涉及到物种或基因组间差异分析的方法中,LEfSe是目前常见的方法。LEfSe实现的方式主要有在线分析和本地分析,在线分析会受到网络及其他因素影响,因而速度可能极慢。本地分析可基于Windows或Linux系统,调参更加灵活。本文以Windows系统为例,向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe,再也不用去求公司了…… 首先,我们要安装好Pyhthon(2.7版本)和R(安装方法不再赘述),然后把软件的安装路径添加到电脑的系统环境变量,如R我是安装在“D:\Rnew\R-3.4.4”,那么我复制这个路径,如下图:
https://pypi.org/project/Appium-Python-Client/#files
注:内容来源与网络 最近用Tensorflow训练网络,在增加层数和节点之后,出现loss = NAN的情况,在网上搜寻了很多答案,最终解决了问题,在这里汇总一下。
在上一节我们了解了 ChromeDriver 的配置方法,配置完成之后我们便可以用 Selenium 来驱动 Chrome 浏览器来做相应网页的抓取。 那么对于 Firefox 来说,也可以使用同样的方式完成 Selenium 的对接,这时需要安装另一个驱动 GeckoDriver。 本节来介绍一下 GeckoDriver 的安装过程。
了解到Java有Runtime.getRuntime().exec() 这样就好办多了。 这个方法其实就好像是cmd命令行一样的执行python 程序:
从最开始介绍卷积、循环神经网络原理,到后来展示各种最前沿的算法与论文,机器之心与读者共同探索着机器学习。我们会发现,现在读者对那些著名的深度学习模型已经非常熟悉了,经常也会推导或复现它们。
最近在上《自然语言处理》这门选修课,为了完成上机作业也是很认真了,这次是为了实现语角色标注任务,于是就入了这个坑,让我们来(快乐地 )解决出现的问题。
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
在上一篇文章中,我们介绍了 click 中的“参数”,本文将继续深入了解 click,着重讲解它的“选项”。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第二十期,在上一期中我介绍了利用「内网穿透」的方式,将任何可以联网的电脑作为“服务器”向外临时发布你的Dash应用。
在Windows开始菜单选择“命令提示符”,就进入到命令行模式,它的提示符类似C:>:。
在Windows开始菜单选择“命令提示符”,就进入到命令行模式,它的提示符类似C: :。
今天开始JAP君正式来写Python的Scrapy爬虫框架的系列教程了,我大部分内容会根据Scrapy的官方文档来的,并且会写一些实战项目来练手。之前的文章中我已经写过有scrapy的基本入门和两个小实战,大家可以去看看。
$ sudo apt install software-properties-common
想要修改iupyter notebook那些默认的配置选项,就需要在配置文件jupyter_notebook_config.py中修改相应配置选项的属性。
在今天互联网技术的发展中,以Python为代表的脚本语言在各个领域都广泛应用。而处理命令行参数是Python编程中常见的需求之一。本文将介绍如何在Python中高效处理命令行参数,帮助更好地利用Python进行开发。
在前面三篇文章中,我们介绍了 click 中的参数、选项和命令,本文将介绍 click 锦上添花的功能,以帮助我们更加轻松地打造一个更加强大的命令行程序。
在Windows开始菜单选择“命令提示符”,就进入到命令行模式,它的提示符类似C:\
Node间进行通讯,其中发送消息的一方,ROS将其定义为 Publisher(发布者) ,将接收消息的一方定义为 Subscriber(订阅者) 。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第二十期,在上一期中我介绍了利用内网穿透的方式,将任何可以联网的电脑作为“服务器”向外临时发布你的Dash应用。
下面从 python自带的IDLE,python的命令行,Windows命令行,三个方面介绍 如何使用python
要检查在Windows PC上是否安装了Python,请在开始菜单中搜索Python,或在命令行(cmd.exe)上运行以下命令:
今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率
尝试了几款调参神器后,还是选择了一款微软出的一款调参神器NNI . 除了各方面性能都挺好之外,完备的官方文档也是一个值得选择的原因。另外,weight & bias 也是一款比较优秀的调参神器。
就在今年 9 月,这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本,添加 / 丰富了地图,并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点,不同的位置可以钓不同的鱼。
Idea原本用的好好的,但这两天启动突然无限卡,一个启动界面要等上几十秒,还以为我的电脑出问题了。在网上尝试了各种方式终于解决了,这里分享更大家解决方案。
argsparse是python的命令行解析的标准模块,内置于python,不需要安装。这个库可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行。
大家好!今天我想和大家聊聊一个由 Google 开发的开源库——Python Fire。这个库的主要功能是将任何 Python 程序转化为命令行界面(CLI)。听起来是不是很酷?让我们一起来看看它的起源和发展吧。
近期遭到所谓有版权的举报(其实也就是一些不出名的网站而已,出名一点的人家巴不得人家帮你宣传,只是最新的资料的话,只能在下一期开始之时才可能发放出来。因此,此后不再写文章之类的了,后台会直接给上链接供大家下载)。
在日常编写 Python 脚本的过程中,我们经常需要结合命令行参数传入一些变量参数,使项目使用更加的灵活方便
刚开始在GitHub找别人源码的时候,经常遇到一个开源项目有好多star,但却不知道怎么用,因为我不懂入口在哪,现在不一样了,我膨胀了。。。不,我学会了这个,而且还发现了一个超叼的东西,准备下周整理一下发出来,超叼的分类器集合,我调试好之后会说明如何使用,敬请期待哈哈哈~~~~
Ninja是一个开源的命令控制C2服务器,由Purple团队设计、开发和维护。在Ninjia的帮助下,红队研究人员可以隐藏他们的计算机和活动目录枚举活动,并且不会被SIEM和反病毒产品检测到。目前,Ninjia仍处于测试阶段,稳定版本发布后,将会包含更多隐蔽技术和反取证技术,这对于蓝队来说将会是一个真正的挑战,以帮助他们确保防御系统的安全性,以检测到更加复杂的攻击。
因为工作需求或者学习需要等原因,部分小伙伴的电脑中同时安装了Python2和Python3,相信在Python多版本的切换中常常会遇到Python傻傻分不清楚的情况,今天小编整理了四个操作技巧,以帮助大家解决这个“心头之痛”。
一般我们在运行 Python 项目或者脚本的时候都是直接执行启动脚本即可,但是 Python 作为一个脚本语言,在 Linux 中经常会跟 Shell 脚本结合使用,这个时候执行的 Python 脚本多半都需要使用命令行参数传入一些变量,下面就分享一下我在工作中常见和自己会使用的3种命令行参数传入方式。
信任就像一张纸,皱了,即使抚平,也恢复不了原样了!永远不要去欺骗别人,因为你能骗到的人,都是相信你的人!
在本系列前面所有文章中,我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色,都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的,需要先设置解析器,再定义参数,再解析命令行,最后实现业务逻辑。docopt 先用声明式的语法定义出参数,再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。click 则是用装饰器的方式进一步简化显式的命令调用逻辑,但仍然不够面向对象。
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在使用python开发脚本的时候,作为一个运维工具,或者是其他工具需要在接受用户参数运行时,这里就可以用到命令行传参的方式,可以给使用者一个比较友好的交互体验。
如果显示都成功找到GPU了,还报错,可能是你的显卡太旧了,尝试降低 tf 版本,或者换显卡,也有可能,显存不够,你可以调小点 batch_size
你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后,它是如何被解析执行的?是否考虑过由自己实现一个命令行工具,帮你执行和处理任务?是否了解过陪伴在你身边的 Python 有着丰富的库,来帮你轻松打造命令行工具?
如果使用过微软技术的朋友应该体会过微软的Visual Studio系列IDE给debug程序带来的方便,换了个工作就没有Visual Studio了,对于我这种从未在非GUI环境下调试过程序的人来说实在有点不爽,今天花了点时间看了一下Python自带的pdb库,发现用pdb来调 试程序还是很方便的,当然了,什么远程调试,多线程之类,pdb是搞不定的。
在Python编程中,我们通常需要从命令行接收输入。Python提供了一种内置函数input()来接收命令行输入。
在我们的项目中用到了supervisor作为进程守护。在业务改造过程中,需要将一些配置管理的业务迁移并放到一个独立的容器中运行,该容器和主业务容器通信完成对业务程序的配置和运维管理。
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