摘要: 1. Neo4j+Python 报错提示: ValueError: "The following settings are not supported:%r" % other 原因:py2neo版本太高 # 解决办法: pip install py2neo==4.3.0 -i https://pyp 阅读全文
posted @ 2021-08-12 21:51 小菜菜最菜 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Djano 与 MySQL Django清除数据表中的所有数据 # 异常方法 Book.objects.all().delete() # 对于大型数据集,可能会失效 Book.objects.raw('''delete from book''') # 也失效了 文档说明: Note that 阅读全文
posted @ 2021-08-12 21:47 小菜菜最菜 阅读(401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pipenv使用方法 ##### 1.创建好新的项目时,先安装pipenv pip install pipenv ##### 2. 指定虚拟环境使用的python版本 pipenv install --two # 使用python2 pipenv install --python3.9.1 # 使用 阅读全文
posted @ 2021-03-16 21:23 小菜菜最菜 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #报错信息 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Python27\lib\site-packages\git\__init__.py", line 85, in <modul 阅读全文
posted @ 2021-01-23 15:19 小菜菜最菜 阅读(5824) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1. 感知机和神经元的比较 不同点:感知机中流动的只能是0或1信号,而神经元中流动的是连续的实数值信号(阶跃函数和sigmoid函数,均是非线性函数)。 相同点:输入的信号越小,输出信号越接近0,输入的信号越大,输出的信号越接近1,输出的信号在0-1之间。 2. im2col函数 def im2co 阅读全文
posted @ 2021-01-05 21:37 小菜菜最菜 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 加载波士顿房价数据 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() Downloading dat 阅读全文
posted @ 2020-12-30 20:56 小菜菜最菜 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 加载路透社数据集 from keras.datasets import reuters (train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) Downloading data 阅读全文
posted @ 2020-12-29 20:41 小菜菜最菜 阅读(470) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 加载数据 from keras.datasets import imdb (train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # num_words表示保留训练数据中前10000 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:00 小菜菜最菜 阅读(1060) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/12/25 16:30 # @Author : Renlele # @File : 2_1.py # @Software: Pycharm def func1(): # 加载数据集 from keras.datasets 阅读全文
posted @ 2020-12-25 21:15 小菜菜最菜 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # views.py def search(request): if request.method == "GET": # 如果是翻页将会进入到get方式中 name = request.session.get('name') # 进行数据库查询 content = Book.objects.fil 阅读全文
posted @ 2020-09-02 11:38 小菜菜最菜 阅读(2367) 评论(0) 推荐(0) 编辑