12 2023 档案
摘要:有时候在调用需要用异步调用API接口。在python中有很多框架,比如 asyncio, Celery,Quart 等。这里我选择了 asyncio。Python 3.5以上版本内置了asyncio库,可以用来编写单线程的并发代码。可以使用此库与aiohttp结合来发送异步HTTP请求。 Pytho
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摘要:在运行程序时有时候会需要查看资源占用,以方便部署在其他服务器上时进行参考。以下是总结了我在linux上查找程序进程资源的两种方法(cpu和gpu都有)。
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摘要:混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值,可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念: True Positive:真实值为正、预测值为正(真阳性) False Positive:真实值为负、预测值为正(假阳性) False Negative:真实值为正、预测值为
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摘要:
此教程的运行主要是在StarFive的VisionFive 2(昉·星光2)开发板上,板子的具体信息或者其他产品参考官网主页;VisionFive 2的开源技术文档和装机教程参考官方文档。 1. 在VisionFive 2上安装debian系统 将Debian OS烧录到Micro-SD上 这一部分
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
摘要:在使用镜像新建了一个cuda11.2-python3.9 容器配置环境的过程中需要安装PyTorch。一开始我直接使用 pip install torch 来进行安装,但是运行程序时出现报错: RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too
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摘要:在 PyTorch 中,我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数:要保存的对象(通常是模型),以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple
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摘要://本文章由chatgpt-3.5协助生成。// 步骤 1: 下载并安装 SQLite (此部分有参考) 访问 SQLite 官方Download Page: https://www.sqlite.org/download.html 选择适用的文件:Precompiled Binaries for
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摘要:新建repo 我先是follow这个教程: keysaim教程 它提供了如何从git repo建立自己的github.io,跟随这个教程知道新建了输出hello world的页面。 https://tungsten106.github.io/ 这个页面有了内容 但是我卡在了选择主题的部分,原博主选择
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