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以太坊 Eth源码解析：accounts账户管理源码分析(一)

accounts账户管理源码分析(一)###目录分析目录总共如下：首先看account.go文件，里面有一个account结构体，这也是账户的核心结构文件``` json Address common.Address `json:"address"` // 由密钥派生的以太坊账户地址 URL URL `json:"url"` // 可选的资源派生

模型训练随机种子及其原理

实习中所跑实验一般都有随机种子但是不知道原理是什么。下边用来记录。来源：https://wenku.baidu.com/view/eed3b921ecf9aef8941ea76e58fafab068dc445a.html def seed_everything(seed): 　 random.seed(seed) 　 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(

drf -- 排序组件OrderingFilter

对于列表数据，REST framework提供了OrderingFilter过滤器来帮助我们快速指明数据按照指定字段进行排序。使用方法在视图类中，添加类属性 filter_backends = [OrderingFilter] 原理：在类视图中设置filter_backends，使用rest_framework.filters.OrderingFilter过滤器，REST framework会

神经网络参数初始化参数固定

一般来说，神经网络模型实验重复多次，但最终结果仍然有较大波动时，应该从三个方面结果：种子、初始点、优化器。其中种子的固定尤为关键，应在代码中加入下列种子固定代码 def setup_seed(seed): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) tor

一文了解Flink State Backends

原文链接：一文了解Flink State Backends 当我们使用Flink进行流式计算时，通常会产生各种形式的中间结果，我们称之为State。有状态产生，就必然涉及到状态的存储，那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢，下面一一给大家介绍一下。 State Backends MemoryStateBackend FsStateBackend R

【算法】机器学习中固定随机数种子

将下列函数在程序入口执行即可，其中 torch.backends.cudnn.benchmark 设置为 False 将放弃网络模型的卷积层优化，使得运行速度大幅度下降。 def set_seed(seed=1024): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) # cu

随机种子、torch.backends.cudnn.benchmark\.deterministic

为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.det

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

这个问题解决了一天。。。。好好的训练代码，换了一台机器，就报错了。以为是cuda11造成的，担心cuda版本和pytorch版本不匹配，一顿重装，结果没解决。问题现象： raceback (most recent call last): File "train.py", line 100, in <module> main(opt) File "train.py", li

torch.backends.cudnn.benchmark

大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么

Django（67）drf搜索过滤和排序过滤

前言当我们需要对后台的数据进行过滤的时候，drf有两种，搜索过滤和排序过滤。搜索过滤：比如我们想返回sex=1的，那么我们就可以从所有数据中进行筛选排序过滤：比如我们想对价格进行升序排列，就可以使用排序过滤搜索过滤在实际的使用过程中十分简单，只需要在视图类中配置一个全局变

python开发之mysql注意事项

一、 1，setting 下配置： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'orm', #要连接的数据库 'USER': 'root', #连接数据库的用户名 'PASSWORD&

Nginx 动态DNS反向代理的几种方式

第一种方式：域名 server { ... proxy_pass http://dev.foxchan.com:10086; ... }缺点：如果ip发生变化，此处nginx就无法反向代理了，必须重启一次nginx才行。原因： nginx在第一次解析域名后，会缓存该域名的信息，并且不会主动更新第二种方式：resolver 配合set serv

Building a GraphQL to SQL Compiler on Postgres, MS SQL and MySQL

转自:https://hasurahq.medium.com/building-a-graphql-to-sql-compiler-on-postgres-ms-sql-and-mysql-103dc99acec0 The release of Hasura 2.0 included one of the most exciting features to date — multiple database backends, and in particular, support for our first

torch.backends.cudnn.benchmark

import torch.backends.cudnn as cudnn cudnn.benchmark = True 可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。这样在模型启动的时候，只要额外多花一点点预处理时间，就可以较大幅度地减少

Go实现简单负载均衡

平台开发 360云计算女主宣言今天小编为大家分享一篇关于Go实现简单的负载均衡器的文章，只是对负载均衡进行了基础的功能实现，有助于对负载均衡的理解。如果有兴趣，也可以以此为基础进行功能扩展，希望能对大家有所帮助。PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“360云计算”，点关注

Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码： LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'cla

Django16-cache缓存

一、介绍当用户访问某个url时，系统会尝试多缓存中查找内容，如果缓存中存在页面内容，则直接返回缓存中的页面，如果缓存中不存在，就需要通过后台代码逻辑如数据库查询等，将生成的网页内容保存到缓存中以备下一次使用，同时将网页内容返回给用户。 Django提供多种缓存类型：Memcached缓存，数据

torch.backends.cudnn.benchmark = true

设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来解决达到优化运行效率的问题。如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率；如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化

django的session替换

默认情况下，session 数据是存储到数据库中的。当然也可以将session数据存储到其他地方。可以通过设置SESSION_ENGINE来更改session的存储位置，这个可以配置为以下几种方案:1. django.contrib.sessions.backends.db :使用数据库。默认就是这种方案。2. django.contrib.sessions.ba

drf 搜索功能

from django_filters.rest_framework import DjangoFilterBackend from rest_framework import viewsets from .serializer import UserSerialiser class UserViewset(viewsets.ReadOnlyModelViewSet): 　　　　 ''' List: 查询用户列表 Retrieve: 　　　　　　　　查询某用户

cinder glusterfs配置操作

cinder glusterfs配置操作 ##########cinder 节点配置echo '[glusterfs]volume_driver = cinder.volume.drivers.glusterfs.GlusterfsDriverglusterfs_shares_config = /etc/cinder/glusterfs_sharesglusterfs_mount_point_base = $state_path/mnt_glustervolume_backend_name=g

Django下使用mysql数据库

1. 安装 pymysql 包用作 python 和 mysql 的接口$ sudo pip3 install pymysql安装 mysql 客户端 ( 非必须 ) $ sudo pip3 install mysqlclient 2.创建和配置数据库1. 创建数据库创建 create database 数据库名 default charset utf8 collate utf8_general_ci;create databas

python3.5+Django2.2+pymysql+mysql

1，在project同名文件夹下的__init__文件中添加如下代码即可 import pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb(), 2，修改setting文件 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'test2', &

# Django 2.2.*问题记录

使用pymysql作为Django连接MySQL数据库的工具时，碰到以下问题，留下记录以便后期遇到相同问题时查看。问题1 django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3. 解决办法： $\qquad$打开文件/usr/local/lib/python3.7/site-p

django用它自带的验证模块登陆

django用它自带的验证模块登陆首先你的用户模块要使用django的用户模块： from django.contrib.auth.models import AbstractUser class User(AbstractUser): pass 然后要在setting里面配置AUTHENTICARION_BACKENDS： AUTHENTICATION_BACKENDS=( 'django.contrib.auth.b