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01项目环境搭建
Spring initializer 使用initialier简化配置包的过程 启动项目 在application.properties修改端口（8080已被占用） server.port=8081 server.servlet.context-path=/community http://localhost:8081/community/访问项目创建第一个 Cypress 应用后使用命令行 npx Cypress open 报错的原因分析
大多数测试工具（如 Selenium）通过在浏览器外部运行并通过网络执行远程命令来运行。Cypress 正好相反。 Cypress 在与 Web 应用程序相同的运行循环(run loop)中执行。 Cypress 背后是一个 Node 服务器进程。 Cypress 和 Node 进程彼此不断通信、同步和执行任务。访问这两个部分（也就是C++基础00-入门知识补充
基础知识 | C++基础 本页是对C++相关知识在 类与对象 前的汇总，便于回忆，将知识盲区记录如下 数据输入输出 流：数据从一个对象到另一个对象的流动，使用前要被建立，使用后被删除 提取操作：从流中获取数据的操作 插入操作：向流中添加数据的操作 常见的I/O流类库操纵符： 操纵符名 含义tensorflow 1.x 迁移到2.x
tensorflow 1.x的contrib.layers写法 w_init = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer() 迁移到tensorflow2.x报错 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 修改为 w_init=tf_slim.layers.initializers.variance_scaling_in深度强化学习算法（A3C）预测未来股票走势
本项目利用深度强化学习中的A3C算法提取某支股票的历史数据特征，然后预测未来15天的收盘价格走势。 注： 1）本项目使用tensorflow1.14版本。 2）投资有风险，理财需谨慎。 3）本人选择某股训练结果如下，通过实践表明，在市场环境相对稳定的情况下，本代码能够正确预测未来几天内的升降情况。C++11 新特性之initializer_list
C++新特性之initializer_list 目录使用目的语法示例代码及其讲解 目录 使用目的 1. 一致化的设初值； 2. 接收元素的可变个数 语法 //背后的实现依赖于 array template <class _Elem> class initializer_list{...}; 一般情况下和template作为参数使用 如： //使用时需要Uncaught SyntaxError: Invalid shorthand property initializer
JavaScript报错Uncaught SyntaxError: Invalid shorthand property initializer new Vue({ el:'#app', data:{ musicDate=musicDate, currentSrc='./static/大籽 - 白月光与朱砂痣.mp3' } }) 在浏览器调试运行时出现错误：Uncaught SyntaxError: Ininitializer_list提供的操作
initializer_list<T>lst;//默认初始化；T类型元素的空列表 initializer_list<T>lst{a,b,c...};//lst的元素数量和初始值一样多；lst的元素是对应初始值的副本；列表中的元素是const lst2(lst)//拷贝或赋值一个initializer_list对象不会拷贝列表中的元素；拷贝后，原始值列表和副本共享springboot DispatcherServlet
From:https://www.liangzl.com/get-article-detail-133970.html Springboot中我们引入spring-boot-starter-web依赖后，web就自动配置好了，在web.xml的年代，我们需要在web.xml中手动配置DispatcherServlet，但是Springboot中不需要，Springboot是如何替我们做好这一切的呢? 我们c++11 初始化列表 std::initializer_list
c++11 初始化列表 std::initializer_list #include <iostream> #include <vector> #include <map> // 使用 std::initializer_list<int> 来初始化任意长度的初始化列表 //stl中的容器是通过使用 std::initializer_list 完成的 class Foo { public: Foo(std::initializetensorflow参数初始化
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40117857 1、tf.constant_initializer()可以简写为tf.Constant()；初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()，也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写TensorFlow2子类模型多输入多输出
在最近的一次项目中，因为需要模型具有多输入多输出，而且我的一个输出是一个包含张量的列表，所以无法使用函数式API或者容器去造模型，因为列表的添加操作不是一个层，而这两类的输出必须是层的结果，虽然可以用tf.keras.layers.Lambda将此操作变成层，但总归是牵强的，所以使用子类模型。 claPytorch模型转onnx，变得很大
引言 自己用PyTorch训练一个模型，pth模型大小有6.58M寻思着转换为onnx格式，便于推理和部署不料转换后模型竟然增加到242M 模型名称大小raw.pth6.58Mconvert_raw.onnx242M 解决方案 可能原因：onnx中有大量算子重复解决代码 [来源]： from onnxruntime.transformers.onnx_model impospringBoot2整合SpringSecurity+Swagger3（源码分析二）
SpringBoot2整合SpringSecurity+Swagger3系列 在一章当中，已经学习到TomcatStarter在Tomcat启动过程中的关键作用 - 执行收集到的ServletContextInitializer的启动作用。其中主要包含三个，一个是在创建Tomcat的时候传入的一个匿名的ServletContextInitializer，一个是用于处理Ses.net core3.1 文件导出报错The type initializer for 'Gdip' threw an exception 的解决方法
.net core3.1 文件导出报错The type initializer for 'Gdip' threw an exception 的解决方法 .net core3.1 文件导出报错The type initializer for 'Gdip' threw an exception 的解决方法 .net Core允许在 Centos7 上，使用 System.Draw.Common类库时，报以下错误： "Class":&qutf.add_to_collection和tf.get_collection
tf.add_to_collection是把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表；tf.get_collection是从一个集合中取出全部变量，返回值是一个列表；tf.add_n是把一个列表的东西都依次加起来： import tensorflow as tf import numpy as np v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], iniC++11 initializer_list用法
initializer_list提供了新的初始化方式，例如需要在形参中传入多个值，可以用数组实现，C++11提供了新的初始化方式也可以实现，使用前需要包含头文件 #include 例如求和#include#includeusing namespace std; int Sum(const initializer_list&il) { int suDROO memory.py
这个是论文《Deep Reinforcement Learning for Online Offloading in Wireless Powered Mobile-Edge Computing Networks》的tf1.x版本代码，这部分是DNN网络的结构。 为方便自己看代码所以放上来，完整代码在文章作者的仓库：https://github.com/revenol/DROO。 # ################decltype，initializer_list,variadic templates学习记录(c++)
decltype，initializer_list,variadic templates decltypelnitializer_listVariadic Templates decltype decltype的作用就是的到一个表达式或者变量的类型 #include <iostream> using namespace std; int getSize() { cout << "call getSize()" << endl; } i模型的加载与保存
模型的加载与保存 对于模型的加载与保存，常用的场景有： 将已经训练一段时间的模型保存，方便下次继续训练 将训练好的模型保存，方便后续直接部署使用 严格来说，尚未训练好的模型的保存，称为 checkpoint 或者 snapshot 。与保存已训练好的模型（model saving） ，在概念上，略有不同。 不过，OneFlow 概念清单
OneFlow 概念清单 本文将对 OneFlow 中涉及到的，常用的一些概念/名词做一个概括性的解释。主要内容针对算法工程师和框架开发者分为以下两部分： 算法开发 框架开发 在算法开发部分，将解释深度学习算法开发过程中常用的一些概念和名词，而在框架开发部分，则侧重于介绍 OneFlow 框架内部使用OneFlow搭建神经网络
使用OneFlow搭建神经网络 在 识别 MNIST 手写体数字 的例子中，通过 flow.layers 和 flow.nn 中提供的接口搭建了一个简单的 LeNet 网络。下面，将通过LeNet来介绍 Onflow 中网络搭建的核心元素—算子(op)和层(layer)。 LeNet 是一个主要由卷积层、池化层和全连接层组成的神经网CV学习笔记(二十二)：CRNN+CTC
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142269888编辑：王萌 上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得std::initializer_list：接收可变形参个数函数的参数
如果要向函数中传递个数不确定但类型一样的实参，则可以在函数用std::initializer_list接收。std::initializer_list对象中的元素永远是常量值，我们无法改变std::initializer_list对象中元素的值。 void debugValue(const std::initializer_list<QJsonObject> & list,const QStringTensorflow学习笔记三——Tensorflow编程策略
3.1 初实计算图与张量 1.tensorflow程序中的计算过程可以表示为一个计算图，或有向图。 3.2 计算图-tensorflow的计算模型 1.在tensorflow1.x中使用计算图 import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0],name="a") b=tf.constant([3.0,4.0],name="b") result=a+b print(a.g