这篇文章主要介绍了Spring Security实现验证码登录功能,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在spring security实现登录注销功能的基础上进行开发。 1、添加生成验证码的控制器。 （1）、生成验证码 ** * 引入 Security 配置属性类
[Unit] Description=The redis-server Process Manager Documentation=https:redis.io After=network.target [Service] Type=forking ExecStart=rootredis-5.0.7srcredis-server rootredis-5.0.7redis.conf
本文实例讲述了Spring实战之使用TransactionProxyFactoryBean实现声明式事务操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 配置文件 ?xml version="1.0" encoding="GBK"? beans xmlns:xsi="http:www.w3.org2001XMLSch
最近听了张江老师的深度学习课程，用Pytorch实现神经网络预测，之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow，听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做，而且更方便快捷，自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单。 Pytorch涉及的基本数据类型是tensor（张量）和Autograd（自动微分变量），对于这些概念我也是一知半解，tensor和向量，矩阵等概念都有交叉的部分，
效果 canvas画板移动端 .gif 需求b
pytorch构建双模型 第一部分：构建"se_resnet152","DPN92"双模型 import numpy as np from functools import partial import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from
MLP分类效果一般好于线性分类器，即将特征输入MLP中再经过softmax来进行分类。 具体实现为将原先线性分类模块： self.classifier = nn.Linearconfig.hidden_size, num_labels 替换为： self.classifier = MLPco
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。 pytorch中model.parameters函数定义如下： def parametersself: r"""Returns an iterator over module parameters.
LiquiBase 是一个用于数据库重构和迁移的开源工具，通过日志文件的形式记录数据库的变更，然后执行日志文件中的修改，将数据库更新或回滚到一致的状态。它的目标是提供一种数据库类型无关的解决方案，通过执行schema类型的文件来达到迁移。其有点主要有以下： 支持几乎所有主流的数据库，如MySQL, PostgreSQL, Oracle,
前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后，感觉Pytorch的优点妙不可言，各种设计简洁，方便研究网络结构修改，容易上手，比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者，Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程。 直接加载预选脸模型
Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单，只需要调用 torch.nn.Embeddingm, n 就可以了，m 表示单词的总数目，n 表示词嵌入的维度，其实词嵌入就相当于是一个大矩阵，矩阵的每一行表示一个单词。 emdedding初始化 默认是随机初始化的
函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gainnonlinearity, param=None 提供了对非线性函数增益值的计算。 img src="https:img.nhooo.comstaticupload210314091
在使用Springboot的时候，都要涉及到服务的停止和启动，当我们停止服务的时候，很多时候大家都是kill -9 直接把程序进程杀掉，这样程序不会执行优雅的关闭。而且一些没有执行完的程序就会直接退出。 我们很多时候都需要安全的将服务停止，也就是把没有处理完的工作继续处理完成。比如停止一些依赖的服务，输出一些日志，发一些信号给其他的应用系统，这个在保证系统的高可用是非常有必要的。那么咱么就来看一下几种停
本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1 import torch 按照指定轴上的坐标进行过滤 index_select 沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标 x = torch.randn3, 4 # 目标
1. Pytorch风格的索引 根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。 示例代码： import torch a = torch.rand4, 3, 28, 28 printa[0].shape #取到第一个维度 printa[0, 0].shape # 取到二个维度 p
在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充，如常量值填充，镜像填充和复制填充等。在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下： import vision.torchvision.transforms as transforms img_to_pad = transforms.Compose[ transforms.Padpadding=2, padding_mode
GoogLeNet也叫InceptionNet，在2014年被提出，如今已到V4版本。GoogleNet比VGGNet具有更深的网络结构，一共有22层，但是参数比AlexNet要少12倍，但是计算量是AlexNet的4倍，原因就是它采用很有效的Inception模块，并且没有全连接层。 最重要的创新点就在于使用inception模块，通过使用不同维度的卷积提取不同尺度的特征图。左图是最初的Incepti
查看源码 Linear 的初始化部分： class LinearModule: ... __constants__ = ['bias'] def __init__self, in_features, out_features, bias=True: superLinear, self.__init
条件选取：torch.wherecondition, x, y → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量，取决于 condition 操作定义： img src="https:img.nhooo.comstaticupload2103140914520.png?2
拼接张量：torch.cat 、torch.stack torch.catinputs, dimension=0 → Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作 举个例子： import torch x = t
对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor 张量，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch.Tensor.size 查看当前 tensor 的维度 举个例子： >
pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好，所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验。 立个flag开始学习pytorch，新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑。 img src="https:img.nhoo
index_select anchor_w = self.FloatTensorself.scaled_anchors.index_select1, self.LongTensor[0] 参数说明：index_selectx, 1, indices 1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。 p
01 获取字符串所在的行数 方式一：用grep -n [root@root]# cat test apple bit create delect exe flow good [root@root]# cat test | grep -n exe 5:exe [root@r
最简单的方法当然可以直接print（net），但是这样网络比较复杂的时候效果不太好，看着比较乱；以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图，tensorflow可以用tensor board，keras中可以用model.summary、或者plot_model。pytorch没有这样的API，但是可以用代码来完成。 （1）安装环境：graphviz
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下去除后两层： resnet_layer = nn.Sequential*listmodel.children[:-2] 那么，接下来就可以构建我们的网络了：
背景 自己手上有一个项目服务用的是AWS EC2，最近从安全性和性能方面考虑，最近打算把腾讯云的MySQL数据库迁移到A
一：hibernate-validator 基础 1. 简介： 通过使用注解Annotations 给类或者类的属性加上约束constraint,在运行期检查属性值的合法性. 2. 作用： 在API接口开发中参数校验是非常重要的事情，因为客户端很
路由高亮是什么？有什么好处？ 当你在做一个后台管理系统，左边是一排路由导航，点击可以进入不同的页面，那么这个路由所在dom元素会添加上样式表示当前是位置。 但是一刷新你会发现，这个样式没了... 怎么办？ 采用路由高亮：当路由被激活时允许你添加一个class在你添
本文实例讲述了MySQL常用存储引擎功能与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： MySQL存储引擎主要有两大类： 1. 事务安全表：InnoDB、BDB。 2. 非事务安全表：MyISAM、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、ARCHI
Bean Validation 中内置的 constraint @Null 被注释的元素必须为 null @NotNull 被注释的元素必须不为 null @AssertTrue 被注释的元素必须为 true @AssertFalse 被注释的元素必须为 false @Minvalue 被注释的元素必须是一个数字，其
JSP的request对象实例详解 一 request对象定义 客户端的请求信息被封装在request对象中，通过它才能了解客户的需求，然后做出响应。它是HttpServletRequest类的实例。request对象具有请求域，即完成客户端的请求之前，该对象一直有效。 p
javascript request.setAttribute详解 request.setAttribute怎么用的? JSP1代码 String [] test=new String[2]; test[0]="1"; test[1]="2"; request.setAttribute
从Request对象中可以获取各种路径信息，以下例子： 假设请求的页面是index.jsp,项目是WebDemo，则在index.jsp中获取有关request对象的各种路径信息如下 String path = request.getContextPath; String basePath = request.getScheme+
知识归纳 因为MySQL是使用User和Host两个字段来确定用户身份的，这样就带来一个问题，就是一个客户端到底属于哪个host。 如果一个客户端同时匹配几个Host，对用户的确定将按照下面的优先级来排 基本观点越精确的匹配越优先 Host列上，越是确定的Host越优先
前言 由于业务需要，需要在封装的弹窗组件中引入定时器实现倒计时效果，但是如果同时触发两个弹窗，就会导致计时器bug，前一个弹窗的定时器没有被清除，倒计时就会错乱，此时想到的解决办法就是采用队列模式，将每一个需要的弹窗存到队列中，依次的将弹窗展示出来，同时清除定时器 什么是队列 队列（Queue）是先进
介绍 mptoast 是一个基于mpvue的简单弹窗组件 github地址： https:github.comnoahlammpvue-toast
几个常用存储引擎的特点 下面我们重点介绍几种常用的存储引擎并对比各个存储引擎之间的区别和推荐使用方式。 特点 Myisam
一、在pom.xml添加springSession !--springSession-- dependency groupIdorg.springframework.sessiongroupId artifactIdspring-
在 Windows 设置环境变量 在环境变量中添加Python目录： 在命令提示框中cmd : 输入 path=%path%;C:\Python 按下"Enter"。 注意: C:\Python 是Python的安装目录。 str
