Python
未读在写md文件的时候总会出现我们引用图片之后,又将它删除的 情况,但是这个图片只是在md文件中不显示,在硬盘中还是存在的,这时候可以通过以下程序来将他删除, 文件路径是
12345678910111213import osmd_dir=r"E:\BlogContents\blogroot7.0\source\_posts\操作系统.md #填入markdown文件路径mdIma_dir=r"E:\BlogContents\blogroot7.0\source\_posts\操作系统" #填入对应assets文件路径def MdCancelIma(mdIma_dir,md_dir): for root, dirs, files in os.walk(mdIma_dir): with open(md_dir, 'r', encoding='utf-8') as md: text = md.read() for imaName in files: ...
邮件发送原理实现
要在网络.上实现邮件功能,必须要有专门]的邮件服务器。
这些邮件服务器类似于现实生活中的邮局,它主要负责接收用户投递过来的邮件,并把邮件投递到邮件接收者的电子邮箱中。
SMTP服务器地址:一般是 smtp.xx.com,比如163邮箱是smtp.163.com, qq邮箱是smtp.qq.com。
电子邮箱(E-Mail地址)的获得需要在邮件服务器.上进行申请。比如我们要使用QQ邮箱,就需要开通邮箱功能
传输协议
SMTP协议
发送邮件: 我们通常吧用户SMTP请求(邮件发送请求)的服务器称之为SMTP服务器(邮件发送服务器)
pop3协议
接收邮件: 我们通常吧处理用户pop3请求(邮件接收请求)的服务器称之为pop3服务器(邮件接收服务器)
概述
我们将用代码完成邮件的发送。这在实际项目中应用的非常广泛,比如注册需要发送邮件进行账号激活,再比如0A项目中利用邮
件进行任务提醒等等。
使用Java发送E-mail十分简单,但是 首先你应该准备JavaMail API和Java Activation Framework。
得到两个jar包:
mail. ...
操作系统第一章:初试操作系统
操作系统的概念,功能和目标
操作系统的概念:
应用程序如: QQ,IE浏览器,英雄联盟...
操作系统的功能:
负责管理协调硬件、软件等计算机资源的工作
为上层的应用程序、用户提供简单易用的服务
操作系统是系统软件,而不是硬件
裸机(纯硬件): 如CPU,硬盘, 内存
操作系统的定义:
操作系统(Operating System,OS)是指控制和管理整个计算机系统的硬件和软件资源,并合理地组织调度计算机的工作和资源的分配,以提供给用户和其他软件方便的接口和环境,它是计算机系统中最基本的系统软件。
操作系统的功能和目标:
①操作系统作为系统资源的管理者(这些资源包括软件、硬件、文件等),需要提供什么功能?
用QQ和朋友视频聊天的过程:
Step 1:在各个文件夹中找到QQ安装的位置(如D:/Tencent/QQ/bin)逐层打开文件夹,找到QQ.exe这个程序(可执行文件)的存
放位置, 文件管理
Step 2:双击打开QQ.exe 需要把改程序相关数据放入内存 存储器管理
Step 3: QQ程序正常运行 对应的进程被处理机(C ...
第一次组装电脑,冲鸭!!!
缘由
因为我在中学期间几乎没怎么接触过电脑,所以上到大学的时候,对电脑这一款就比较好奇,再大学宿舍的时候看到舍友鸡行川在自己装电脑当时感觉比较神奇,但也没多想,一次偶然的机会,我在家的时候,我弟弟需要上网课了,但是我家那个比较老式的电脑实在是拉胯,由此我感觉是不是我也可以装一个电脑呢?后来这个想法在我头脑中越来越强烈,后来一下决心,装!!!
起步
在下决心要装电脑之后,就开始做一些准备工作,首先是在bilibili上面看一下装电脑的教程
引用站外地址
硬件茶谈
https://www.bilibili.com/video/BV1jE411e7hw?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f146d613dac371c6631c048277d13d56
在装机之前这个视频至少看了三四遍,哈哈 ...
改文章只是为了防止以后找不到原文章而写的,没有别的意思
2022
08-11
改文章记录的标签的使用方法,顺便熟悉一下使用方法,引自店长的:https://akilar.top/posts/615e2dec/#动态标签-anima
npm插件安装方案(推荐)源码修改配置方案
安装插件,在博客根目录[Blogroot]下打开终端,运行以下指令:
1npm install hexo-butterfly-tag-plugins-plus --save
考虑到hexo自带的markdown渲染插件hexo-renderer-marked与外挂标签语法的兼容性较差,建议您将其替换成hexo-renderer-kramed
12npm uninstall hexo-renderer-marked --savenpm install hexo-renderer-kramed --save
添加配置信息,以下为写法示例
在站点配置文件_config.yml或者主题配置文件_config.butterfly.yml中添加
123456789101112131415# tag-plugins-p ...
第一章:计算机系统概述
计算机的发展
什么是计算机系统
计算机系统 = 硬件 + 软件
计算机性能的好坏取决于“软”“硬”件的总和
软件:
系统软件应用软件
用来管理整个计算机系统
操作系统,数据库管理系统(DBMS)、标准程序库,网络软件、语言处理程序、服务程序
按任务需编制成各种程序
抖音,王者荣耀,迅雷…
硬件的发展
发展阶段
时间
逻辑元件
速度(次/秒)
内存
外存
影响
第一代
1946-1957
电子管
几千-几万
汞延迟线,磁鼓
穿孔卡带,纸袋
体积超大,耗电量超大使用纸带机编程
第二代
1958-1964
晶体管
几万-几十万
磁芯存储器
磁带
体积、功耗降低出现面向过程的程序设计语言:FORTRAN有了操作系统维形
第三代
1964-1971
中小规模集成电路
几十万-几百万
半导体存储器
磁带,磁盘
计算机主要用于科学计算等专业用途高级语言迅速发展开始有了分时操作系统
第四代
1972-现在
大规模,超大规模集成电路
上千万-万亿
半导体存储器
磁带,磁盘,光盘,半导体存储器
出现许多微处理器,微型计算机
1947年, ...
hexo
未读 使用方法
克隆别人的仓库
1git clone 目标项目的地址
我们在引用的时候可以注意一下 文件中Readme.md文件,一般作者都会把项目的使用方法放到这个文件中
我们还要注意:LICENSE许可证中 是否是MIT的,如果是MIT的话我们就可以放心使用,如果不是的话,我们在引用的时候就需要小心了
找开源项目的一些途径
• https://github.com/trending/
• https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub
• https://github.com/ruanyf/weekly
• https://www.zhihu.com/column/mm-fe
特殊的查找资源小技巧-常用前缀后缀
• 找百科大全 awesome xxx
• 找例子 xxx sample
• 找空项目架子 xxx starter / xxx boilerplate
• 找教程 xxx tutorial
常用命令
克隆仓库:git clone <git地址>
初始化仓库:git init
添加文件到暂存区:gi ...
Python
未读 常用命令:
查看版本号:
conda --version
创建新环境
conda create -n 环境名称 python=python版本号
切换环境:
activate 环境名
下载包
conda install 包名
升级包
conda update 包名
删除包
conda remove 包名
删除环境:
conda remove -n 包名 --all(删除该环境下的所有包名)
查看所有虚拟环境:
conda env list
基于经典网络架构训练图像分类模型
改模型分为三块
数据预处理部分:
数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用
数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可
DataLoader模块直接读取batch数据
网络模块设置:
加载预训练模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习
需要注意的是别人训练好的任务跟咱们的可不是完全一样,需要把最后的head层改一改,一般也就是最后的全连接层,改成咱们自己的任务
训练时可以全部重头训练,也可以只训练最后咱们任务的层,因为前几层都是做特征提取的,本质任务目标是一致的
网络模型保存与测试
模型保存的时候可以带有选择性,例如在验证集中如果当前效果好则保存
读取模型进行实际测试
先看一下我们数据的保存格式:
train文件夹中的:
valid文件夹中的:
数据预处理部分
导入模块
123456789101112131415161718192021# 处理 ...
手写体识别
这个手写体识别我是用的是Pytorch库,有两种实现方法,第一种是:简单的神经网络,第二种是:卷积神经网络
简单神经网络的实现
加载库
12345678910# 加载必要的库import torch# nn模块,有一些模型import torch.nn as nn# nn中的functional模块,里面包含损失函数等import torch.nn.functional as F# 优化器import torch.optim as optim# 数据处理from torchvision import datasets, transforms
定义超参数
123456# 定义超参数# 参数:模型f(x, θ)中的θ称作模型的参数,可以通过优化算法进行学习# 超参数:用来定义模型结构或优化策略BATCH_SIZE = 16 # 每批处理的数据DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 用来决定是用cpu计算还是GPU计算EPOCHS ...